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【AI实战】开源可商用的中英文大语言模型baichuan-7B，从零开始搭建

Baichuan 2 介绍

Baichuan 2 是百川智能推出的第二代开源大语言模型，采用 2.6 万亿 Tokens 的高质量语料训练。
Baichuan 2 在多个权威的中文、英文和多语言的通用、领域 benchmark 上取得同尺寸最佳的效果。
本次发布包含有 7B、13B 的 Base 和 Chat 版本，并提供了 Chat 版本的 4bits 量化。

技术报告

Baichuan 2: Open Large-scale Language Models

github 地址

https://github.com/baichuan-inc/Baichuan2

模型下载

• huggingface

本次发布版本和下载链接见下表：

	基座模型	对齐模型	对齐模型 4bits 量化
7B	🤗 Baichuan2-7B-Base	🤗 Baichuan2-7B-Chat	🤗 Baichuan2-7B-Chat-4bits
13B	🤗 Baichuan2-13B-Base	🤗 Baichuan2-13B-Chat	🤗 Baichuan2-13B-Chat-4bits

• 国内的modelscope
  百川2-7B-预训练模型

开放协议

所有版本对学术研究完全开放。同时，开发者通过邮件申请并获得官方商用许可后，即可免费商用。

协议

对本仓库源码的使用遵循开源许可协议 Apache 2.0。对 Baichuan 2 模型的社区使用需遵循《Baichuan 2 模型社区许可协议》。Baichuan 2 支持商用。如果将 Baichuan 2 模型或其衍生品用作商业用途，请您通过邮箱 opensource@baichuan-inc.com 联系许可方，申请书面授权。

测试评估

通用领域测试

7B 模型结果

	C-Eval	MMLU	CMMLU	Gaokao	AGIEval	BBH
	5-shot	5-shot	5-shot	5-shot	5-shot	3-shot
GPT-4	68.40	83.93	70.33	66.15	63.27	75.12
GPT-3.5 Turbo	51.10	68.54	54.06	47.07	46.13	61.59
LLaMA-7B	27.10	35.10	26.75	27.81	28.17	32.38
LLaMA2-7B	28.90	45.73	31.38	25.97	26.53	39.16
MPT-7B	27.15	27.93	26.00	26.54	24.83	35.20
Falcon-7B	24.23	26.03	25.66	24.24	24.10	28.77
ChatGLM2-6B	50.20	45.90	49.00	49.44	45.28	31.65
Baichuan-7B	42.80	42.30	44.02	36.34	34.44	32.48
Baichuan2-7B-Base	54.00	54.16	57.07	47.47	42.73	41.56

13B 模型结果

	C-Eval	MMLU	CMMLU	Gaokao	AGIEval	BBH
	5-shot	5-shot	5-shot	5-shot	5-shot	3-shot
GPT-4	68.40	83.93	70.33	66.15	63.27	75.12
GPT-3.5 Turbo	51.10	68.54	54.06	47.07	46.13	61.59
LLaMA-13B	28.50	46.30	31.15	28.23	28.22	37.89
LLaMA2-13B	35.80	55.09	37.99	30.83	32.29	46.98
Vicuna-13B	32.80	52.00	36.28	30.11	31.55	43.04
Chinese-Alpaca-Plus-13B	38.80	43.90	33.43	34.78	35.46	28.94
XVERSE-13B	53.70	55.21	58.44	44.69	42.54	38.06
Baichuan-13B-Base	52.40	51.60	55.30	49.69	43.20	43.01
Baichuan2-13B-Base	58.10	59.17	61.97	54.33	48.17	48.78

