impruver 1.0.0

Transformer based LLM trainer

Impruver: Фреймворк для обучения Больших Языковых Моделей (LLM)

Набор скриптов и конфигураций для самостоятельного обучения Больших Языковых Моделей (БЯМ) или же на английском Large Language Models (LLM).

Вдохновлён проектами: saiga, torchtune, nanoGPT.

Обладает следующими возможностями:

• Единая конфигурация для подготовки датасетов, запуска обучения и инференса в формате YAML
  • Возможно указать отдельно токенизатор и модель
  • При необходимости можно описать конфигурацию модели from scratch
• Гибкая система подготовки датасетов, позволяющая скомбинировать несколько датасетов, каждый из них индивидуально нарезать и преобразовать, после чего выполнить слияние и дедупликацию
  • Можно использовать датасеты типа instruct или chat произвольного формата, система преобразует их в OpenAI-подобный chat типа messages
  • Можно обучать function call модели с ролями function_call и function_response
• Предусмотрены возможности обучения моделей с нуля (from scratch), full-train дообучения и LoRA/Peft дообучения
• В отличие от иных реализаций использует классы из пакета transformers, однако, можно указать путь до любого другого класса описывающего модель и/или токенизатор и impruver будет использовать уже их
• Поддерживает возможность распределённого обучения при помощи accelerate

При необходимости вы можете изучить документацию проекта.

Рекомендованные системные требования

• Python 3.12
• Python Virtual Environment
• Nvidia GPU с 24Гб VRAM (на видеокартах с меньшим объёмом VRAM можно уменьшить размер per_device_*_batch_size и/или gradient_accumulation_steps)
• Драйвера Nvidia и CUDA

Как установить

Устанавливается одной командой:

pip install impruver

После чего в PATH станет доступна утилита командной строки impruver.

Если же планируется обучение моделей поддерживающих Flash Attention, то устанавливать следует так:

pip install setuptools psutil torch flash-attn --no-build-isolation
pip install impruver

Доступные конфигурации

Полный список рецептов обучения и конфигураций можно посмотреть выполнив:

impruver ls

Вы можете скопировать конфигурацию локально:

impruver cp ruGPT-3.5/13B_lora_saiga2 ./ruGPT-3.5_13B_lora_saiga2.yaml

Подробнее про конфигурации в wiki проекта.

Как пользоваться

Прежде чем приступить к обучению модели необходимо подготовить и дедуплицировать датасет, после чего разделить его на тренировочный и валидационный наборы сэмплов.

Все эти задачи можно выполнить запустив рецепт compose_dataset и указав необходимую конфигурацию:

impruver run compose_dataset --config ./ruGPT-3.5_13B_lora_saiga2.yaml

Или используя конфигурацию, идущую в стандартной поставке:

impruver run compose_dataset --config ruGPT-3.5/13B_lora_saiga2

Далее запускаем рецепт finetune для обучения трансфорфмерной модели:

impruver run finetune --config ./ruGPT-3.5_13B_lora_saiga2.yaml

Скрипт тренировки поддерживает режим отправки логов в Weights and Biases, но по умолчанию данный функционал отключен, для того чтобы включить данный функционал нужно добавить опцию --report-to=wandb в команду запуска обучения.

По завершению обучения при помощи рецепта chat можно запустить интерактивный чат:

impruver run chat ./ruGPT-3.5_13B_lora_saiga2.yaml

Лицензия

Данный проект распространяется под лицензией MIT. Подробности в файле LICENSE.

Цитирование

@misc{impruver2024sources,
    author       = {Pavel Rykov},
    title        = {{Impruver: Framework for Training Large Language Models}},
    howpublished = {\url{https://github.com/EvilFreelancer/impruver}},
    year         = {2024}
}