Deepdive Llama3 From Scratch: Cómo implementar modelos Llama3 desde cero

Introducción general

Deepdive Llama3 From Scratch es un proyecto de código abierto alojado en GitHub que se centra en el análisis paso a paso y la implementación del proceso de inferencia de los modelos Llama3. Está optimizado sobre la base del proyecto naklecha/lllama3-from-scratch, y está diseñado para ayudar a los desarrolladores y a los estudiantes a obtener una comprensión más profunda de los conceptos básicos y los detalles de razonamiento de Llama3. El proyecto proporciona comentarios de código detallados, rutas de aprendizaje estructuradas e instrucciones de rastreo dimensional de matrices, lo que facilita los primeros pasos a los principiantes. Con un claro código de desmontaje e implementación paso a paso, los usuarios pueden dominar el proceso completo, desde la inferencia del modelo hasta el cálculo complejo, lo que constituye un recurso de alta calidad para el aprendizaje de grandes modelos lingüísticos.

Lista de funciones

• Razonamiento paso a paso para conseguirProporciona un desglose de cada paso de la inferencia del modelo Llama3, incluyendo la derivación matemática y la implementación del código.
• Comentarios detallados del códigoAñade anotaciones detalladas a cada fragmento de código para explicar su función y su papel y ayudar a comprender la lógica subyacente.
• Seguimiento dimensional: anotan el cambio de dimensiones de la matriz en el cálculo y muestran claramente el proceso de flujo de datos.
• Optimizar las estructuras de aprendizajeReorganizar el orden de los contenidos y el índice para facilitar el aprendizaje paso a paso.
• Explicación del mecanismo de atención del grupoUna explicación en profundidad del mecanismo de atención a consultas de grupo de Llama3 y su implementación.
• Descripción de la red autónoma SwiGLU: Disección de la estructura de la red SwiGLU y su papel en el modelo.
• Generación multipalabraDemuestra cómo generar salidas multipalabra mediante llamadas recursivas, incluyendo el principio de optimización KV-Cache.

Utilizar la ayuda

Cómo instalar y utilizar

Deepdive Llama3 From Scratch es un proyecto de código abierto de GitHub que puede utilizarse sin un complicado proceso de instalación. A continuación se detallan los pasos para empezar y explorar las características del proyecto.

Obtener el proyecto

1. Visite la página de GitHub
   Abra su navegador e introduzca la URL https://github.com/therealoliver/Deepdive-llama3-from-scratchpara ir a la página de inicio del proyecto.
2. Descargar código
   • Haga clic en el botón verde Código Botón.
   • opción Descargar ZIP Descargue el zip o clone el proyecto mediante el comando Git:

     git clone https://github.com/therealoliver/Deepdive-llama3-from-scratch.git
     

   • Extraiga el archivo ZIP o vaya a la carpeta del proyecto clonado.
3. Preparación medioambiental
   El proyecto se basa en el entorno Python y en librerías comunes de deep learning como PyTorch. Se recomiendan los siguientes pasos para la configuración:
   • Asegúrese de que Python 3.8 o superior está instalado.
   • Ejecute el siguiente comando en el terminal para instalar la dependencia:

     pip install torch numpy
     

   • Si necesita ejecutar la inferencia completa del modelo, es posible que tenga que instalar adicionalmente la aplicación transformers u otras bibliotecas, en función de los requisitos específicos del código.

Funciones principales

1. Realización por razonamiento escalonado

• Descripción funcionalEste es el núcleo del proyecto, que proporciona un desensamblaje de cada paso de la inferencia de Llama3, desde la incrustación de la entrada hasta la predicción de la salida.
• procedimiento::
  1. Abra el archivo principal en la carpeta del proyecto (p. ej. llama3_inference.py (o documentos con nombres similares, dependiendo de la nomenclatura dentro del proyecto).
  2. Lea las instrucciones al principio del documento para comprender el proceso general de razonamiento.
  3. Ejecute los fragmentos de código paso a paso, con comentarios que expliquen cada segmento. Ejemplo:

     # Embedding 输入层，将 token 转换为向量
     token_embeddings = embedding_layer(tokens)
     

  4. Comprenda los principios matemáticos y la lógica de implementación de cada paso mediante comentarios y comparaciones de código.
• Trucos y consejosSe recomienda ejecutarlo con Jupyter Notebook para ejecutar el código bloque a bloque y ver los resultados intermedios.