法律、医疗

7B 模型结果

	JEC-QA	CEval-MMLU-CMMLU	MedQA-USMLE	MedQA-MCMLE	MedMCQA
	5-shot	5-shot	5-shot	5-shot	5-shot
GPT-4	59.32	77.16	80.28	74.58	72.51
GPT-3.5 Turbo	42.31	61.17	53.81	52.92	56.25
LLaMA-7B	27.45	33.34	24.12	21.72	27.45
LLaMA2-7B	29.20	36.75	27.49	24.78	37.93
MPT-7B	27.45	26.67	16.97	19.79	31.96
Falcon-7B	23.66	25.33	21.29	18.07	33.88
ChatGLM2-6B	40.76	44.54	26.24	45.53	30.22
Baichuan-7B	34.64	42.37	27.42	39.46	31.39
Baichuan2-7B-Base	44.46	56.39	32.68	54.93	41.73

13B 模型结果

	JEC-QA	CEval-MMLU-CMMLU	MedQA-USMLE	MedQA-MCMLE	MedMCQA
	5-shot	5-shot	5-shot	5-shot	5-shot
GPT-4	59.32	77.16	80.28	74.58	72.51
GPT-3.5 Turbo	42.31	61.17	53.81	52.92	56.25
LLaMA-13B	27.54	35.14	28.83	23.38	39.52
LLaMA2-13B	34.08	47.42	35.04	29.74	42.12
Vicuna-13B	28.38	40.99	34.80	27.67	40.66
Chinese-Alpaca-Plus-13B	35.32	46.31	27.49	32.66	35.87
XVERSE-13B	46.42	58.08	32.99	58.76	41.34
Baichuan-13B-Base	41.34	51.77	29.07	43.67	39.60
Baichuan2-13B-Base	47.40	59.33	40.38	61.62	42.86

数学、代码

7B 模型结果

	GSM8K	MATH	HumanEval	MBPP
	4-shot	4-shot	0-shot	3-shot
GPT-4	89.99	40.20	69.51	63.60
GPT-3.5 Turbo	57.77	13.96	52.44	61.40
LLaMA-7B	9.78	3.02	11.59	14.00
LLaMA2-7B	16.22	3.24	12.80	14.80
MPT-7B	8.64	2.90	14.02	23.40
Falcon-7B	5.46	1.68	-	10.20
ChatGLM2-6B	28.89	6.40	9.15	9.00
Baichuan-7B	9.17	2.54	9.20	6.60
Baichuan2-7B-Base	24.49	5.58	18.29	24.20

13B 模型结果

	GSM8K	MATH	HumanEval	MBPP
	4-shot	4-shot	0-shot	3-shot
GPT-4	89.99	40.20	69.51	63.60
GPT-3.5 Turbo	57.77	13.96	52.44	61.40
LLaMA-13B	20.55	3.68	15.24	21.40
LLaMA2-13B	28.89	4.96	15.24	27.00
Vicuna-13B	28.13	4.36	16.46	15.00
Chinese-Alpaca-Plus-13B	11.98	2.50	16.46	20.00
XVERSE-13B	18.20	2.18	15.85	16.80
Baichuan-13B-Base	26.76	4.84	11.59	22.80
Baichuan2-13B-Base	52.77	10.08	17.07	30.20

多语言翻译

7B 模型结果

	CN-EN	CN-FR	CN-ES	CN-AR	CN-RU	CN-JP	CN-DE	Average
GPT-4	29.94	29.56	20.01	10.76	18.62	13.26	20.83	20.43
GPT-3.5 Turbo	27.67	26.15	19.58	10.73	17.45	1.82	19.70	17.59
LLaMA-7B	17.27	12.02	9.54	0.00	4.47	1.41	8.73	7.63
LLaMA2-7B	25.76	15.14	11.92	0.79	4.99	2.20	10.15	10.14
MPT-7B	20.77	9.53	8.96	0.10	3.54	2.91	6.54	7.48
Falcon-7B	22.13	15.67	9.28	0.11	1.35	0.41	6.41	7.91
ChatGLM2-6B	22.28	9.42	7.77	0.64	1.78	0.26	4.61	6.68
Baichuan-7B	25.07	16.51	12.72	0.41	6.66	2.24	9.86	10.50
Baichuan2-7B-Base	27.27	20.87	16.17	1.39	11.21	3.11	12.76	13.25

