torchrun分布式启动，所以要想在云端的环境下在本地的IDE上debug，需要设置一下，具体可以参考这里，需要传入的路径参数全部使用绝对路径。

目录

1、传入的句子

2、tokenizer 的tokenization

3、model的主要组成部分

4、过程中自己的小实验

总结

模型结构（测试只搭建了16层 model）

---

1、传入的句子

即prompts，实例中的如下所示

['I believe the meaning of life is', 'Simply put, the theory of relativity states that ', 'A brief message congratulating the team on the launch:\n\n        Hi everyone,\n        \n        I just ', 'Translate English to French:\n        \n        sea otter => loutre de mer\n        peppermint => menthe poivrée\n        plush girafe => girafe peluche\n        cheese =>']

2、tokenizer 的tokenization

示例如下 

# 传入
'I believe the meaning of life is'

# tokenizer
[306, 4658, 278, 6593, 310, 2834, 338]

# 加入bos后
[1, 306, 4658, 278, 6593, 310, 2834, 338]

# 传入
'Simply put, the theory of relativity states that '

# 
[3439, 17632, 1925, 29892, 278, 6368, 310, 14215, 537, 5922, 393, 29871]

#
[1, 3439, 17632, 1925, 29892, 278, 6368, 310, 14215, 537, 5922, 393, 29871]

 每个句子都被tokenizer用向量来表示。不过发现并不是逐词对应一个编码，有的对应了两个。其实这就涉及了sentencepiece的原理，见这里。由于兴趣使然，继续探索了一下

'I believe the meaning of life is'
[306, 4658, 278, 6593, 310, 2834, 338]

'I believe, the meaning of life is '
[306, 4658, 29892, 278, 6593, 310, 2834, 338, 29871]

 嗯，可以确定除了单词外，标点符号和空格也算做句子的一个部分。

'Simply' >> [3439, 17632]
'simply' >>[3763]

'Big' >>[7997]
'big' >>[4802]

不再继续探索了，详细的去查看sentencepiece原理，以及字节对编码 (BPE) (byte-pair-encoding (BPE)）

3、model的主要组成部分

1、RSMNorm

一种标准化方法，详见这里

2、注意力运算

transformer decoder，应用掩码mask，主要的是采用RoPE位置编码方式，见这里

至于transformer的结构，见这里，不再详细赘述。

注意力运算方式采用GQA方式（Group Query Attention），至于相关的MHA，MQA的原理详见这里 

3、FeedForward

前向传播过程

主要是有个并行相乘的过程，激活函数采用 SiLU。

4、过程中自己的小实验

关于 sentencepiece的探讨

以下面文档为例训练了一下，其中包括中文和英文

一、一些注意事项
1.opencv默认读取的格式是BGR，也就是三通道的顺序。
2.而用matplotlib画的图是RGB的，所以其跟用opencv画的图颜色不太一样。
cv2.waitKey(0)表示按键盘任意键后，显示的图片会消失。
如果cv2.waitKey(1000)，则等1000ms后显示的图片自动消失。
b,g,r三通道按顺序依次来。每个通道的形状都是一样的。b，g，r依次对应通道0，1，2，所以可以对其进行按通道处理，
即只保留其中的一个通道，使其它通道为全为0。
注：图中的cv_show为一个自定义的函数。这就是对这个图像矩阵进行切片操作一样。
填充位置：上、下、左、右依次对应top_size,bottom_size,left_size,right_size
cv2.copyMakeBorder(img,top_size,bottom_size,left_size,right_size,borderType=cv2.BORDER_REPLICATE)
加个常数，矩阵的每个位置都加10。
其最大只能表示255，所以加和后的数为除256取余。
两个同型图片或者加个同型矩阵，表示为对应位置加和。其最大只能表示
3月11日下午三点半左右
菜鸟网络青岛即墨园区附近

一辆面包车发生交通事故

车头内凹受损严重

不明液体泄漏一地

驾驶员被困车内

此时

路过的多位热心人急伸援手

维持现场秩序

并及时找来工具砸车玻璃救人

不到十分钟

被困驾驶员便被救出

视频上传网络后

引发网友热议点赞

3月12日上午

记者联系到

参与救人的隋向坤等人

了解了当时

惊险又温暖的事发经过
网传：砸玻璃救被困司机现场视频热传获赞

“我们一起把这个人救出来了，安全驾驶！”3月11日下午，网友“@TOP8小龙虾大闸蟹”发布视频，记录了其参与的一起马路救援。

网传视频时长17秒，在视频中，一辆面包车侧翻在马路上，周围洒落了很多撞击碎片和不明液体，面包车车头受损严重，凹陷进去一大块，一名白衣男子拿着一个工具，在砸前风挡玻璃。

