大模型稀疏量化和权重压缩

百亿大模型（如LLaMa-13B）由于权重规模巨大，推理过程对昇腾AI处理器的的硬件存储和带宽要求很高。当前的大模型稀疏量化工具，通过减少模型体积、减少内存和带宽的消耗，从而提升模型的性能。

大模型稀疏量化工具包括稀疏、量化和压缩三个部分：

稀疏：模型稀疏工具通过算法判断模型权重中每个元素对精度结果的重要性，并将模型权重中对最终精度影响小的权重值置零。
量化：模型量化工具将高位浮点数转为低位的定点数，例如16bit降低到8bit，可以直接减少模型权重的体积，带来性能收益。
压缩：权重压缩工具将模型权重通过压缩算法进一步编码压缩，最大程度地降低权重体积，生成压缩后权重和索引文件。

目前支持对包括但不限于表1中的大模型进行量化。

表1 已验证模型列表
模型名称	框架
ChatGLM2-6B	PyTorch
LLaMA2-7B	PyTorch

前提条件

稀疏和量化工具支持以下产品中使用：
- Atlas 推理系列产品。
- Atlas 训练系列产品。
- Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品。
权重压缩工具仅支持在Atlas 推理系列产品上使用。
已参考环境准备，完成CANN开发环境的部署、Python环境变量配置。

大模型稀疏和压缩前须执行命令安装如下依赖。

如下命令如果使用非root用户安装，需要在安装命令后加上--user，例如：pip3 install onnx --user。

pip3 install numpy==1.25.2
pip3 install transformers       #需大于等于4.29.1版本，LLaMA模型需指定安装4.29.1版本
pip3 install torch==2.1.0       #安装PyTorch 2.1.0版本
pip3 install accelerate==0.21.0
pip3 install tqdm==4.66.1 
pip3 install tensorboard      #需大于等于2.11.2版本 
pip3 install typepy           #需大于等于1.3.1版本 
pip3 install sacrebleu        #需大于等于2.3.1版本 
pip3 install datasets         #需大于等于2.13.1版本 
pip3 install sqlitedict       #需大于等于2.1.0版本 
pip3 install omegaconf        #需大于等于2.3.0版本
pip3 install pycountry        #需大于等于22.3.5版本 
pip3 install rouge_score      #需大于等于0.1.2版本 
pip3 install peft             #需大于等于0.5.0版本

功能实现流程

大模型压缩工具共分为稀疏、量化和权重压缩三大环节，用户需连续运行方可实现大模型压缩。

大模型稀疏量化工具关键步骤说明如下：
图1 稀疏量化接口调用流程
1. 用户准备原始模型和校准数据。
2. 使用QuantConfig生成稀疏量化配置。
3. 根据原始模型、稀疏量化配置和校准数据，调用Calibrator接口构建稀疏和量化校准对象。
4. 调用生成的稀疏和量化校准对象的run()方法，对原始模型进行稀疏和量化处理。
5. 调用生成的稀疏和量化校准对象的save()接口，保存量化后的模型，包括模型稀疏量化的权重和模型相关参数，用于后续模型的部署任务。
权重压缩工具关键步骤说明如下：
图2 量化接口调用流程
1. 使用CompressConfig生成权重压缩配置。
2. 用户准备经过稀疏和量化处理后的模型权重文件。
3. 根据模型权重文件和压缩配置，调用Compressor接口构建权重压缩对象。
4. 调用权重压缩对象的run()方法，对模型权重进行压缩处理。
5. 调用权重压缩对象的export()方法，保存压缩结果。
权重压缩工具在加载输入的权重文件时，存在一定的反序列化攻击安全风险。权重压缩工具通过界面提示操作存在反序列化攻击的安全风险，在加载前用户交互确认加载的权重文件无风险后，才开始进行对文件的操作。

稀疏量化步骤（以ChatGLM2-6B为例）

用户自行准备模型、权重文件和校准数据，本样例以ChatGLM2-6B为例，点击获取链接自行下载权重文件，并上传至服务器文件夹内，如上传至“chatglm2”文件夹，目录示例如下：

├── config.json
├── configuration chatglm.py
├── modeling_chatglm.py
├── 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
├── quantization.py
├── README.md
├── tokenization_chatglm.py
├── tokenizer.model
├── tokenizer_config.json

需注意，大模型量化工具建议在大模型下游任务评估流程打通的前提下使用，请自行调试源码后进行如下量化配置。

ChatGLM2-6B模型进行量化前请执行如下命令安装所需依赖，若运行量化工具过程中提示缺失某个依赖，请根据提示安装。
```
pip3 install protobuf==4.24.1
pip3 install sentencepiece==0.1.99
pip3 install sympy==1.11.1
```

新建模型的稀疏量化脚本sparse_quant.py，编辑sparse_quant.py文件，导入如下样例代码，参考加粗字体信息提示，根据实际情况进行修改。

# 导入相关依赖
import torch
import torch.utils.data
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
# for local path
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path='./chatglm2',
                                        trust_remote_code=True,torch_dtype=torch.float32)
model = AutoModel.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path='./chatglm2', torch_dtype=torch.float32, trust_remote_code=True).cpu()

