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An open API service indexing awesome lists of open source software.

https://github.com/AXYZdong/AMchat

AM (Advanced Mathematics) Chat is a large language model that integrates advanced mathematical knowledge, exercises in higher mathematics, and their solutions. AM (Advanced Mathematics) chat 高等数学大模型。一个集成数学知识和高等数学习题及其解答的大语言模型。
https://github.com/AXYZdong/AMchat

advanced-mathematics fine-tuning-llm gpt large-language-models llm math

Last synced: 3 months ago
JSON representation

Host: GitHub
URL: https://github.com/AXYZdong/AMchat
Owner: AXYZdong
License: apache-2.0
Created: 2024-01-31T14:01:35.000Z (5 months ago)
Default Branch: main
Last Pushed: 2024-03-25T09:05:49.000Z (4 months ago)
Last Synced: 2024-03-25T10:26:29.466Z (4 months ago)
Topics: advanced-mathematics, fine-tuning-llm, gpt, large-language-models, llm, math
Language: Python
Homepage: https://openxlab.org.cn/apps/detail/youngdon/AMchat
Size: 11.8 MB
Stars: 70
Watchers: 2
Forks: 17
Open Issues: 1
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE

Lists

awesome-llm-and-aigc - AXYZdong/AMchat

README

# AMchat 高等数学大模型

AMchat

[![license][license-image]][license-url]
[![evaluation][evaluation-image]][evaluation-url]

[🤗HuggingFace][HuggingFace_Model-url] | [![OpenXLab_Model][OpenXLab_Model-image]][OpenXLab_Model-url] | [ ModelScope][ModelScope-url]

[![OpenXLab_App][OpenXLab_App-image]][OpenXLab_App-url] | [🆕Update News](#-news) | [🤔Reporting Issues][Issues-url] 丨 [![bilibili][bilibili-image]][bilibili-url]

[English](./README_en-US.md) | [简体中文](./README.md)

[license-image]: ./assets/license.svg
[evaluation-image]: ./assets/compass_support.svg
[OpenXLab_Model-image]: https://cdn-static.openxlab.org.cn/header/openxlab_models.svg
[OpenXLab_App-image]: https://cdn-static.openxlab.org.cn/app-center/openxlab_app.svg
[bilibili-image]: https://img.shields.io/badge/AMchat-bilibili-%23fb7299

[license-url]: ./LICENSE
[evaluation-url]: https://github.com/internLM/OpenCompass/
[HuggingFace_Model-url]: https://huggingface.co/axyzdong/AMchat
[OpenXLab_Model-url]: https://openxlab.org.cn/models/detail/youngdon/AMchat
[ModelScope-url]: https://www.modelscope.cn/models/yondong/AMchat/summary
[OpenXLab_App-url]: https://openxlab.org.cn/apps/detail/youngdon/AMchat
[bilibili-url]: https://www.bilibili.com/video/BV14v421i7So/
[Issues-url]: https://github.com/AXYZdong/AMchat/issues

## 📝目录

- [📖 简介](#-简介)
- [🚀 News](#-news)
- [🛠️ 使用方法](#%EF%B8%8F-使用方法)
* [快速开始](#快速开始)
* [重新训练](#重新训练)
+ [环境搭建](#环境搭建)
+ [XTuner微调](#xtuner微调)
+ [OpenXLab应用部署](#openxlab应用部署)
+ [LMDeploy量化](#lmdeploy量化)
+ [OpenCompass评测](#opencompass评测)
+ [LMDeploy & OpenCompass量化以及量化评测](#lmdeploy--opencompass量化以及量化评测)
- [💕 致谢](#-致谢)
- [🖊️ Citation](#%EF%B8%8F-citation)
- [开源许可证](#开源许可证)

## 📖 简介

AM (Advanced Mathematics) chat 是一个集成了数学知识和高等数学习题及其解答的大语言模型。该模型使用 Math 和高等数学习题及其解析融合的数据集，基于 InternLM2-Math-7B 模型，通过 xtuner 微调，专门设计用于解答高等数学问题。

如果你觉得这个项目对你有帮助，欢迎 ⭐ Star，让更多的人发现它！

route

## 🚀 News

[2024.03.24] [2024浦源大模型系列挑战赛（春季赛）Top12](https://mp.weixin.qq.com/s/8Xh232cWplgg3qdfMdD0YQ)，创新创意奖。

[2024.03.14] 模型上传至HuggingFace。

[2024.03.08] 完善了README，增加目录、技术路线。增加README_en-US.md。

[2024.02.06] 支持了Docker部署。

[2024.02.01] AMchat第一版部署上线 https://openxlab.org.cn/apps/detail/youngdon/AMchat 🚀

## 🛠️ 使用方法

### 快速开始

1. 下载模型

从 ModelScope

参考 [模型的下载](https://www.modelscope.cn/docs/%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E4%B8%8B%E8%BD%BD) 。

```bash
pip install modelscope
```

```python
from modelscope.hub.snapshot_download import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('yondong/AMchat', cache_dir='./')
```