13B 模型结果

	CN-EN	CN-FR	CN-ES	CN-AR	CN-RU	CN-JP	CN-DE	Average
GPT-4	29.94	29.56	20.01	10.76	18.62	13.26	20.83	20.43
GPT-3.5 Turbo	27.67	26.15	19.58	10.73	17.45	1.82	19.70	17.59
LLaMA-13B	21.75	16.16	13.29	0.58	7.61	0.41	10.66	10.07
LLaMA2-13B	25.44	19.25	17.49	1.38	10.34	0.13	11.13	12.17
Vicuna-13B	22.63	18.04	14.67	0.70	9.27	3.59	10.25	11.31
Chinese-Alpaca-Plus-13B	22.53	13.82	11.29	0.28	1.52	0.31	8.13	8.27
XVERSE-13B	29.26	24.03	16.67	2.78	11.61	3.08	14.26	14.53
Baichuan-13B-Base	30.24	20.90	15.92	0.98	9.65	2.64	12.00	13.19
Baichuan2-13B-Base	30.61	22.11	17.27	2.39	14.17	11.58	14.53	16.09

推理和部署

推理所需的模型权重、源码、配置已发布在 Hugging Face，下载链接见本文档最开始的表格。我们在此示范多种推理方式。程序会自动从 Hugging Face 下载所需资源。

安装依赖

pip install -r requirements.txt

Python 代码方式

Chat 模型推理方法示范

>>> import torch
>>> from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
>>> from transformers.generation.utils import GenerationConfig
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("baichuan-inc/Baichuan2-13B-Chat", use_fast=False, trust_remote_code=True)
>>> model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("baichuan-inc/Baichuan2-13B-Chat", device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True)
>>> model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained("baichuan-inc/Baichuan2-13B-Chat")
>>> messages = []
>>> messages.append({"role": "user", "content": "解释一下“温故而知新”"})
>>> response = model.chat(tokenizer, messages)
>>> print(response)
"温故而知新"是一句中国古代的成语，出自《论语·为政》篇。这句话的意思是：通过回顾过去，我们可以发现新的知识和理解。换句话说，学习历史和经验可以让我们更好地理解现在和未来。这句话鼓励我们在学习和生活中不断地回顾和反思过去的经验，从而获得新的启示和成长。通过重温旧的知识和经历，我们可以发现新的观点和理解，从而更好地应对不断变化的世界和挑战。

Base 模型推理方法示范

>>> from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("baichuan-inc/Baichuan2-13B-Base", trust_remote_code=True)
>>> model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("baichuan-inc/Baichuan2-13B-Base", device_map="auto", trust_remote_code=True)
>>> inputs = tokenizer('登鹳雀楼->王之涣\n夜雨寄北->', return_tensors='pt')
>>> inputs = inputs.to('cuda:0')
>>> pred = model.generate(**inputs, max_new_tokens=64, repetition_penalty=1.1)
>>> print(tokenizer.decode(pred.cpu()[0], skip_special_tokens=True))
登鹳雀楼->王之涣
夜雨寄北->李商隐

在上述两段代码中，模型加载指定 device_map='auto'，会使用所有可用显卡。如需指定使用的设备，可以使用类似 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1（使用了0、1号显卡）的方式控制。

命令行工具方式

python cli_demo.py

本命令行工具是为 Chat 场景设计，因此我们不支持使用该工具调用 Base 模型。

网页 demo 方式

依靠 streamlit 运行以下命令，会在本地启动一个 web 服务，把控制台给出的地址放入浏览器即可访问。本网页 demo 工具是为 Chat 场景设计，因此我们不支持使用该工具调用 Base 模型。

streamlit run web_demo.py

量化部署

为了让不同的用户以及不同的平台都能运行 Baichuan 2 模型，我们针对 Baichuan 2 模型做了相应地量化工作（包括 Baichuan2-7B-Chat 和 Baichuan2-13B-Chat），方便用户快速高效地在自己的平台部署 Baichuan 2 模型。