很快，前风挡玻璃被砸开一个洞，车内的司机从驾驶室钻了出来。

从视频来看，尽管面包车已经面目全非，但是车内人员似乎受伤并不严重。

视频一经发布，立即引发广大网友的关注和热议。

“车被撞成这样，即使车里的人没事，也要第一时间救人，因为车辆有自燃的可能，一旦发生起火，后果不堪设想。”

“出门在外，一定要安全驾驶，带上平安上路，载着幸福回家。”

“为这些及时伸出援手的热心人点赞。”

记者注意到，在视频下的留言中，除了点赞和安全提醒，还有网友“曝光”了白衣男子的身份，“救人的这个人叫隋向坤”“即墨移风店七级社区后吕村的”。
月12日上午，记者辗转联系到了隋向坤，他介绍了当时的现场情况。“当时我们开车沿着北赵线行驶，当经过菜鸟网络青岛即墨园区附近时，发现路中间有一辆
面包车侧翻了。当时没想太多，我们抓紧时间停车，跑过去看看有没有人员受伤。过去后，
发现车内有个司机被困在驾驶室，他自己出不来，当时我和朋友一起，三个人抓紧想办法救人。”隋向坤说。

得到的词汇表结果如下

<unk>	0
<s>	0
</s>	0
,	-2.70614
▁	-3.29977
。	-3.735
的	-3.88153
t	-4.52595
_	-4.55706
1	-4.66518
了	-4.66623
一	-4.72225
size	-4.79318
为	-4.93599
后	-4.93599
车	-5.10193
有	-5.10267
i	-5.10269
“	-5.26253
”	-5.27607
e	-5.30048
其	-5.30267
上	-5.30268
cv	-5.30269
R	-5.3027
g	-5.3027
m	-5.30271
2.	-5.30308
来	-5.36046
b	-5.42288
视频	-5.50133
不	-5.50318
在	-5.54744
和	-5.55094
网友	-5.55265
事	-5.55266
砸	-5.55266
隋向坤	-5.55267
被困	-5.55267
a	-5.55267
月	-5.55267
自	-5.55267
是	-5.55269
B	-5.55269
r	-5.55269
y	-5.55269
l	-5.5527
、	-5.55272
车内	-5.55382
通道	-5.57373
。”	-5.5878
一个	-5.60327
▁“	-5.60654
中	-5.85697
出	-5.87985
人	-5.88318
这	-5.88391
时	-5.88421
2	-5.88449
被	-5.88597
即	-5.88597
3	-5.88599
大	-5.886
数	-5.886
矩阵	-5.886
没	-5.886
司机	-5.886
我们	-5.886
所以	-5.88601
现场	-5.88601
h	-5.88601
w	-5.88601
想	-5.88601
着	-5.88601
:	-5.88602
多	-5.88602
看	-5.88602
路	-5.88602
E	-5.88602
位置	-5.88602
按	-5.88602
(	-5.88603
T	-5.88603
点赞	-5.88616
一样	-5.88848
一起	-5.88892
op	-5.97992
to	-6.2533
救人	-6.35325
三	-6.35584
0	-6.36683
当时	-6.37716
加	-6.38142
图	-6.38303
片	-6.38306
)	-6.38325
面包车	-6.38459
全	-6.38492
经	-6.38519
注	-6.38519
使	-6.38596
▁网传	-6.38598
也	-6.38598
发生	-6.38598
安全驾驶	-6.38598
撞	-6.38598
日下午	-6.38598
白衣男子	-6.38598
要	-6.38598
工具	-6.38598
个同型	-6.38599
果	-6.38599
除	-6.38599
传	-6.386
伸	-6.386
到	-6.386
取	-6.386
可	-6.386
失	-6.386
定	-6.386
对	-6.386
并	-6.386
留	-6.386
些	-6.386
从	-6.38601
太	-6.38601
都	-6.38601
很	-6.38601
G	-6.38602
K	-6.38602
O	-6.38602
s	-6.38602
凹	-6.38602
消	-6.38602
用	-6.38602
等	-6.38602
键	-6.38602
他	-6.38603
右	-6.38603
开	-6.38603
P	-6.38604
下	-6.38604
左	-6.38604
f	-6.38605
救	-7.01003
p	-7.05187
o	-7.36039
个	-7.36221
辆	-7.37107
起	-7.37386
样	-7.37563
内	-7.37937
当	-7.38203
5	-7.38255
间	-7.38261
.	-7.38308
过	-7.38316
安	-7.38323
意	-7.38397
者	-7.38498
记	-7.385
去	-7.38528
行	-7.38529
进	-7.38529
点	-7.38531
赞	-7.38531
成	-7.3859
!	-7.38595
7	-7.38595
七	-7.38595
份	-7.38595
光	-7.38595
叫	-7.38595
因	-7.38595
堪	-7.38595
店	-7.38595
把	-7.38595
曝	-7.38595
火	-7.38595