从 OpenXLab

参考 [下载模型](https://openxlab.org.cn/docs/models/%E4%B8%8B%E8%BD%BD%E6%A8%A1%E5%9E%8B.html) 。

```bash
pip install openxlab
```

```python
from openxlab.model import download
download(model_repo='youngdon/AMchat',
model_name='AMchat', output='./')
```

2. 本地部署

```bash
git clone https://github.com/AXYZdong/AMchat.git
python start.py
```

3. Docker部署

```bash
docker run -t -i --rm --gpus all -p 8501:8501 guidonsdocker/amchat:latest bash start.sh
```

### 重新训练

#### 环境搭建

1. clone 本项目

```bash
git clone https://github.com/AXYZdong/AMchat.git
cd AMchat
```

2. 创建虚拟环境

```bash
conda env create -f environment.yml
conda activate AMchat
pip install -r requirements-raw.txt
```

#### XTuner微调

1. 准备配置文件

```bash
# 列出所有内置配置
xtuner list-cfg

mkdir -p /root/math/data
mkdir /root/math/config && cd /root/math/config

xtuner copy-cfg internlm2_chat_7b_qlora_oasst1_e3 .
```

2. 模型下载

```bash
mkdir -p /root/math/model
```
`download.py`

```python
import torch
from modelscope import snapshot_download, AutoModel, AutoTokenizer
import os
model_dir = snapshot_download('Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-math-7b', cache_dir='/root/math/model')
```

3. 修改配置文件

```bash
cd /root/math/config
vim internlm_chat_7b_qlora_oasst1_e3_copy.py
```

```python
# 修改模型为本地路径
- pretrained_model_name_or_path = 'internlm/internlm-chat-7b'
+ pretrained_model_name_or_path = './internlm2-math-7b'

# 修改训练数据集为本地路径
- data_path = 'timdettmers/openassistant-guanaco'
+ data_path = './data'
```

4. 开始微调

```bash
xtuner train /root/math/config2/internlm2_chat_7b_qlora_oasst1_e3_copy.py
```

5. PTH 模型转换为 HuggingFace 模型

```bash
xtuner convert pth_to_hf ./internlm2_chat_7b_qlora_oasst1_e3_copy.py \
./work_dirs/internlm2_chat_7b_qlora_oasst1_e3_copy/epoch_3.pth \
./hf
```

6. HuggingFace 模型合并到大语言模型
```bash
export MKL_SERVICE_FORCE_INTEL=1
export MKL_THREADING_LAYER='GNU'

# 原始模型参数存放的位置
export NAME_OR_PATH_TO_LLM=/root/math/model/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-math-7b

# Hugging Face格式参数存放的位置
export NAME_OR_PATH_TO_ADAPTER=/root/math/config/hf

# 最终Merge后的参数存放的位置
mkdir /root/math/config/work_dirs/hf_merge
export SAVE_PATH=/root/math/config/work_dirs/hf_merge

# 执行参数Merge
xtuner convert merge \
$NAME_OR_PATH_TO_LLM \
$NAME_OR_PATH_TO_ADAPTER \
$SAVE_PATH \
--max-shard-size 2GB
```

7. Demo

```bash
streamlit run web_demo.py --server.address=0.0.0.0 --server.port 7860
```

#### OpenXLab应用部署

仅需要 Fork 本仓库，然后在 OpenXLab 上创建一个新的项目，将 Fork 的仓库与新建的项目关联，即可在 OpenXLab 上部署 AMchat。

Demo

- AMchat 与 InternLM2-Math-7B 在积分问题上对于同一问题的解答。
AMchat 回答正确，InternLM2-Math-7B 回答错误。

Demo
$Demo$

#### LMDeploy量化
- 首先安装LMDeploy

```shell
pip install -U lmdeploy
```

- 然后转换模型为`turbomind`格式

> --dst-path: 可以指定转换后的模型存储位置。

```shell
lmdeploy convert internlm2-chat-7b 要转化的模型地址 --dst-path 转换后的模型地址
```

- LMDeploy Chat 对话

```shell
lmdeploy chat turbomind 转换后的turbomind模型地址
```
#### OpenCompass评测
- 安装 OpenCompass

```shell
git clone https://github.com/open-compass/opencompass
cd opencompass
pip install -e .
```

- 下载解压数据集

```shell
cp /share/temp/datasets/OpenCompassData-core-20231110.zip /root/opencompass/
unzip OpenCompassData-core-20231110.zip
```

