Llama2-Chinese项目：4-量化模型

  这里面有个问题就是由Llama2-Chinese-13b-Chat如何得到Llama2-Chinese-13b-Chat-4bit？这涉及另外一个AutoGPTQ库（一个基于GPTQ算法，简单易用且拥有用户友好型接口的大语言模型量化工具包）[3]。先梳理下思路，由于meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf对中文支持较差，所以采用中文指令集在此基础上进行LoRA微调得到了FlagAlpha/Llama2-Chinese-13b-Chat-LoRA，而FlagAlpha/Llama2-Chinese-13b-Chat=FlagAlpha/Llama2-Chinese-13b-Chat-LoRA+meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf，即将两者参数合并后的版本。FlagAlpha/Llama2-Chinese-13b-Chat-4bit就是对FlagAlpha/Llama2-Chinese-13b-Chat进行4bit量化后的版本。总结起来就是如何合并，如何量化这2个问题。官方提供的一些合并参数后的模型[4]，如下所示：

二.如何合并LoRA Model和Base Model
  网上合并LoRA参数和原始模型的脚本很多，参考文献[6]亲测可用。合并后的模型格式包括pth和huggingface两种。如下所示：
1.LoRA Model文件列表
  对于LLama2-7B-hf进行LoRA微调生成文件如下所示：

adapter_config.json
adapter_model.bin
optimizer.pt
README.md
rng_state.pth
scheduler.pt
special_tokens_map.json
tokenizer.json
tokenizer.model
tokenizer_config.json
trainer_state.json
training_args.bin
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2.Base Model文件列表
  LLama2-7B-hf文件列表，如下所示：

config.json
generation_config.json
gitattributes.txt
LICENSE.txt
model-00001-of-00002.safetensors
model-00002-of-00002.safetensors
model.safetensors.index.json
pytorch_model-00001-of-00002.bin
pytorch_model-00002-of-00002.bin
pytorch_model.bin.index.json
README.md
Responsible-Use-Guide.pdf
special_tokens_map.json
tokenizer.json
tokenizer.model
tokenizer_config.json
USE_POLICY.md
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3.合并后huggingface文件列表
  合并LoRA Model和Base Model后，生成huggingface格式文件列表，如下所示：

config.json
generation_config.json
pytorch_model-00001-of-00007.bin
pytorch_model-00002-of-00007.bin
pytorch_model-00003-of-00007.bin
pytorch_model-00004-of-00007.bin
pytorch_model-00005-of-00007.bin
pytorch_model-00006-of-00007.bin
pytorch_model-00007-of-00007.bin
pytorch_model.bin.index.json
special_tokens_map.json
tokenizer.model
tokenizer_config.json
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4.合并后pth文件列表
  合并LoRA Model和Base Model后，生成pth格式文件列表，如下所示：

consolidated.00.pth
params.json
special_tokens_map.json
tokenizer.model
tokenizer_config.json
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5.合并脚本[6]思路
  以合并后生成huggingface模型格式为例，介绍合并脚本的思路，如下所示：

# 步骤1：加载base model
base_model = LlamaForCausalLM.from_pretrained(
    base_model_path, # 基础模型路径
    load_in_8bit=False, # 加载8位
    torch_dtype=torch.float16, # float16
    device_map={"": "cpu"}, # cpu
)

# 步骤2：遍历LoRA模型
for lora_index, lora_model_path in enumerate(lora_model_paths):
    # 步骤3：根据base model和lora model来初始化PEFT模型
    lora_model = PeftModel.from_pretrained(
                base_model, # 基础模型
                lora_model_path, # LoRA模型路径
                device_map={"": "cpu"}, # cpu
                torch_dtype=torch.float16, # float16
            )
    # 步骤4：将lora model和base model合并为一个独立的model         
    base_model = lora_model.merge_and_unload()
    ......

