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Unsloth微调Llama3-8B，提速44.35%，节省42.58%显存，最少仅需7.75GB显存

发布日期：2024-06-02 23:05:51 浏览次数： 3276

作者：YeungNLP

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前言

本文主要介绍Unsloth，它可以显著提升大模型的训练速度，减少显存占用，我们将其整合到Firefly训练框架中，实现对Llama3、Llama2、Mistral、Gemma、Zephyr等模型训练的「降本增速」。

我们实测了Unsloth所带来的训练增益，对Llama3-8B进行QLoRA训练，最少仅需7.75GB显存，这意味着我们可以在一张1080Ti上训练Llama3-8B，进一步降低了大模型训练的硬件门槛。开启Unsloth后，Llama3-8B的训练速度可提升44.35%，训练时间可减少30.72%，显存占用可减少42.58%。更详细的测试设置可参考第三节。

Firefly项目链接：

https://github.com/yangjianxin1/Firefly

Unsloth项目链接：

https://github.com/unslothai/unsloth

Unsloth简介

Unsloth是一个开源的大模型训练加速项目，使用OpenAI的Triton对模型的计算过程进行重写，大幅提升模型的训练速度，降低训练中的显存占用。Unsloth能够保证重写后的模型计算的一致性，实现中不存在近似计算，模型训练的精度损失为零。Unsloth支持绝大多数主流的GPU设备，包括V100, T4, Titan V, RTX 20, 30, 40x, A100, H100, L40等，支持对LoRA和QLoRA的训练加速和高效显存管理，支持Flash Attention。

Unsloth对大模型的训练提升如下图所示。在一张A100上，使用QLoRA对不同的模型进行训练，Llama2-7B的训练速度是原来的1.87倍，显存占用减少39.3%，Mistral-7B的训练速度是原来的1.88倍，显存占用减少65.9%。在无精度损失的前提下，Unsloth对大模型训练具有显著的「降本增速」作用，可谓是「免费的午餐」。

更重要的是，Unsloth与HuggingFace生态兼容，可以很容易将其与transformers、peft、trl等代码库进行结合，以实现模型的SFT与DPO，仅需修改模型的加载方式即可，无需对此前的训练代码进行过多的修改。Demo如下所示。

from unsloth import FastLanguageModelimport torchfrom trl import SFTTrainerfrom transformers import TrainingArgumentsfrom datasets import load_datasetmax_seq_length = 2048 # Supports RoPE Scaling interally, so choose any!# Get LAION dataseturl = "https://huggingface.co/datasets/laion/OIG/resolve/main/unified_chip2.jsonl"dataset = load_dataset("json", data_files = {"train" : url}, split = "train")
# 4bit pre quantized models we support for 4x faster downloading + no OOMs.fourbit_models = ["unsloth/mistral-7b-bnb-4bit","unsloth/mistral-7b-instruct-v0.2-bnb-4bit","unsloth/llama-2-7b-bnb-4bit","unsloth/gemma-7b-bnb-4bit","unsloth/gemma-7b-it-bnb-4bit", # Instruct version of Gemma 7b"unsloth/gemma-2b-bnb-4bit","unsloth/gemma-2b-it-bnb-4bit", # Instruct version of Gemma 2b"unsloth/llama-3-8b-bnb-4bit", # [NEW] 15 Trillion token Llama-3"unsloth/Phi-3-mini-4k-instruct-bnb-4bit",] # More models at https://huggingface.co/unsloth
model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained(model_name = "unsloth/llama-3-8b-bnb-4bit",max_seq_length = max_seq_length,dtype = None,load_in_4bit = True,)
# Do model patching and add fast LoRA weightsmodel = FastLanguageModel.get_peft_model(model,r = 16,target_modules = ["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj","gate_proj", "up_proj", "down_proj",],lora_alpha = 16,lora_dropout = 0, # Supports any, but = 0 is optimizedbias = "none",# Supports any, but = "none" is optimized# [NEW] "unsloth" uses 30% less VRAM, fits 2x larger batch sizes!use_gradient_checkpointing = "unsloth", # True or "unsloth" for very long contextrandom_state = 3407,max_seq_length = max_seq_length,use_rslora = False,# We support rank stabilized LoRAloftq_config = None, # And LoftQ)
trainer = SFTTrainer(model = model,train_dataset = dataset,dataset_text_field = "text",max_seq_length = max_seq_length,tokenizer = tokenizer,args = TrainingArguments(per_device_train_batch_size = 2,gradient_accumulation_steps = 4,warmup_steps = 10,max_steps = 60,fp16 = not torch.cuda.is_bf16_supported(),bf16 = torch.cuda.is_bf16_supported(),logging_steps = 1,output_dir = "outputs",optim = "adamw_8bit",seed = 3407,),)trainer.train()

尚未开源的Unsloth Pro与Max版本，有着更强劲的训练效率的提升。

目前开源版本的Unsloth，仅支持单机单卡训练，且仅支持Llama2、Llama3、Mistral、Gemma、Zephyr、TinyLlama、Phi-3等模型。遗憾的是，Qwen2并不在Unsloth的支持列表中，该需求在Unsloth的issue中也被频繁提及。

Unsloth官方在短期内暂时没有支持Qwen2的计划，更多的是建议用户将Qwen2的权重进行Llama化，然后采用Llama的训练方式。但对Qwen2的权重进行Llama化后，模型性能有显著的下降。对于该问题，Firefly项目组也正在进行尝试，希望能够使Unsloth原生支持Qwen2，目前处于测试阶段，敬请期待。

Unsloth实践 & 测试

拉取Firefly代码库：

git clone https://github.com/yangjianxin1/Firefly.git

在Firefly中启动Unsloth训练Llama3，仅需在训练配置文件中将use_unsloth设为true即可，use_unsloth默认为False。

使用Unsloth，需要安装或者更新如下python包：

pip install git+https://github.com/unslothai/unsloth.gitpip install transformers==4.37pip install bitsandbytes==0.43.1pip install peft==0.10.0pip install torch==2.2.2pip install xformers==0.0.25.post1

使用Firefly对Llama3-8B进行SFT的启动命令：

python train.py --train_args_file train_args/sft/qlora/llama3-8b-sft-qlora.json

值得注意的是，目前Unsloth仅支持以下模型，更多详情可查看Unsloth官方介绍。

我们在一张V100上对Llama3-8B进行QLoRA训练，使用相同的数据集训练50步，开启gradient_checkpointing，每条数据均padding至max_seq_length，在所有linear层均插入adapter，由于V100不支持Flash Attention，所以本测试未开启Flash Attention。Unsloth所带来的训练增益如下表所示。

结合QLoRA与Unsloth训练Llama3-8B，最少仅需7.75GB显存，开启Unsloth后，Llama3-8B的训练速度可提升44.35%，训练时间可减少30.72%，显存占用可减少42.58%。当max_seq_length或者per_device_train_batch_size增大时，Unsloth节省显存的优势更加明显。