量化方法

Baichuan 2 的采用社区主流的量化方法：BitsAndBytes。该方法可以保证量化后的效果基本不掉点，目前已经集成到 transformers 库里，并在社区得到了广泛应用。BitsAndBytes 支持 8bits 和 4bits 两种量化，其中 4bits 支持 FP4 和 NF4 两种格式，Baichuan 2 选用 NF4 作为 4bits 量化的数据类型。

基于该量化方法，Baichuan 2 支持在线量化和离线量化两种模式。

在线量化

对于在线量化，我们支持 8bits 和 4bits 量化，使用方式和 Baichuan-13B 项目中的方式类似，只需要先加载模型到 CPU 的内存里，再调用quantize()接口量化，最后调用 cuda()函数，将量化后的权重拷贝到 GPU 显存中。实现整个模型加载的代码非常简单，我们以 Baichuan2-7B-Chat 为例：

8bits 在线量化:

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("baichuan-inc/Baichuan2-7B-Chat", torch_dtype=torch.float16, trust_remote_code=True)
model = model.quantize(8).cuda() 

4bits 在线量化:

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("baichuan-inc/Baichuan2-7B-Chat", torch_dtype=torch.float16, trust_remote_code=True)
model = model.quantize(4).cuda() 

需要注意的是，在用 from_pretrained 接口的时候，用户一般会加上 device_map="auto"，在使用在线量化时，需要去掉这个参数，否则会报错。

离线量化

为了方便用户的使用，我们提供了离线量化好的 4bits 的版本 Baichuan2-7B-Chat-4bits，供用户下载。
用户加载 Baichuan2-7B-Chat-4bits 模型很简单，只需要执行:

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("baichuan-inc/Baichuan2-7B-Chat-4bits", device_map="auto", trust_remote_code=True)

对于 8bits 离线量化，我们没有提供相应的版本，因为 Hugging Face transformers 库提供了相应的 API 接口，可以很方便的实现 8bits 量化模型的保存和加载。用户可以自行按照如下方式实现 8bits 的模型保存和加载：

# Model saving: model_id is the original model directory, and quant8_saved_dir is the directory where the 8bits quantized model is saved.
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, load_in_8bit=True, device_map="auto", trust_remote_code=True)
model.save_pretrained(quant8_saved_dir)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(quant8_saved_dir, device_map="auto", trust_remote_code=True)

量化效果

量化前后显存占用对比 (GPU Mem in GB)：

Precision	Baichuan2-7B	Baichuan2-13B
bf16 / fp16	15.3	27.5
8bits	8.0	16.1
4bits	5.1	8.6

量化后在各个 benchmark 上的结果和原始版本对比如下：

Model 5-shot	C-Eval	MMLU	CMMLU
Baichuan2-13B-Chat	56.74	57.32	59.68
Baichuan2-13B-Chat-4bits	56.05	56.24	58.82
Baichuan2-7B-Chat	54.35	52.93	54.99
Baichuan2-7B-Chat-4bits	53.04	51.72	52.84

C-Eval 是在其 val set 上进行的评测

可以看到，4bits 相对 bfloat16 精度损失在 1 - 2 个百分点左右。

CPU 部署

Baichuan 2 模型支持 CPU 推理，但需要强调的是，CPU 的推理速度相对较慢。需按如下方式修改模型加载的方式：

# Taking Baichuan2-7B-Chat as an example
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("baichuan-inc/Baichuan2-7B-Chat", torch_dtype=torch.float32, trust_remote_code=True)