2. Comentarios detallados sobre el código

• Descripción funcional: Cada fragmento de código va acompañado de anotaciones detalladas, adecuadas para que los principiantes comprendan conceptos complejos.
• procedimiento::
  1. Abra el archivo del proyecto en un editor de código como VS Code.
  2. Al navegar por el código, observe que el código que empieza por # Notas que empiezan, por ejemplo, por

     # RMS 归一化，避免数值不稳定，eps 防止除零
     normalized = rms_norm(embeddings, eps=1e-6)
     

  3. Después de leer los comentarios, intenta modificar tú mismo los parámetros y ejecútalo, observando cómo cambian los resultados.
• Trucos y consejosTraduce las notas a tu propio idioma para grabarlas y profundizar en su comprensión.

3. Seguimiento dimensional

• Descripción funcionalEtiquetado de los cambios de dimensión de la matriz para ayudar a los usuarios a comprender las transformaciones de la forma de los datos.
• procedimiento::
  1. Busque lugares para etiquetar las dimensiones, por ejemplo:

     # 输入 [17x4096] -> 输出 [17x128]，每 token 一个查询向量
     q_per_token = torch.matmul(token_embeddings, q_layer0_head0.T)
     

  2. Comprueba la forma del tensor generado por el código y verifica que coincide con los comentarios:

     print(q_per_token.shape)  # 输出 torch.Size([17, 128])
     

  3. Comprensión del proceso computacional de los mecanismos de atención o redes feedforward mediante cambios dimensionales.
• Trucos y consejosDiagramas de transformación de dimensiones: trace manualmente diagramas de transformación de dimensiones (por ejemplo, 4096 -> 128) para obtener una visión del flujo de datos.

4. Explicación del mecanismo de la atención de grupo

• Descripción funcionalUna explicación en profundidad de la Atención a Consultas Agrupadas (GQA) para Llama3, donde cada 4 cabezas de consulta comparten un conjunto de vectores clave-valor.
• procedimiento::
  1. Localice el segmento de código del Mecanismo de Atención, normalmente en la sección attention.py o en un documento similar.
  2. Lea las notas pertinentes, por ejemplo:

     # GQA：将查询头分为组，共享 KV，维度降至 [1024, 4096]
     kv_weights = model["attention.wk.weight"]
     

  3. Ejecute el código y observe cómo la agrupación reduce la cantidad de cálculos.
• Trucos y consejosCalcula el ahorro de memoria de GQA en comparación con la atención multicabezal tradicional.

5. Descripción de la red feed-forward SwiGLU

• Descripción funcionalExplicar cómo las redes SwiGLU aumentan la no linealidad y mejoran la representación del modelo.
• procedimiento::
  1. Encuentra el código de implementación de la red feedforward, por ejemplo:

     # SwiGLU：w1 和 w3 计算非线性组合，w2 输出
     output = torch.matmul(F.silu(w1(x)) * w3(x), w2.T)
     

  2. Lee las fórmulas anotadas y comprende sus principios matemáticos.
  3. Modifica los datos de entrada, ejecuta el código y observa los cambios en la salida.
• Trucos y consejosIntente sustituirlo por ReLU y compare la diferencia de rendimiento.

6. Generación multipalabra

• Descripción funcional: Generación de secuencias multipalabra mediante llamadas recurrentes e introducción de la optimización KV-Cache.
• procedimiento::
  1. Encuentra el código lógico de generación, por ejemplo:

     # 循环预测下一个词，直到遇到结束标记
     while token != "<|end_of_text|>":
     next_token = model.predict(current_seq)
     current_seq.append(next_token)
     

  2. Lea las notas relacionadas con KV-Cache para comprender cómo el almacenamiento en caché acelera la inferencia.
  3. Introduzca una frase corta (por ejemplo, "Hola") y ejecútela para generar una frase completa.
• Trucos y consejos: Ajustes max_seq_len para probar diferentes longitudes de salida.

advertencia

• requisitos de hardware: es posible que se requiera soporte de GPU para ejecutar la inferencia completa, las pruebas más pequeñas pueden realizarse en la CPU.
• Consejos de aprendizaje: Léalo junto con el documento oficial de Llama3 para obtener mejores resultados.
• Método de puesta en servicioSi se produce un error, compruebe la versión de la dependencia o consulte la página de problemas de GitHub para obtener ayuda.

Con estos pasos, podrás hacerte con todos los conocimientos de Deepdive Llama3 From Scratch, desde el razonamiento básico hasta las técnicas de optimización.