# 步骤5：保存tokenizer
tokenizer.save_pretrained(output_dir)

# 步骤6：保存合并后的独立model
LlamaForCausalLM.save_pretrained(base_model, output_dir, save_function=torch.save, max_shard_size="2GB")
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  合并LoRA Model和Base Model过程中输出日志可参考huggingface[7]和pth[8]。

三.如何量化4bit模型
  如果得到了一个训练好的模型，比如LLama2-7B，如何得到LLama2-7B-4bit呢？因为模型参数越来越多，多参数模型的量化还是会比少参数模型的非量化效果要好。量化的方案非常的多[9][12]，比如AutoGPTQ、GPTQ-for-LLaMa、exllama、llama.cpp等。下面重点介绍下AutoGPTQ的基础实践过程[10]，AutoGPTQ进阶教程参考文献[11]。

from auto_gptq import AutoGPTQForCausalLM, BaseQuantizeConfig # 量化配置
from transformers import AutoTokenizer

# 第1部分：量化一个预训练模型
pretrained_model_name = r"L:/20230713_HuggingFaceModel/20230903_Llama2/Llama-2-7b-hf" # 预训练模型路径
quantize_config = BaseQuantizeConfig(bits=4, group_size=128) # 量化配置，bits表示量化后的位数，group_size表示分组大小
model = AutoGPTQForCausalLM.from_pretrained(pretrained_model_name, quantize_config) # 加载预训练模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(pretrained_model_name) # 加载tokenizer

examples = [ # 量化样本
    tokenizer(
        "auto-gptq is an easy-to-use model quantization library with user-friendly apis, based on GPTQ algorithm."
    )
]
# 翻译：准备examples（一个只有两个键'input_ids'和'attention_mask'的字典列表）来指导量化。这里只使用一个文本来简化代码，但是应该注意，使用的examples越多，量化后的模型就越好（很可能）。
model.quantize(examples) # 执行量化操作，examples提供量化过程所需的示例数据
quantized_model_dir = "./llama2_quantize_AutoGPTQ" # 保存量化后的模型
model.save_quantized(quantized_model_dir) # 保存量化后的模型


# 第2部分：加载量化模型和推理
from transformers import TextGenerationPipeline # 生成文本

device = "cuda:0"
model = AutoGPTQForCausalLM.from_quantized(quantized_model_dir, device=device) # 加载量化模型
pipeline = TextGenerationPipeline(model=model, tokenizer=tokenizer, device=device) # 得到pipeline管道
print(pipeline("auto-gptq is")[0]["generated_text"]) # 生成文本
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参考文献：
[1]https://huggingface.co/FlagAlpha/Llama2-Chinese-13b-Chat
[2]https://huggingface.co/FlagAlpha/Llama2-Chinese-13b-Chat-4bit
[3]https://github.com/PanQiWei/AutoGPTQ/blob/main/README_zh.md
[4]https://github.com/FlagAlpha/Llama2-Chinese#基于Llama2的中文微调模型
[5]CPU中合并权重（合并思路仅供参考）：https://github.com/yangjianxin1/Firefly/blob/master/script/merge_lora.py
[6]https://github.com/ai408/nlp-engineering/blob/main/20230916_Llama2-Chinese/tools/merge_llama_with_lora.py
[7]https://github.com/ai408/nlp-engineering/blob/main/20230916_Llama2-Chinese/tools/merge_llama_with_lora_log/merge_llama_with_lora_hf_log
[8]https://github.com/ai408/nlp-engineering/blob/main/20230916_Llama2-Chinese/tools/merge_llama_with_lora_log/merge_llama_with_lora_pt_log
[9]LLaMa量化部署：https://zhuanlan.zhihu.com/p/641641929
[10]AutoGPTQ基础教程：https://github.com/PanQiWei/AutoGPTQ/blob/main/docs/tutorial/01-Quick-Start.md
[11]AutoGPTQ进阶教程：https://github.com/PanQiWei/AutoGPTQ/blob/main/docs/tutorial/02-Advanced-Model-Loading-and-Best-Practice.md
[12]Inference Experiments with LLaMA v2 7b：https://github.com/djliden/inference-experiments/blob/main/llama2/README.md
[13]llama2_quantize_AutoGPTQ：https://github.com/ai408/nlp-engineering/blob/main/20230916_Llama2-Chinese/tools/llama2_quantize_AutoGPTQ.py