- 评测启动！

```shell
python run.py \
--datasets math_gen \
--hf-path 模型地址 \
--tokenizer-path tokenizer地址 \
--tokenizer-kwargs padding_side='left' truncation='left' trust_remote_code=True \
--model-kwargs device_map='auto' trust_remote_code=True \
--max-seq-len 2048 \
--max-out-len 16 \
--batch-size 2 \
--num-gpus 1 \
--debug
```

#### LMDeploy & OpenCompass量化以及量化评测

W4 量化评测

- `W4`量化
```shell
lmdeploy lite auto_awq 要量化的模型地址 --work-dir 量化后的模型地址
```
- 转化为`TurbMind`
```shell
lmdeploy convert internlm2-chat-7b 量化后的模型地址 --model-format awq --group-size 128 --dst-path 转换后的模型地址
```
- 评测`config`编写
```python
from mmengine.config import read_base
from opencompass.models.turbomind import TurboMindModel

with read_base():
# choose a list of datasets
from .datasets.ceval.ceval_gen import ceval_datasets
# and output the results in a choosen format
# from .summarizers.medium import summarizer

datasets = [*ceval_datasets]

internlm2_chat_7b = dict(
type=TurboMindModel,
abbr='internlm2-chat-7b-turbomind',
path='转换后的模型地址',
engine_config=dict(session_len=512,
max_batch_size=2,
rope_scaling_factor=1.0),
gen_config=dict(top_k=1,
top_p=0.8,
temperature=1.0,
max_new_tokens=100),
max_out_len=100,
max_seq_len=512,
batch_size=2,
concurrency=1,
# meta_template=internlm_meta_template,
run_cfg=dict(num_gpus=1, num_procs=1),
)
models = [internlm2_chat_7b]

```

- 评测启动！
```shell
python run.py configs/eval_turbomind.py -w 指定结果保存路径
```

KV Cache 量化评测

- 转换为`TurbMind`
```shell
lmdeploy convert internlm2-chat-7b 模型路径 --dst-path 转换后模型路径
```
- 计算与获得量化参数
```shell
# 计算
lmdeploy lite calibrate 模型路径 --calib-dataset 'ptb' --calib-samples 128 --calib-seqlen 2048 --work-dir 参数保存路径
# 获取量化参数
lmdeploy lite kv_qparams 参数保存路径转换后模型路径/triton_models/weights/ --num-tp 1
```
- 更改`quant_policy`改成`4`,更改上述`config`里面的路径
- 评测启动！
```shell
python run.py configs/eval_turbomind.py -w 结果保存路径
```

- 结果文件与评测数据集可在同目录文件[results](./results)中获取

## 💕 致谢

### 项目成员

- 宋志学-项目负责人（Datawhale成员书生·浦语实战营助教负责项目规划，RAG框架）
- 张友东-项目负责人（Datawhale成员书生·浦语实战营助教模型训练，OpenXlab应用部署，数据收集，RAG内容整理）
- 肖鸿儒-项目负责人（Datawhale成员同济大学书生·浦语实战营助教数据收集，数据集整理及增强，模型量化与评测，RAG推理与验证）
- 揭熔阳（Datawhale成员哈尔滨工业大学(威海) 数据收集 RAG内容整理）
- 彭琛（Datawhale成员数据收集）
- 王新茗（数据收集）
- 刘志文（Datawhale成员山东女子学院数据收集）
- 王睿玥（Northeastern University 数据收集）
- 陈逸涵（Datawhale成员北京邮电大学数据收集）
- guidons （东北大学 docker部署）

### 特别鸣谢

***感谢上海人工智能实验室组织的书生·浦语实战营学习活动~***

***感谢 OpenXLab 对项目部署的算力支持~***

***感谢浦语小助手对项目的支持~***

***感谢上海人工智能实验室推出的书生·浦语大模型实战营，为我们的项目提供宝贵的技术指导和强大的算力支持！***

[**InternLM-tutorial**](https://github.com/InternLM/tutorial)、[**InternStudio**](https://studio.intern-ai.org.cn/)、[**xtuner**](https://github.com/InternLM/xtuner)、[**InternLM-Math**](https://github.com/InternLM/InternLM-Math)

## 🖊️ Citation

```bibtex
@misc{2024AMchat,
title={AMchat: A large language model integrating advanced math concepts, exercises, and solutions},
author={AMchat Contributors},
howpublished = {\url{https://github.com/AXYZdong/AMchat}},
year={2024}
}
```

## 开源许可证

该项目采用 [Apache License 2.0 开源许可证](https://github.com/AXYZdong/AMchat/blob/main/LICENSE) 同时，请遵守所使用的模型与数据集的许可证。