# 准备校准数据，请根据实际情况修改
calib_list = ["中国的首都在哪里？",
              "请做一首诗歌：",
              "我想要学习python，该怎么学习？",
              "请帮我写一篇关于大模型推理优化的任职报告：",
              "中国最值得去的几个景点"]
#获取校准数据函数定义
def get_calib_dataset(tokenizer, calib_list):
    calib_dataset = []
    for calib_data in calib_list:
        inputs = tokenizer([calib_data], return_tensors='pt').to('cpu')
        print(inputs)
        calib_dataset.append([inputs.data['input_ids'], inputs.data['position_ids'], inputs.data['attention_mask']])
    return calib_dataset
dataset_calib = get_calib_dataset(tokenizer, calib_list)  #校准数据获取

# 稀疏量化配置，请根据实际情况修改
from modelslim.pytorch.llm_ptq.llm_ptq_tools import Calibrator, QuantConfig    # 导入稀疏量化配置接口
# 使用QuantConfig接口，配置稀疏量化参数，并返回配置实例
quant_config = QuantConfig(w_bit=4, disable_names=['transformer.encoder.layers.0.self_attention.query_key_value','transformer.encoder.layers.0.self_attention.dense', 'transformer.encoder.layers.0.mlp.dense_h_to_4h'], dev_type='cpu', act_method=3, pr=2.0, fraction=0.011, nonuniform=False, mm_tensor=False, co_sparse=True)

#使用Calibrator接口，输入加载的原模型、稀疏量化配置和校准数据，定义校准
calibrator = Calibrator(model, quant_config, calib_data=dataset_calib, disable_level='L1')
calibrator.run()     #使用run()执行量化
calibrator.save('./quant_weight')      #使用save()保存模型量化参数，请根据实际情况修改路径
print('Save quant weight success!')

需注意，因为在存储量化参数过程中存在反序列化风险，所以已通过在存储过程中，将保存的量化结果文件夹权限设置为750，量化结果文件权限设置为400来消减风险。

启动模型稀疏量化任务，并在指定的输出目录获取模型量化参数，用于后续的推理部署任务。
```
python3 sparse_quant.py
```

压缩步骤（以ChatGLM2-6B为例）

编译压缩函数。
1. 已参考前提条件，完成环境变量配置。
2. 进入权重压缩工具所在路径。
```
cd ${INSTALL_DIR}/tools/modelslim/pytorch/weight_compression/compress_graph
```
  ${INSTALL_DIR}请替换为CANN软件安装后文件存储路径。例如，若安装的Ascend-cann-toolkit软件包，则安装后文件存储路径为：$HOME/Ascend/ascend-toolkit/latest。
3. 执行编译命令。
```
bash build.sh $HOME/Ascend/ascend-toolkit/latest
```
4. 编译结束后，在当前路径下生成build目录，执行如下命令查看编译结果compress_executor。
```
cd build
```
用户参考稀疏量化步骤对ChatGLM2-6B进行稀疏量化之后，在指定的输出目录“chatglm2”文件夹得到模型稀疏量化后的参数，目录示例如下：
```
├── deq_scale.npy
├── input_offset.npy
├── input_scale.npy
├── quant_bias.npy
├── quant_weight.npy
```
需注意，权重压缩工具仅需要对权重文件quant_weight.npy进行压缩操作。

新建压缩脚本compress.py，编辑compress.py文件，导入如下样例代码，并根据实际情况进行修改。

# 导入相关依赖
import sys
import os
import numpy as np
# 导入权重压缩接口
from modelslim.pytorch.weight_compression import CompressConfig, Compressor
def make_dir(path):
    if not os.path.exists(path):
        os.makedirs(path, mode=0o750)
    return path

# 准备待压缩权重文件和相关压缩配置，请根据实际情况进行修改
weight_path = "./chatglm2/quant_weight.npy"       # 待压缩权重文件的路径
save_path = "./compress"                          # 压缩后权重文件保存的路径
index_root = make_dir(os.path.join(save_path, 'index'))
weight_root = make_dir(os.path.join(save_path, 'weight'))
info_root = make_dir(os.path.join(save_path, 'info'))

# 使用CompressConfig接口，配置压缩参数，并返回配置实例
compress_config = CompressConfig(do_pseudo_sparse=False, sparse_ratio=1, is_debug=True, record_detail_root=save_path, multiprocess_num=8)

#使用Compressor接口，输入加载的压缩配置和待压缩权重文件
compressor = Compressor(compress_config, weight_path)
compress_weight, compress_index, compress_info = compressor.run()

#使用export()接口，保存压缩后的结果文件
compressor.export(compress_weight, weight_root)
compressor.export(compress_index, index_root)
compressor.export(compress_info, info_root, dtype=np.int64)

运行压缩脚本，并在指定的输出目录获取压缩后的权重文件，用于后续的推理部署任务。
```
python3 compress.py
```

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