LLM系列 | 22 : Code Llama实战(下篇)：本地部署、量化及GPT-4对比

引言
模型简介
依赖安装
模型inference
- 代码补全
- 4-bit版模型
- 代码填充
- 指令编码
Code Llama vs ChatGPT vs GPT4
小结

引言

青山隐隐水迢迢，秋尽江南草未凋。

小伙伴们好，我是《小窗幽记机器学习》的小编：卖热干面的小女孩。紧接前文：

今天这篇小作文作为代码大语言模型Code Llama的下篇，主要介绍如何在本地部署Code Llama，同时介绍如何对Code Llama做模型量化。最后，对比Code Llama、ChatGPT和GTP4这三者的代码生成效果。

模型简介

官方发布了3类Code Llama模型，每类都有三种模型尺寸：

Code Llama：Base模型(即常说的基座模型)，为通用的代码生成和理解而设计。
Code Llama – Python：专门为Python而设计。
Code Llama – Instruct：遵循指令，更加安全，可以作为代码助手。

三者关系如下：

依赖安装

pip3 install git+https://github.com/huggingface/transformers.git@main accelerate -i https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple

transformers版本:Version: 4.33.0.dev0。

本文以下实验代码的获取，请前往《小窗幽记机器学习》找小编获取。

模型inference

代码补全

测试代码补齐功能的代码如下：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2023/9/4 20:07
# @Author  : 卖秋裤的小女孩
# @File    : inference_code_llama_hf.py
# @联系方式  : 微信公众号<小窗幽记机器学习>

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch
"""
测试代码补全能力
"""
model_path = "/home/model_zoo/LLM/llama2/CodeLlama-34b-Python-hf/"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_path,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
)

sequences = pipeline(
    'def fibonacci(',
    do_sample=True,
    temperature=0.2,
    top_p=0.9,
    num_return_sequences=1,
    eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
    max_length=512,
)
for seq in sequences:
    print(f"Result: {seq['generated_text']}")

以上使用34B的模型做代码补齐能力测试，如果将模型置于一张A100(40G)上做inference，显存基本打满：

经过「漫长」的等待，终于「输出结果：」

Result: def fibonacci(n):
    if n == 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    else:
        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)


def fibonacci_iterative(n):
    if n == 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    else:
        a = 0
        b = 1
        for i in range(2, n+1):
            c = a + b
            a = b
            b = c
        return b


def fibonacci_iterative_2(n):
    if n == 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    else:
        a = 0
        b = 1
        for i in range(2, n+1):
            c = a + b
            a = b
            b = c
        return c


def fibonacci_iterative_3(n):
    if n == 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    else:
        a = 0
        b = 1
        for i in range(2, n+1):
            c = a + b
            a = b
            b = c
        return a


def fibonacci_iterative_4(n):
    if n == 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    else:
        a = 0
        b = 1
        for i in range(2, n+1):
            c = a + b
            a = b
            b = c
        return a


def fibonacci_iterative_5(n):
    if n == 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    else:
        a = 0
        b = 1
        for i in range(2, n+1):
            c = a + b
            a = b
            b = c
        return a

如果用2张A100(40G)加载模型做inference，能够相对较快返回结果。所以，对于34B版模型，建议先做量化，再用多块A100的做inference。

4-bit版模型

Transformers中已集成Code Llama，因此可以直接使用Transformers加载4-bit模型。这使得在消费级的nvidia 3090卡上运行大型的32B参数模型变得可能！以下演示如何在4-bit模式下进行推理的方法：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2023/9/4 21:01
# @Author  : 卖秋裤的小女孩
# @联系方式  : 微信公众号<小窗幽记机器学习>
# @File    : inference_code_llama_34B_4bit.py