社	-7.38595
秒	-7.38595
移	-7.38595
第	-7.38595
级	-7.38595
蟹	-7.38595
设	-7.38595
身	-7.38595
还	-7.38595
醒	-7.38595
里	-7.38595
长	-7.38595
闸	-7.38595
风	-7.38595
家	-7.38597
快	-7.38597
6	-7.38599
两	-7.38599
保	-7.38599
只	-7.38599
广	-7.38599
或	-7.38599
立	-7.38599
持	-7.38599
8	-7.386
@	-7.386
M	-7.386
c	-7.386
义	-7.386
交	-7.386
以	-7.386
位	-7.386
余	-7.386
作	-7.386
便	-7.386
像	-7.386
关	-7.386
函	-7.386
分	-7.386
切	-7.386
区	-7.386
十	-7.386
半	-7.386
吕	-7.386
周	-7.386
回	-7.386
围	-7.386
地	-7.386
外	-7.386
它	-7.386
小	-7.386
带	-7.386
常	-7.386
平	-7.386
幸	-7.386
序	-7.386
式	-7.386
录	-7.386
急	-7.386
找	-7.386
拿	-7.386
提	-7.386
援	-7.386
操	-7.386
故	-7.386
旦	-7.386
村	-7.386
格	-7.386
此	-7.386
泄	-7.386
洒	-7.386
洞	-7.386
漏	-7.386
热	-7.386
燃	-7.386
理	-7.386
福	-7.386
秩	-7.386
维	-7.386
而	-7.386
能	-7.386
色	-7.386
获	-7.386
落	-7.386
虾	-7.386
解	-7.386
言	-7.386
认	-7.386
说	-7.386
读	-7.386
通	-7.386
钟	-7.386
钻	-7.386
项	-7.386
颜	-7.386
龙	-7.386
又	-7.386
发	-7.386
暖	-7.386
温	-7.386
险	-7.386
惊	-7.38601
默	-7.38601
乎	-7.38602
任	-7.38602
会	-7.38602
似	-7.38602
但	-7.38602
办	-7.38602
动	-7.38602
友	-7.38602
处	-7.38602
如	-7.38602
尽	-7.38602
己	-7.38602
已	-7.38602
朋	-7.38602
法	-7.38602
盘	-7.38602
目	-7.38602
管	-7.38602
载	-7.38602
门	-7.38602
非	-7.38602
面	-7.38602
A	-7.38605
C	-7.38605
D	-7.38605
k	-7.38605
介	-7.38605
停	-7.38605
况	-7.38605
击	-7.38605
则	-7.38605
北	-7.38605
名	-7.38605
块	-7.38605
形	-7.38605
情	-7.38605
沿	-7.38605
状	-7.38605
碎	-7.38605
绍	-7.38605
赵	-7.38605
跑	-7.38605
跟	-7.38605
转	-7.38605
辗	-7.38605
陷	-7.38605
驶	-7.38605
填	-7.38607
=	-7.3861
I	-7.3861
L	-7.3861
充	-7.3861
线	-7.3861
鸟	-8.1869
马	-8.187
顺	-8.1871
青	-8.1872
附	-8.1873
近	-8.1874
议	-8.1875
衣	-8.1876
菜	-8.1877
联	-8.1878
翻	-8.1879
紧	-8.188
系	-8.1881
白	-8.1882
画	-8.1883
男	-8.1884
生	-8.1885
液	-8.1886
每	-8.1887
最	-8.1888
显	-8.1889
明	-8.189
损	-8.1891
挡	-8.1892
抓	-8.1893
手	-8.1894
心	-8.1895
引	-8.1896
布	-8.1897
工	-8.1898
岛	-8.1899
就	-8.19
室	-8.1901
子	-8.1902
头	-8.1903
型	-8.1904
园	-8.1905
同	-8.1906
及	-8.1907
参	-8.1908
前	-8.1909
具	-8.191
侧	-8.1911
体	-8.1912
伤	-8.1913
与	-8.1914
n	-8.1915
d	-8.1916
阵	-8.1917
重	-8.1918
置	-8.1919
络	-8.192
矩	-8.1921
次	-8.1922
机	-8.1923
所	-8.1924
应	-8.1925
墨	-8.1926
场	-8.1927
司	-8.1928
依	-8.1929
们	-8.193
严	-8.1931
隋	-8.1932
表	-8.1933
璃	-8.1934
玻	-8.1935
日	-8.1936
我	-8.1937
坤	-8.1938
困	-8.1939
员	-8.194
向	-8.1941
受	-8.1942
午	-8.1943
现	-8.1944
包	-8.1945
驾	-8.1946
示	-8.1947
道	-8.1948
v	-8.1949
频	-8.195
视	-8.1951
z	-8.1952
网	-8.1953

