LLM 大语言模型显存消耗估计与计算

🕗 发布于 2024-07-25 12:08 语言模型 人工智能 自然语言处理

LLM 大语言模型显存消耗估计与计算

1. LLM 大语言模型开发流程

在大模型（如 LLaMA-7B、GPT-3 等）的开发、训练、微调、推理和部署过程中，各个阶段的流程都涉及多个复杂的步骤。以下是详细的流程描述，涵盖训练和微调的区别，以及训练、推理和部署的具体过程。

1.1 预训练（Pre-training）

目标：使用大规模的数据集训练模型，使其能够理解和生成自然语言。

流程：

数据准备：
- 收集大规模文本数据（如维基百科、新闻、书籍等）。
- 数据清洗和预处理，包括分词、去除停用词等。
模型定义：
- 选择模型架构（如 Transformer）。
- 定义模型的层数、隐藏单元数、注意力头数等超参数。
训练过程：
- 初始化：随机初始化模型权重。
- 前向传播：计算每个输入的输出。
- 计算损失：使用目标数据计算模型的损失（如交叉熵损失）。
- 反向传播：计算梯度并更新模型权重。
- 优化：使用优化器（如 Adam、AdamW）调整学习率和其他超参数。
评估：
- 使用验证集评估模型的性能（如准确率、损失值）。
保存模型：
- 保存训练后的模型权重和配置，以便后续使用或微调。

1.2 微调（Fine-tuning）

目标：在特定任务或数据集上对预训练模型进行调整，以提高任务性能。

流程：

准备特定任务的数据集：
- 收集并处理特定任务的数据集（如文本分类、问答等）。
加载预训练模型：
- 从预训练模型中加载权重。
任务适配：
- 修改模型架构（如添加分类层）以适应特定任务。
微调过程：
- 前向传播：在特定任务数据上计算输出。
- 计算损失：使用特定任务的标签计算损失。
- 反向传播：计算梯度并更新模型权重。
- 优化：调整学习率和其他超参数。
评估：
- 在验证集上评估模型的性能。
保存微调后的模型：
- 保存微调后的模型权重和配置，以便部署或进一步优化。

1.3 推理（Inference）

目标：使用训练好的模型进行实际应用（如文本生成、翻译等）。

流程：

加载模型：
- 从磁盘加载预训练或微调后的模型权重。
预处理输入：
- 对输入数据进行预处理（如分词、编码）。
前向传播：
- 使用模型计算输入数据的输出。
后处理：
- 对模型输出进行解码和后处理（如将生成的文本转换为可读的形式）。
输出结果：
- 返回或展示模型的输出结果。

1.4 部署（Deployment）

目标：将模型部署到生产环境中，使其能够为用户提供服务。

流程：

环境准备：
- 配置运行环境（如服务器、云平台）。
- 安装必要的软件和库。
模型导出：
- 导出模型为适合部署的格式（如 ONNX、TensorFlow SavedModel）。
创建服务：
- 构建 API 或用户接口来与模型进行交互（如 REST API、gRPC）。
集成：
- 将模型集成到应用程序或服务中。
监控和维护：
- 监控模型的性能和响应时间。
- 定期维护和更新模型，处理任何出现的问题。
优化：
- 进行模型压缩（如量化、剪枝）以减少部署成本。
- 使用缓存和负载均衡来提高服务的可扩展性。

2. 模型加载的GPU显存占用（accelerate 工具）

2.1 开发环境

Transformers 4.38.1
Accelerate 0.27.2

2.2 使用方法

这个工具 accelerate estimate-memory 是 huggingface 的 accelerate 开发库中提供的一个工具。使用这个工具，并不会真正的下载或者加载模型到内存中，它只是根据meta数据来对大模型所需要的内存进行模拟计算。所以，运行此工具并不需要您有GPU机器。