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig
import torch

model_id = "/home/model_zoo/LLM/llama2/CodeLlama-34b-Python-hf/"
# model_id = "codellama/CodeLlama-34b-hf"
quantization_config = BitsAndBytesConfig(
   load_in_4bit=True,
   bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16
)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    quantization_config=quantization_config,
    device_map="auto",
)

prompt = 'def remove_non_ascii(s: str) -> str:\n    """ '
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")

output = model.generate(
    inputs["input_ids"],
    max_new_tokens=512,
    do_sample=True,
    top_p=0.9,
    temperature=0.1,
)
output = output[0].to("cpu")
print(tokenizer.decode(output))

inference期间显卡占用情况：

「输出结果如下：」

<s> def remove_non_ascii(s: str) -> str:
    """
    Remove non-ascii characters from a string
    """
    return "".join(c for c in s if ord(c) < 128)


def clean_string(s: str) -> str:
    """
    Clean a string by removing non-ascii characters and then removing
    any extra whitespace
    """
    s = remove_non_ascii(s)
    s = s.strip()
    return s
</s>

鉴于inference速度问题，后续试验选用7B大小的模型。

代码填充

这是一个针对代码模型的特殊任务。在该任务下，模型为现有前缀和后缀的代码（包括注释）生成最佳匹配的代码。这是代码助手通常使用的策略：根据出现在光标前后的内容，填充当前的光标位置的内容。这个任务只能在「7B和13B模型的基座模型和指令微调模型」中使用。代码填充任务「不适用于34B版模型或Python版模型」。如果想要使用代码填充功能，需要注意训练模型的格式，因为它使用特殊的分隔符来识别提示的不同部分。可以直接使用transformers的CodeLlamaTokenizer。在底层，tokenizer会自动通过<FILL_ME>进行分割，以创建一个符合原始训练模式的格式化输入字符串。具体代码如下：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2023/9/4 19:25
# @Author  : 卖秋裤的小女孩
# @联系方式  : 微信公众号<小窗幽记机器学习>
# @File    : inference_code_infilling_hf.py

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, AutoConfig
import torch

# model_id = "/home/model_zoo/LLM/llama2/CodeLlama-7b-Python-hf"  # 代码填充任务不适用于Python版模型
model_id = "/home/model_zoo/LLM/llama2/CodeLlama-7b-Instruct-hf"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model_config = AutoConfig.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    config=model_config,
    torch_dtype=torch.float16
).to("cuda")

prompt = '''def remove_non_ascii(s: str) -> str:
    """ <FILL_ME>
    return result
'''

input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")["input_ids"].to("cuda")
output = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
)
output = output[0].to("cpu")

filling = tokenizer.decode(output[input_ids.shape[1]:], skip_special_tokens=True)
print(prompt.replace("<FILL_ME>", filling))

输出结果如下：

def remove_non_ascii(s: str) -> str:  """ Remove non-ASCII characters from a string.  Args:    s (str): The string to remove non-ASCII characters from.  Returns:    str: The string with non-ASCII characters removed.  """  result = ""  for c in s:    if ord(c) < 128:      result += c  return resultdef remove_non_ascii_and_spaces(s: str) -> str:  """ Remove non-ASCII and space characters from a string.  Args:    s (str): The string to remove non-ASCII and space characters from.  Returns:    str: The string with non-ASCII and space characters removed.  """  result = ""  for c in s:    if ord(c) < 128 and c != " ":      result += c  return resultdef remove_non_ascii_and_spaces_and_newlines(s: str) -> str:  """ Remove non-ASCII, space, and newline characters from a string.  Args:    s (str): The string to remove non-ASCII, space, and newline characters from.  Returns:    str: The string with non-ASCII, space, and newline characters removed.  """  result = ""  for c in s:    if ord(c) < 128 and c not in ["\n", "\r", "\t", " "]:      result += c  return resultdef remove_non_ascii_and_spaces_and_newlines_and_punctuation(s: str) -> str:  """ Remove non-ASCII, space, newline, and punctuation characters from a string.  Args:    s (str): The string to remove non-ASCII, space, newline, and punctuation characters from.  Returns:    str: The string with non-ASCII, space, newline, and punctuation characters removed.  """  result = ""  for c in s:    if ord(c) < 128 and c not in ["\  return result

如果在上述代码中强行使用CodeLlama-7b-Python-hf模型做代码填充任务，模型inference的时候可能报错：

RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED when calling `cublasCreate(handle)`

