Kaggle Notebook每周会提供30小时的GPU免费使用额度。这为一些想先小小熟悉一下语言模型、但是手里没有资源可用、暂时还不想租用服务器的小伙伴来说，可能带来了一丝安慰。这篇教程以能够运行ColossalAI的“RLHF Training Stage1 - Supervised instructs tuning”部分为主线，附带罗列了安装过程中可能遇到的困难以及解决办法，希望对你有一点帮助。
- 本篇教程对应代码：https://github.com/createmomo/Open-Source-Language-Model-Pocket
- Kaggle：https://www.kaggle.com/
- Colossal AI官方项目：https://github.com/hpcaitech/ColossalAI/tree/main/applications/Chat
本文微信公众号（“看个通俗理解吧”）版本（排版阅读更舒服，多配图）：
https://mp.weixin.qq.com/s/Q29uSNxvPMy0rC-QxHiGZA
注意：
- 此notebook只演示在kaggle notebook下如何跑通ColossalAI的SFT部分，并不会包含超参数的调整、对结果的分析等
- 类似的操作放到google colab理论上应该也可以跑通
- 如果你有自己的机器，则此notebook对你的帮助可能不大（因为你不需要在notebook上进行训练）
- 此notebook的受众是手里没有GPU资源，但是又想熟悉和浅浅尝试ColossalAI的小伙伴
数据的准备
- 根据官方文档的提示 (https://github.com/hpcaitech/ColossalAI/tree/main/applications/Chat/examples)，在运行前需要准备好数据
- 数据可以在这里下载 (https://github.com/XueFuzhao/InstructionWild/tree/main/data)。注意不要下载seed文件（因为seed文件只有instruction，而没有response）。要下载README里面提到的json文件，例如instinwild_ch.json。也可以自行准备数据，按照下载的json文件格式准备即可。
- 将数据上传到Kaggle的Dataset中（需要创建自己的Dataset，可以为仅自己可见），按照Kaggle的步骤操作就可以了
Kaggle Notebook
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在界面右方添加Dataset，选择自己创建的Dataset。选择后，在代码中可以通过绝对路径访问。比如刚才创建的数据集名字叫做"instructdata"，其中我们上传了文件"instinwild_ch_small.json"，则在代码中，我们就可以通过这个路径访问数据集： /kaggle/input/instructdata/instinwild_ch_small.json
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最好选择GPU T4x2（Kaggle Notebook界面右方的Accelerator中选择）。如果选择P100可能会在安装过程中报错
特别要注意的地方：
- 每周有30个小时的GPU使用时间
- 每一次启动notebook最长只能运行12个小时（如果启动了但是不怎么使用，比如没有运行任何cell，也没有什么编辑的动作，可能也会在12个小时以内被强行终止。与google colab不同的时，长时间运行cell是可以的）
- 一旦被终止，则不能再找回输出的数据！（输出的数据会放到/kaggle/working/路径下，如果需要里面的数据，必须在终止运行之前就下载下来）
安装环境
大体上是按照官方文档说明安装。但是，如果严格按照文档安装会报错。原因是ColossalAI是一个非常活跃的项目，每日都会有不同的代码变化。文档的部分内容可能还不能及时得到更新。所以，我们针对目前的情况，对安装顺序和细节做了一点微调。
相信在不远的将来，ColossalAI团队会把这些小bug修好，并且把文档逐渐完善起来。
1 ColossalAI
执行完下面的命令后，此时你会发现，下载的文件是放在了/kaggle/working/ColossalAI下
!git clone https://github.com/hpcaitech/ColossalAI.git
安装ColossalAI
如果不执行这个安装，可能会出现错误 (https://github.com/hpcaitech/ColossalAI/issues/3629)："ImportError: cannot import name 'ColoInitContext' from 'colossalai.zero'"
import os
os.chdir('./ColossalAI')
!pip install .
（chdir的作用是变换目前Python的工作目录）
安装transformers
这里我们安装的是hpcaitech下的transformers，如果直接pip install transformers是否可行并没有测试
!git clone https://github.com/hpcaitech/transformers
os.chdir('./transformers')
!pip install .