2.2.1 网页在线访问

截止 2024/7/23 （无法打开）

https://huggingface.co/spaces/hf-accelerate/model-memory-usage

2.2.2 本地运行

安装 accelerate, transformers

pip install accelerate
pip install transformers

使用方法举例

# 基本使用方法
accelerate estimate-memory mistralai/Mistral-7B-v0.1
accelerate estimate-memory meta-llama/Llama-2-13b-hf

# 只显示指定的数据类型
accelerate estimate-memory mistralai/Mistral-7B-v0.1 --dtypes float16

# 指定开发库(针对本地模型，Hub上存储的模型不需要指定)
accelerate estimate-memory mistralai/Mistral-7B-v0.1 --dtypes float32 float16 --library_name transformers

# 设置 trust_remote_code=True
accelerate estimate-memory Qwen/Qwen1.5-7B #正常
accelerate estimate-memory Qwen/Qwen-7B #报错
accelerate estimate-memory Qwen/Qwen-7B --trust_remote_code #可以运行

# 其他模型
accelerate estimate-memory google/gemma-7b
accelerate estimate-memory baichuan-inc/Baichuan2-7B-Base --trust_remote_code

2.3 实验结果

2.3.1 meta-llama/Llama-2-7b-hf

accelerate estimate-memory meta-llama/Llama-2-7b-hf

┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│   Memory Usage for loading `meta-llama/Llama-2-7b-hf`    │
├───────┬─────────────┬──────────┬─────────────────────────┤
│ dtype │Largest Layer│Total Size│   Training using Adam   │
├───────┼─────────────┼──────────┼─────────────────────────┤
│float32│  776.03 MB  │ 24.74 GB │         98.96 GB        │
│float16│  388.02 MB  │ 12.37 GB │         49.48 GB        │
│  int8 │  194.01 MB  │ 6.18 GB  │           N/A           │
│  int4 │   97.0 MB   │ 3.09 GB  │           N/A           │
└───────┴─────────────┴──────────┴─────────────────────────┘

2.3.2 手动测试代码

测试使用的代码：

代码使用mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2模型，原教程直接复制过来，未修改，如需需要自己修改

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch, pdb

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2", torch_dtype=torch.float32, device_map="auto")
#model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2", torch_dtype=torch.float16, device_map="auto")
#model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2", load_in_8bit=True, device_map="auto")
#model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2", load_in_4bit=True, device_map="auto")

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2")
#pdb.set_trace()

input_text = "Write me a poem about Machine Learning."
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda")

outputs = model.generate(**input_ids, max_new_tokens=1000)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))

2.4 总结

这个工具的计算的结果，针对代码加入到Transformers中的模型，计算结果有参考价值。
针对本地模型，计算可能会不准确。

作为总结，可以试着回答下面的问题：

这个工具可以做什么？如何使用？
此工具如何设置 trust_remote_code=True ？什么情况下需要设置？
处理来自第三方的自定义配置
Timm是什么？: https://huggingface.co/timm
是huggingface的开发库，主要面向图像处理模型
此工具的计算值与实际运行时的差异有多大？造成差异的原因有那些？

3. 模型训练的GPU显存占用（手动计算）

3.1 基础知识

1GB = 1024 MB
1MB = 1024KB
1KB = 1024B
1B = 8bit
FP32 32bit 单精度 4B
FP16 16bit 半精度 2B

3.2 输入输出

以 LLama 13B 为例 FP16

b Batch Size : 1
s Sequence Len（训练序列长度） : 1024
h Hidden Size（隐藏层维度） : 5120
Embedding Size ：5120

每一个 transformer block 的输入和输出维度都是一样的，输入的句子经过Tokenizer和Embedding后，进入第一个transformer block，经过第一个block的大小

Embedding 后输入：b * s * h * 2 / 1024 / 1024
其中 2 是 Float 16 占两个字节，同时 / 1024 转换为 KB ，再次 / 1024 转换为 MB