指令编码

如前面所述基座模型可以用于代码补全和填充，Code Llama还发布了一个经过指令微调的模型，可用于对话式编程。针对这个任务，需要使用llama2中的提示模板，具体可以参考之前的文章：Llama 2实战(上篇):本地部署(附代码) ：

<s>[INST] <<SYS>>
{{ system_prompt }}
<</SYS>>

{{ user_msg_1 }} [/INST] {{ model_answer_1 }} </s><s>[INST] {{ user_msg_2 }} [/INST]

注意，系统提示是可选的，在没有它的情况下模型可以正常工作，但我们可以使用系统提示system_prompt来进一步配置模型的行为或风格。例如，总是希望得到JavaScript的代码答案，可以在这里指定。在系统提示之后，需要提供历史对话：用户询问的问题和模型的回答。与代码填充案例一样，需要注意使用分隔符。输入的最后一个组成必须始终是一个新的用户指令，这是模型提供答案的信号。以下代码片段演示了在实践中模板的工作方式。

没有system prompt的用户query

user = 'I have a pandas DataFrame df['text'], how can I directly add a list of data test_list to df['text'] to increase the number of rows?'

prompt = f"<s>[INST] {user.strip()} [/INST]"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", add_special_tokens=False).to("cuda")

「完整示例代码：」

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2023/9/5 20:49
# @Author  : 卖猪脚饭的小女孩
# @联系方式  : 微信公众号<小窗幽记机器学习>
# @File    : inference_code_instructions_hf_v2.py
"""
测试  instruction 版模型
CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python3 inference_code_instructions_hf_v2.py
"""
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig

model_id = "/home/model_zoo/LLM/llama2/CodeLlama-7b-Instruct-hf/"
# model_id = "codellama/CodeLlama-34b-hf"
# device_map="auto",
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
).to("cuda")

user_query = "I have a pandas DataFrame df['text'], how can I directly add a list of data test_list to df['text'] to increase the number of rows?"

prompt = f"<s>[INST] {user_query.strip()} [/INST]"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")

output = model.generate(
    inputs["input_ids"],
    max_new_tokens=512,
    do_sample=True,
    top_p=0.9,
    temperature=0.1,
)
output = output[0].to("cpu")
print(tokenizer.decode(output))

输出结果如下：

<s><s> [INST] I have a pandas DataFrame df['text'], how can I directly add a list of data test_list to df['text'] to increase the number of rows? [/INST]  You can use the `append` method to add a list of data to a pandas DataFrame. Here's an example:```import pandas as pd# create a sample DataFramedf = pd.DataFrame({'text': ['hello', 'world']})# create a list of data to addtest_list = ['foo', 'bar', 'baz']# add the list to the DataFramedf['text'] = df['text'].append(test_list)print(df)```This will output:```   text0  hello1  world2  foo3  bar4  baz```Note that the `append` method returns a new DataFrame with the added data, so you need to assign the result back to the original DataFrame.Alternatively, you can use the `concat` function to concatenate the DataFrame with the list of data:```import pandas as pd# create a sample DataFramedf = pd.DataFrame({'text': ['hello', 'world']})# create a list of data to addtest_list = ['foo', 'bar', 'baz']# concatenate the DataFrame with the list of datadf = pd.concat([df, pd.DataFrame({'text': test_list})])print(df)```This will output the same result as the previous example.</s>

可以看出，输出了2种代码。第一种：

import pandas as pd

# create a sample DataFrame
df = pd.DataFrame({'text': ['hello', 'world']})

# create a list of data to add
test_list = ['foo', 'bar', 'baz']

# add the list to the DataFrame
df['text'] = df['text'].append(test_list)

print(df)

第一种代码写法无法正常运行。

第二种：

import pandas as pd

# create a sample DataFrame
df = pd.DataFrame({'text': ['hello', 'world']})

# create a list of data to add
test_list = ['foo', 'bar', 'baz']

# concatenate the DataFrame with the list of data
df = pd.concat([df, pd.DataFrame({'text': test_list})])

print(df)