安装Chat部分需要的库
os.chdir('/kaggle/working/ColossalAI/applications/Chat/')
!pip install .
我们还需要将analyzer的部分复制到当前操作系统的对应的python packages目录中（否则可能将来会报错：找不到analyzer）。如果你问，我怎么知道packages的路径是哪里呢？其实在上面执行各种pip install的过程中，就可以发现这个路径。
!cp -r /kaggle/working/ColossalAI/colossalai/_analyzer/ /opt/conda/lib/python3.7/site-packages/colossalai/
2 预训练模型的下载（以bloom为例）
首先需要执行下面的命令（如果你是在colab中做尝试，可能也需要）
如果不安装下面的命令会出现什么情况呢？
- 从huggingface中git clone下来的模型看似下载下来了，但是其实下载下来的并不是实质的模型文件（如果你检查文件的大小，只有几B）
- 一旦下载下来的文件并不是实质的模型，则在运行SFT代码的时候会报错：safetensors_rust.SafetensorError: Error while deserializing header: HeaderTooLarge
!sudo apt-get install git-lfs
!git lfs install
下载ColossalAI支持的系列模型，我们以bloomz-560m为例。在下面，我们将模型放在了/kaggle/working/中，但是这里并不是强制的，可以根据自己的喜欢变换位置。
os.chdir('/kaggle/working/')
!git clone https://huggingface.co/bigscience/bloomz-560m
3 运行SFT
os.chdir('/kaggle/working/ColossalAI/applications/Chat/examples')
执行SFT代码
我们这里是直接运行的py文件，如果你按照文档的说明 (https://github.com/hpcaitech/ColossalAI/tree/main/applications/Chat/examples)，运行sh脚本文件（!bash train_sft.sh）也是可以的。其本质上，都是运行这个train_sft.py文件。
在下面的命令中，我们以演示为目的（不以训练为目的）：
- 我们只是用一个非常非常非常小的数据集（--dataset）去跑程序（小到就只有5条数据）
- model：改为了"bloom"
- pretrain：改成了我们自己下载的模型地址
- save_path: 改成了我们想放的目录地址
需要注意的是：
- Kaggle Notebook的GPU是T4x2,所以显存大概有14.8+14.8=29.6G。所以我们在运行训练的时候可以设置 --nproc_per_node=2（如果是1的话，则有一块GPU会闲置，显存也会砍半）
- 其他参数可能需要你自己去多多探索：比如lora、gradient checkingpoint等。更多参数的说明见官方文档 (https://github.com/hpcaitech/ColossalAI/tree/main/applications/Chat/examples)
!torchrun --standalone --nproc_per_node=2 train_sft.py \
--pretrain "/kaggle/working/bloomz-560m" \
--model 'bloom' \
--strategy colossalai_zero2 \
--log_interval 50 \
--save_path "/kaggle/working/bloomz-560m-finetuned" \
--dataset "/kaggle/input/instructdata/instinwild_ch_small.json" \
--batch_size 4 \
--accumulation_steps 8 \
--lr 2e-5 \
--max_datasets_size 512 \
--max_epochs 1
4 下载SFT完成的模型
os.chdir('/kaggle/working/')
理论上，我们是可以通过Kaggle Notebook右边的界面，选择想要下载的文件进行下载。但是由于Kaggle界面做的并不是很好，经常会出现目录不能显示的问题。好在，你应该是知道训练好的模型是放在了哪里。我们可以找到另一种办法将文件下载下来。
首先，我们把完成的模型进行打包（这样我们就可以一下字全都下载下来了，而不用一个一个的下载）
!tar -czvf bloomz-560m-finetuned.tar.gz bloomz-560m-finetuned
完成打包后，我们想办法获得下载链接。执行下面的命令后，直接点击链接便可下载。
from IPython.display import FileLink
FileLink(r'bloomz-560m-finetuned.tar.gz')
5 小结
跑起来只是一个开始。祝愿每个小伙伴最终都会获得更好的GPU资源、更棒的数据和更出色的属于自己的语言模型！
本篇教程对应代码：https://github.com/createmomo/Open-Source-Language-Model-Pocket