FP16 : 10MB

输入输出： 20 MB

3.3 模型参数

LLama 13B 13 B = 13 0000 0000

FP16 : 约等于 26GB

3.4 优化器

3.4.1 Adam优化器的显存计算公式

模型参数显存：
$\text{模型参数显存} = \text{参数数量} \times \text{每个参数的字节数}$
动量（m）显存 (梯度指数平滑值)：
$\text{动量显存} = \text{参数数量} \times \text{每个动量变量的字节数}$
平方梯度（v）显存 (梯度平方指数平滑值)：
$\text{平方梯度显存} = \text{参数数量} \times \text{每个平方梯度变量的字节数}$
Adam优化器总显存：

$\text{Adam优化器总显存} = \text{动量显存} + \text{平方梯度显存}$

LLama13B 有130亿（13B）个参数，每个参数为32位浮点数（4字节）（因为梯度值很小，需要用FP32保存，以避免精度损失）

3.4.2 LLama 13B Adam优化器的显存计算实例

模型参数显存：

$\text{模型参数显存} = 13 \times 10^9 \times 4 \text{字节} = 52 \text{GB}$
动量显存：
$\text{动量显存} = 13 \times 10^9 \times 4 \text{字节} = 52 \text{GB}$
平方梯度显存：
$\text{平方梯度显存} = 13 \times 10^9 \times 4 \text{字节} = 52 \text{GB}$
Adam优化器总显存：
$\text{Adam优化器总显存} = 2 \times \text{动量显存} = 2 \times 52 \text{GB} = 104 \text{GB}$
总计： 156GB

3.5 激活值

对于激活值的估计，采用了Reducing Activation Recomputation in Large Transformer Models 这篇论文的激活值估算方法。

激活内存需求的计算分为三部分：注意力块、MLP块和层规范化（Layer Norm）。每个部分的内存需求如下：

s：序列长度（Sequence Length），表示输入序列的长度。例如，在自然语言处理中，s表示输入句子的单词数。
b：微批次大小（Microbatch Size），表示一次计算中处理的样本数量。这个值通常是一个较小的批次大小，以便在计算资源受限时更高效地进行训练。
h：隐藏层维度（Hidden Dimension Size），表示Transformer模型中每一层的隐藏状态的维度。h通常是一个较大的值，以提供足够的表示能力。![在这里插入图片描述](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/33f1e12f637c42a795d9535bbd2857a4.png#pic_center

注意力块（Attention Block）
- 线性投影输入激活值：2sbh
- 注意力dropout所需的掩码：sbh
- 自注意力（Self-Attention）
  - Q, K, V矩阵乘法的输入激活值：2sbh
  - QKT矩阵乘法：4sbh
  - Softmax输出：2as^2b
  - Softmax dropout的掩码：as^2b
  - 注意力值（Values）和其dropout输出：2as^2b + 2sbh
- 总计：11sbh + 5as^2b
MLP块
- 两个线性层的输入激活值：2sbh和8sbh
- GeLU非线性激活：8sbh
- Dropout的掩码：sbh
- 总计：19sbh
层规范化（Layer Norm）
- 每个层规范化的输入激活值：2sbh
- 总计：4sbh

综合以上计算，一个Transformer层的激活内存需求为：
$\text{Activations memory per layer} = sbh \left(34 + \frac{5as}{h}\right)$

3.5.1 总激活内存需求

对于包含L层的Transformer网络，总激活内存需求为：
$\text{Total activations memory} = sbhL \left(34 + \frac{5as}{h}\right)$
这种公式计算方法考虑了主要的激活内存贡献者，忽略了较小的缓冲区，提供了一个较为准确的激活内存需求估算。

3.5.2 LLama 13B 激活内存计算实例

激活值的内存消耗计算公式为：

$\text{Memory (GB)} = \frac{s \times b \times h \times (34 + 5 \times a \times \frac{s}{h}) \times L}{1024 \times 1024 \times 1024}$
LLama 13B

s 序列长度：1024
b batch size：1
h 隐藏层大小：5120
a Attention 头：40
L 层数：40

FP16:

s * b * h * (34 + 5 * a * s/h ) * L /1024 /1024/1024 GB = 14.5GB

3.6 梯度值

与推理相比，我们只需要在传递给下一层之前存储单个层的激活，微调需要存储前向传播过程中创建的所有激活。这对于计算梯度是必要的，然后用于反向传播误差并更新模型的权重。