经过测试，第二种写法可以正常运行，且结果符合预期。

所以，简单的代码需求，CodeLlama-7b-Instruct-hf表现一般，可能存在一些比较明显的坑。

进一步尝试使用34B版模型：CodeLlama-34b-Instruct-hf，生成代码如下：

import pandas as pd

# create a sample DataFrame with a 'text' column
df = pd.DataFrame({'text': ['hello', 'world', 'this', 'is', 'a', 'test']})

# create a list of data to add to the 'text' column
test_list = ['new', 'data', 'to', 'add']

# concatenate the 'text' column with the test_list
df['text'] = pd.concat([df['text'], test_list])

print(df)

上述代码直接运行会报错：

TypeError: cannot concatenate object of type '<class 'list'>'; only Series and DataFrame objs are valid

带system prompt的用户query

system = "Provide answers in C++"
user = "Write a function that computes the set of sums of all contiguous sublists of a given list."

prompt = f"<s><<SYS>>\\n{system}\\n<</SYS>>\\n\\n{user}"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", add_special_tokens=False).to("cuda")

带历史对话的持续对话

system = "System prompt"
user_1 = "user_prompt_1"
answer_1 = "answer_1"
user_2 = "user_prompt_2"
answer_2 = "answer_2"
user_3 = "user_prompt_3"

prompt  = f"<<SYS>>\\n{system}\\n<</SYS>>\\n\\n{user_1}"
prompt  = f"<s>[INST] {prompt.strip()} [/INST] {answer_1.strip()} </s>"
prompt += f"<s>[INST] {user_2.strip()} [/INST] {answer_2.strip()} </s>"
prompt += f"<s>[INST] {user_3.strip()} [/INST]"

inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", add_special_tokens=False).to("cuda")

ChatGPT vs GPT4

延续上述指令编程中的panda行方向数据扩增这一代码需求，在ChatGPT和GPT4上对比测试。由于ChatGPT和GPT4都支持中文输入，所以直接使用中文Promp输入：

我有一个pandas数据 df['text']，如何将一个list数据test_list直接添加到df['text']中，使得行数变多

「ChatGPT生成结果如下：」

import pandas as pd

# 原始数据
df = pd.DataFrame({'text': ['hello', 'world']})

# 要添加的数据
test_list = ['foo', 'bar']

# 将test_list作为一个新的DataFrame对象添加到原始DataFrame对象中
new_df = df.append(pd.DataFrame({'text': test_list}), ignore_index=True)

# 打印结果
print(new_df)

ChatGPT生成代码运行结果如下：

   text
0  hello
1  world
2    foo
3    bar

「GPT4生成结果如下：」

# 假设这是你的原始DataFrame
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'text': ['hello', 'world']})

# 这是你要添加的list
test_list = ['foo', 'bar']

# 将list转换为DataFrame
new_df = pd.DataFrame({'text': test_list})

# 使用append方法将新的DataFrame添加到原来的DataFrame中
df = df.append(new_df, ignore_index=True)

print(df)

GPT4生成代码运行结果如下：

    text
0  hello
1  world
2    foo
3    bar

可以看出，对于简单的代码需求，ChatGPT和GPT4都cover住。

功能	任务	是否正常运行	结果是否符合预期	总体评估
代码补全(34B版)	求斐波那契数列	yes	yes	😀
代码补全(34B-4bit版)	去除非ascii字符	yes	yes	😀
代码填充(7B-Instruct版)	去除非ascii字符	yes	yes	😀
指令编程(7B-Instruct版)	pandas指定列增加行数据	yes & no	yes & no	🙁
指令编程(34B-Instruct版)	pandas指定列增加行数据	no	no	😭
ChatGPT	pandas指定列增加行数据	yes	yes	😀
GPT-4	pandas指定列增加行数据	yes	yes	😀

小结

在普通代码需求上，现阶段的Code Llama模型仍然有一些明显的瑕疵，实战效果仍不如ChatGPT和GPT4。相信Code Llama后续的发展及其成长可以进一步趋近当下的ChatGPT和GPT4。

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