进行了一下测试

if __name__ == '__main__':

    model_path = '************/model_output/Chinese.model'

    s = spm.SentencePieceProcessor(model_file=model_path)
    mm = s.EncodeAsPieces('测试一下，看看什么情况')
    print(mm)
    print('==================')
    word = '测试一下，看看什么情况'

    tokenizer = Tokenizer(model_path)
    token=tokenizer.encode(word, bos=True, eos=False)
    print(token)
    print('==================')
    decode_token = tokenizer.decode(token)
    print(decode_token)

# 得到的输出

['▁', '测试', '一', '下', ',', '看', '看', '什么', '情', '况']
==================
[1, 4, 0, 11, 141, 3, 76, 76, 0, 317, 310]
==================
 ⁇ 一下,看看 ⁇ 情况

Process finished with exit code 0

不在词汇表中的token在decode时会显示？？，0代表的是unseen的。这说明这个词汇表的长度还是太小了。这只是各测试，看看其中的过程。 

总结

 因为这只是测试，所以感觉没有什么太复杂的东西。真正的难点应该是训练的整体流程，需要克服许多困难。不过本次测试对llama也有了一定的了解，同时对大模型的一些使用的技术有了相关了解。(●ˇ∀ˇ●)

***

你看看现在哪有瓜啊，这都是大鹏的瓜，

***

model.args

ModelArgs(dim=4096, n_layers=32, n_heads=32, n_kv_heads=None, vocab_size=32000, multiple_of=256, ffn_dim_multiplier=None, norm_eps=1e-06, max_batch_size=4, max_seq_len=128)

模型结构（测试只搭建了16层 model）

Transformer(
  (tok_embeddings): ParallelEmbedding()
  (layers): ModuleList(
    (0): TransformerBlock(
      (attention): Attention(
        (wq): ColumnParallelLinear()
        (wk): ColumnParallelLinear()
        (wv): ColumnParallelLinear()
        (wo): RowParallelLinear()
      )
      (feed_forward): FeedForward(
        (w1): ColumnParallelLinear()
        (w2): RowParallelLinear()
        (w3): ColumnParallelLinear()
      )
      (attention_norm): RMSNorm()
      (ffn_norm): RMSNorm()
    )
    (1): TransformerBlock(
      (attention): Attention(
        (wq): ColumnParallelLinear()
        (wk): ColumnParallelLinear()
        (wv): ColumnParallelLinear()
        (wo): RowParallelLinear()
      )
      (feed_forward): FeedForward(
        (w1): ColumnParallelLinear()
        (w2): RowParallelLinear()
        (w3): ColumnParallelLinear()
      )
      (attention_norm): RMSNorm()
      (ffn_norm): RMSNorm()
    )
    (2): TransformerBlock(
      (attention): Attention(
        (wq): ColumnParallelLinear()
        (wk): ColumnParallelLinear()
        (wv): ColumnParallelLinear()
        (wo): RowParallelLinear()
      )
      (feed_forward): FeedForward(
        (w1): ColumnParallelLinear()
        (w2): RowParallelLinear()
        (w3): ColumnParallelLinear()
      )
      (attention_norm): RMSNorm()
      (ffn_norm): RMSNorm()
    )
    (3): TransformerBlock(
      (attention): Attention(
        (wq): ColumnParallelLinear()
        (wk): ColumnParallelLinear()
        (wv): ColumnParallelLinear()
        (wo): RowParallelLinear()
      )
      (feed_forward): FeedForward(
        (w1): ColumnParallelLinear()
        (w2): RowParallelLinear()
        (w3): ColumnParallelLinear()
      )
      (attention_norm): RMSNorm()
      (ffn_norm): RMSNorm()
    )
    (4): TransformerBlock(
      (attention): Attention(
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