为了估计计算梯度所需的内存，我们可以使用用于推理的相同公式，然后将结果乘以层数。

在反向传播过程中，需要存储每一层的梯度，这些梯度包括参数的梯度和激活值的梯度。

一个Transformer层的梯度内存需求为：
$\text{Gradients memory per layer} = sbh \left(34 + \frac{5as}{h}\right)$
如果L是层数，那么计算梯度所消耗的内存为
$\text{Total memory per layer} = sbhL \left(34 + \frac{5as}{h}\right)$
FP16:

s * b * h * (34 + 5 * a * s/h ) * L /1024 /1024/1024 GB = 14.5GB

3.7 总计

Batch Size = 1 , Seq_Len = 1024, FP16

模型参数：26GB
优化器：156GB
激活值：14.5GB
梯度值：26GB
合计：222.5GB

4. 模型训练的GPU显存占用（实验代码计算）

4.1 简介

本文使用Wanda方法，已在Github上开源

论文：A Simple and Effective Pruning Approach for Large Language Models

**源码：**https://github.com/locuslab/wanda

环境配置

操作系统：Windows11
GPU ：Nvidia RTX 3090
Python : 3.9
pytorch==1.10.1
cudatoolkit==11.3
transformers==4.28.0
datasets==2.11.0
accelerate==0.18.0

详细环境配置以及使用手册请查看 Github 中的 README 文件

4.2定义显存监控函数

定义一个显存监控函数 print_memory_usage，以便在代码中调用：

import torch

def print_memory_usage(stage=''):
    """
    打印当前显存使用情况
    """
    allocated = torch.cuda.memory_allocated() / 1024**3  # 转换为GB
    reserved = torch.cuda.memory_reserved() / 1024**3    # 转换为GB
    print(f"{stage} - Allocated memory: {allocated:.2f} GB")
    print(f"{stage} - Reserved memory: {reserved:.2f} GB")

4.3 Magnitude 方法实例

4.3.1 代码实例

在 prune.py 中prune_magnitude函数中添加print_memory_usage查看显存函数

def prune_magnitude(args, model, tokenizer, device=torch.device("cuda:0"), prune_n=0, prune_m=0):
    layers = model.model.layers
    # 在开始修剪之前，打印当前显存使用情况。这样可以了解开始修剪之前的显存状态。
    print_memory_usage("剪枝之前")

    for i in range(len(layers)):
        layer = layers[i]
        subset = find_layers(layer)

        # 在处理每一层之前打印显存使用情况。这有助于监控每一层处理对显存的影响。
        print_memory_usage(f"处理第 {i} 层之前")

        for name in subset:
            W = subset[name].weight.data
            W_metric = torch.abs(W)
            if prune_n != 0:
                W_mask = (torch.zeros_like(W)==1)
                for ii in range(W_metric.shape[1]):
                    if ii % prune_m == 0:
                        tmp = W_metric[:,ii:(ii+prune_m)].float()
                        W_mask.scatter_(1,ii+torch.topk(tmp, prune_n,dim=1, largest=False)[1], True)
            else:
                thresh = torch.sort(W_metric.flatten().cuda())[0][int(W.numel()*args.sparsity_ratio)].cpu()
                W_mask = (W_metric<=thresh)

            W[W_mask] = 0
            # 在每一层的权重修剪之后打印显存使用情况。这样可以了解修剪操作对显存的影响。
            print_memory_usage(f"剪枝第 {i} 的权重 {name} 之后")

    # 在所有层修剪完成之后打印显存使用情况，获取整体的显存使用情况
    print_memory_usage("剪枝所有层之后")

4.3.2 实验运行

python main.py --model meta-llama/Llama-2-7b-hf --prune_method magnitude --sparsity_ratio 0.5 --sparsity_type unstructured --save out/llama2_7b/unstructured/magnitude/