对 Baichuan 1 的推理优化迁移到 Baichuan 2

由于很多用户在 Baichuan 1 (Baichuan-7B, Baichuan-13B)上做了很多优化的工作，例如编译优化、量化等，为了将这些工作零成本地应用于 Baichuan 2，用户可以对 Baichuan 2 模型做一个离线转换，转换后就可以当做 Baichuan 1 模型来使用。具体来说，用户只需要利用以下脚本离线对 Baichuan 2 模型的最后一层 lm_head 做归一化，并替换掉lm_head.weight即可。替换完后，就可以像对 Baichuan 1 模型一样对转换后的模型做编译优化等工作了。

import torch
import os
ori_model_dir = 'your Baichuan 2 model directory'
# To avoid overwriting the original model, it's best to save the converted model to another directory before replacing it
new_model_dir = 'your normalized lm_head weight Baichuan 2 model directory'
model = torch.load(os.path.join(ori_model_dir, 'pytorch_model.bin'))
lm_head_w = model['lm_head.weight']
lm_head_w = torch.nn.functional.normalize(lm_head_w)
model['lm_head.weight'] = lm_head_w
torch.save(model, os.path.join(new_model_dir, 'pytorch_model.bin'))

模型微调

依赖安装

git clone https://github.com/baichuan-inc/Baichuan2.git
cd Baichuan2/fine-tune
pip install -r requirements.txt

• 如需使用 LoRA 等轻量级微调方法需额外安装 peft
• 如需使用 xFormers 进行训练加速需额外安装 xFormers

单机训练

下面我们给一个微调 Baichuan2-7B-Base 的单机训练例子。

训练数据：data/belle_chat_ramdon_10k.json，该样例数据是从 multiturn_chat_0.8M 采样出 1 万条，并且做了格式转换。主要是展示多轮数据怎么训练，不保证效果。

hostfile=""
deepspeed --hostfile=$hostfile fine-tune.py  \--report_to "none" \--data_path "data/belle_chat_ramdon_10k.json" \--model_name_or_path "baichuan-inc/Baichuan2-7B-Base" \--output_dir "output" \--model_max_length 512 \--num_train_epochs 4 \--per_device_train_batch_size 16 \--gradient_accumulation_steps 1 \--save_strategy epoch \--learning_rate 2e-5 \--lr_scheduler_type constant \--adam_beta1 0.9 \--adam_beta2 0.98 \--adam_epsilon 1e-8 \--max_grad_norm 1.0 \--weight_decay 1e-4 \--warmup_ratio 0.0 \--logging_steps 1 \--gradient_checkpointing True \--deepspeed ds_config.json \--bf16 True \--tf32 True

多机训练

多机训练只需要给一下 hostfile ，内容类似如下：

ip1 slots=8
ip2 slots=8
ip3 slots=8
ip4 slots=8
....

同时在训练脚本里面指定 hosftfile 的路径：

hostfile="/path/to/hostfile"
deepspeed --hostfile=$hostfile fine-tune.py  \--report_to "none" \--data_path "data/belle_chat_ramdon_10k.json" \--model_name_or_path "baichuan-inc/Baichuan2-7B-Base" \--output_dir "output" \--model_max_length 512 \--num_train_epochs 4 \--per_device_train_batch_size 16 \--gradient_accumulation_steps 1 \--save_strategy epoch \--learning_rate 2e-5 \--lr_scheduler_type constant \--adam_beta1 0.9 \--adam_beta2 0.98 \--adam_epsilon 1e-8 \--max_grad_norm 1.0 \--weight_decay 1e-4 \--warmup_ratio 0.0 \--logging_steps 1 \--gradient_checkpointing True \--deepspeed ds_config.json \--bf16 True \--tf32 True

轻量化微调

代码已经支持轻量化微调如 LoRA，如需使用仅需在上面的脚本中加入以下参数：

--use_lora True

LoRA 具体的配置可见 fine-tune.py 脚本。

使用 LoRA 微调后可以使用下面的命令加载模型：

from peft import AutoPeftModelForCausalLM
model = AutoPeftModelForCausalLM.from_pretrained("output", trust_remote_code=True)

参考

1.https://github.com/baichuan-inc/Baichuan2
2.https://modelscope.cn/models/baichuan-inc/Baichuan2-7B-Base/summary
3.【AI实战】开源可商用的中英文大语言模型baichuan-7B，从零开始搭建
4.https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan2-7B-Base