1. 背景

五一结束后，本qiang~又投入了LLM的技术海洋中，本期将给大家带来LLM微调神器：Unsloth。

正如Unsloth官方的对外宣贯：Easily finetune & train LLMs; Get faster with unsloth。微调训练LLM，可以显著提升速度，其次显存占用也会显著减少。

但有一点需要说明：unsloth目前开源部分只支持单机版微调，更高效微调只能交费使用unsloth pro。

2. Unsloth简介

2.1 主要特性

(1) 所有的内核均以OpenAI的Triton语言实现，并且手动实现反向传播引擎。Triton语言是面向LLM训练加速。

(2) 准确率0损失，没有近似方法，方法完全一致。

(3) 硬件层面无需变动。支持18年之后的Nvidia GPU(V100, T4, Titan V, RTX20,30,40x, A100, H100, L40等，GTX1070,1080也支撑，但比较慢)，Cuda最低兼容版本是7.0

(4) 通过WSL适用于Linux和Windows

(5) 基于bisandbytes包，支持4bit和16bit的 QLoRA/LoRA微调

(6) 开源代码有5倍的训练效率提升， Unsloth Pro可以提升至30倍

2.2 目前支撑的模型

由于底层算子需要使用triton重写，因此部分开源模型的适配工作周期可能较长。当前unsloth支持的模型包含Qwen 1.5(7B, 14B, 32B, 72B), Llama3-8B, Mistral-7B, Gemma-7B, ORPO, DPO Zephyr, Phi-3(3.8B), TinyLlama

2.3 模型加速效果

Qwen1.5-7B的集成是由Firefly作者封装并验证，性能提升30%+，显卡减少40%+，详见地址。

2.4 安装教程

conda create --name unsloth_env python=3.10

conda activate unsloth_env

conda install pytorch-cuda=<12.1/11.8> pytorch cudatoolkit xformers -c pytorch -c nvidia -c xformers

pip install "unsloth[colab-new] @ git+https://github.com/unslothai/unsloth.git"

pip install --no-deps trl peft accelerate bitsandbytes

3. 实战

本着眼过千遍不如手过一遍的宗旨，本qiang~针对Unsloth做了一个对比实现。对比的实验环境分别为：P40, A40, A800，对比的模型使用的是出锅热乎的Llama3(8B)。

3.1 比对维度

3.2 源码

针对使用unsloth和非unsloth得显卡及训练加速的对比代码，可以参考地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/697557062 

4 实验结果

4.1 P40

4.2 A40

4.3 A800

4.4 结论

针对于llama3-8B进行unsloth训练，与基于transformers框架训练进行比对，结论如下：

(1) 集成unsloth后，显卡占用确实更少，训练效率确实更快，不管是哪种维度。

(2) P40增加batch_size后，显卡的内存占用提升，但训练的时间也更长，说明P40针对大批次的数据处理，性能会降低; 但A40, A800增加batch_size后，显卡内存占用虽然提升，但训练的时间更短。

(3) A800的batch_size为1时，训练效率不如A40，当batch_size增加到16时，A800的训练效率比A40快接近一倍。因此，A800更适合处理大批次的场景，对于小batch_size，杀鸡不能用牛刀。

5. 总结

一句话足矣~

本文主要是使用unsloth框架针对llama3的高效微调实验，提供了详细的对比代码以及不同维度的对比分析结果。

之后会写一篇关于Qwen1.5的对比实验，敬请期待~

6. 参考

1. unsloth: https://github.com/unslothai/unsloth

2. Qwen1.5+Unsloth: https://github.com/unslothai/unsloth/pull/428