详细解释：

加载 meta-llama/Llama-2-7b-hf 模型。
使用 magnitude 剪枝方法对模型进行剪枝。
剪枝的稀疏率设为50%，即模型的50%参数会被剪掉。
剪枝类型是不结构化的稀疏（unstructured），参数可以任意位置剪枝。
最后，将剪枝后的模型保存到指定的目录 out/llama2_7b/unstructured/magnitude/

4.3.3 实验结果

use device  cuda:0
pruning starts
剪枝之前 - 分配内存: 12.68 GB
剪枝之前 - 保留内存: 12.69 GB
处理第 0 层之前 - 分配内存: 12.68 GB
处理第 0 层之前 - 保留内存: 12.69 GB
剪枝第 0 的权重 self_attn.q_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
剪枝第 0 的权重 self_attn.q_proj 之后 - 保留内存: 13.35 GB
剪枝第 0 的权重 self_attn.k_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
剪枝第 0 的权重 self_attn.k_proj 之后 - 保留内存: 13.35 GB
剪枝第 0 的权重 self_attn.v_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
剪枝第 0 的权重 self_attn.v_proj 之后 - 保留内存: 13.35 GB
剪枝第 0 的权重 self_attn.o_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
剪枝第 0 的权重 self_attn.o_proj 之后 - 保留内存: 13.35 GB
剪枝第 0 的权重 mlp.gate_proj 之后 - 分配内存: 12.80 GB
剪枝第 0 的权重 mlp.gate_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 0 的权重 mlp.down_proj 之后 - 分配内存: 12.80 GB
剪枝第 0 的权重 mlp.down_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 0 的权重 mlp.up_proj 之后 - 分配内存: 12.80 GB
剪枝第 0 的权重 mlp.up_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
处理第 1 层之前 - 分配内存: 12.80 GB
处理第 1 层之前 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 1 的权重 self_attn.q_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
剪枝第 1 的权重 self_attn.q_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 1 的权重 self_attn.k_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
剪枝第 1 的权重 self_attn.k_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 1 的权重 self_attn.v_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
剪枝第 1 的权重 self_attn.v_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 1 的权重 self_attn.o_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
剪枝第 1 的权重 self_attn.o_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 1 的权重 mlp.gate_proj 之后 - 分配内存: 12.80 GB
剪枝第 1 的权重 mlp.gate_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 1 的权重 mlp.down_proj 之后 - 分配内存: 12.80 GB
剪枝第 1 的权重 mlp.down_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 1 的权重 mlp.up_proj 之后 - 分配内存: 12.80 GB
剪枝第 1 的权重 mlp.up_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
处理第 2 层之前 - 分配内存: 12.80 GB
处理第 2 层之前 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 2 的权重 self_attn.q_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
剪枝第 2 的权重 self_attn.q_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 2 的权重 self_attn.k_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
剪枝第 2 的权重 self_attn.k_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 2 的权重 self_attn.v_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
剪枝第 2 的权重 self_attn.v_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 2 的权重 self_attn.o_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
剪枝第 2 的权重 self_attn.o_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 2 的权重 mlp.gate_proj 之后 - 分配内存: 12.80 GB
剪枝第 2 的权重 mlp.gate_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 2 的权重 mlp.down_proj 之后 - 分配内存: 12.80 GB
剪枝第 2 的权重 mlp.down_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 2 的权重 mlp.up_proj 之后 - 分配内存: 12.80 GB
剪枝第 2 的权重 mlp.up_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
处理第 3 层之前 - 分配内存: 12.80 GB
处理第 3 层之前 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 3 的权重 self_attn.q_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
剪枝第 3 的权重 self_attn.q_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 3 的权重 self_attn.k_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
剪枝第 3 的权重 self_attn.k_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 3 的权重 self_attn.v_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
剪枝第 3 的权重 self_attn.v_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 3 的权重 self_attn.o_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
剪枝第 3 的权重 self_attn.o_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 3 的权重 mlp.gate_proj 之后 - 分配内存: 12.80 GB
剪枝第 3 的权重 mlp.gate_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 3 的权重 mlp.down_proj 之后 - 分配内存: 12.80 GB
剪枝第 3 的权重 mlp.down_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 3 的权重 mlp.up_proj 之后 - 分配内存: 12.80 GB
剪枝第 3 的权重 mlp.up_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
处理第 4 层之前 - 分配内存: 12.80 GB
处理第 4 层之前 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 4 的权重 self_attn.q_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
剪枝第 4 的权重 self_attn.q_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 4 的权重 self_attn.k_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
剪枝第 4 的权重 self_attn.k_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 4 的权重 self_attn.v_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
剪枝第 4 的权重 self_attn.v_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 4 的权重 self_attn.o_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
剪枝第 4 的权重 self_attn.o_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 4 的权重 mlp.gate_proj 之后 - 分配内存: 12.80 GB
剪枝第 4 的权重 mlp.gate_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 4 的权重 mlp.down_proj 之后 - 分配内存: 12.80 GB
剪枝第 4 的权重 mlp.down_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 4 的权重 mlp.up_proj 之后 - 分配内存: 12.80 GB
剪枝第 4 的权重 mlp.up_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
处理第 5 层之前 - 分配内存: 12.80 GB
处理第 5 层之前 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 5 的权重 self_attn.q_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
剪枝第 5 的权重 self_attn.q_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 5 的权重 self_attn.k_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
剪枝第 5 的权重 self_attn.k_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 5 的权重 self_attn.v_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
剪枝第 5 的权重 self_attn.v_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 5 的权重 self_attn.o_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
剪枝第 5 的权重 self_attn.o_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
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剪枝第 19 的权重 mlp.up_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
处理第 20 层之前 - 分配内存: 12.80 GB
处理第 20 层之前 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 20 的权重 self_attn.q_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
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剪枝第 20 的权重 self_attn.v_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 20 的权重 self_attn.o_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
剪枝第 20 的权重 self_attn.o_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 20 的权重 mlp.gate_proj 之后 - 分配内存: 12.80 GB
剪枝第 20 的权重 mlp.gate_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
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剪枝第 20 的权重 mlp.down_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 20 的权重 mlp.up_proj 之后 - 分配内存: 12.80 GB
剪枝第 20 的权重 mlp.up_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
处理第 21 层之前 - 分配内存: 12.80 GB
处理第 21 层之前 - 保留内存: 14.95 GB
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剪枝第 21 的权重 self_attn.v_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 21 的权重 self_attn.o_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
剪枝第 21 的权重 self_attn.o_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 21 的权重 mlp.gate_proj 之后 - 分配内存: 12.80 GB
剪枝第 21 的权重 mlp.gate_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
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剪枝第 21 的权重 mlp.down_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 21 的权重 mlp.up_proj 之后 - 分配内存: 12.80 GB
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处理第 22 层之前 - 分配内存: 12.80 GB
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剪枝第 22 的权重 self_attn.o_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 22 的权重 mlp.gate_proj 之后 - 分配内存: 12.80 GB
剪枝第 22 的权重 mlp.gate_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 22 的权重 mlp.down_proj 之后 - 分配内存: 12.80 GB
剪枝第 22 的权重 mlp.down_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 22 的权重 mlp.up_proj 之后 - 分配内存: 12.80 GB
剪枝第 22 的权重 mlp.up_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
处理第 23 层之前 - 分配内存: 12.80 GB
处理第 23 层之前 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 23 的权重 self_attn.q_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
剪枝第 23 的权重 self_attn.q_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 23 的权重 self_attn.k_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
剪枝第 23 的权重 self_attn.k_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 23 的权重 self_attn.v_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
剪枝第 23 的权重 self_attn.v_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 23 的权重 self_attn.o_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
剪枝第 23 的权重 self_attn.o_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 23 的权重 mlp.gate_proj 之后 - 分配内存: 12.80 GB
剪枝第 23 的权重 mlp.gate_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 23 的权重 mlp.down_proj 之后 - 分配内存: 12.80 GB
剪枝第 23 的权重 mlp.down_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 23 的权重 mlp.up_proj 之后 - 分配内存: 12.80 GB
剪枝第 23 的权重 mlp.up_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
处理第 24 层之前 - 分配内存: 12.80 GB
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剪枝第 24 的权重 self_attn.q_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
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剪枝第 24 的权重 self_attn.k_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 24 的权重 self_attn.v_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
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剪枝第 26 的权重 self_attn.k_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 26 的权重 self_attn.v_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
剪枝第 26 的权重 self_attn.v_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 26 的权重 self_attn.o_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
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剪枝第 26 的权重 mlp.gate_proj 之后 - 分配内存: 12.80 GB
剪枝第 26 的权重 mlp.gate_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 26 的权重 mlp.down_proj 之后 - 分配内存: 12.80 GB
剪枝第 26 的权重 mlp.down_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 26 的权重 mlp.up_proj 之后 - 分配内存: 12.80 GB
剪枝第 26 的权重 mlp.up_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
处理第 27 层之前 - 分配内存: 12.80 GB
处理第 27 层之前 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 27 的权重 self_attn.q_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
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剪枝第 27 的权重 self_attn.k_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
剪枝第 27 的权重 self_attn.k_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 27 的权重 self_attn.v_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
剪枝第 27 的权重 self_attn.v_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 27 的权重 self_attn.o_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
剪枝第 27 的权重 self_attn.o_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 27 的权重 mlp.gate_proj 之后 - 分配内存: 12.80 GB
剪枝第 27 的权重 mlp.gate_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 27 的权重 mlp.down_proj 之后 - 分配内存: 12.80 GB
剪枝第 27 的权重 mlp.down_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 27 的权重 mlp.up_proj 之后 - 分配内存: 12.80 GB
剪枝第 27 的权重 mlp.up_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
处理第 28 层之前 - 分配内存: 12.80 GB
处理第 28 层之前 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 28 的权重 self_attn.q_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
剪枝第 28 的权重 self_attn.q_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 28 的权重 self_attn.k_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
剪枝第 28 的权重 self_attn.k_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 28 的权重 self_attn.v_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
剪枝第 28 的权重 self_attn.v_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 28 的权重 self_attn.o_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
剪枝第 28 的权重 self_attn.o_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 28 的权重 mlp.gate_proj 之后 - 分配内存: 12.80 GB
剪枝第 28 的权重 mlp.gate_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 28 的权重 mlp.down_proj 之后 - 分配内存: 12.80 GB
剪枝第 28 的权重 mlp.down_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 28 的权重 mlp.up_proj 之后 - 分配内存: 12.80 GB
剪枝第 28 的权重 mlp.up_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
处理第 29 层之前 - 分配内存: 12.80 GB
处理第 29 层之前 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 29 的权重 self_attn.q_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
剪枝第 29 的权重 self_attn.q_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 29 的权重 self_attn.k_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
剪枝第 29 的权重 self_attn.k_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 29 的权重 self_attn.v_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
剪枝第 29 的权重 self_attn.v_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 29 的权重 self_attn.o_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
剪枝第 29 的权重 self_attn.o_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 29 的权重 mlp.gate_proj 之后 - 分配内存: 12.80 GB
剪枝第 29 的权重 mlp.gate_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 29 的权重 mlp.down_proj 之后 - 分配内存: 12.80 GB
剪枝第 29 的权重 mlp.down_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 29 的权重 mlp.up_proj 之后 - 分配内存: 12.80 GB
剪枝第 29 的权重 mlp.up_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
处理第 30 层之前 - 分配内存: 12.80 GB
处理第 30 层之前 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 30 的权重 self_attn.q_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
剪枝第 30 的权重 self_attn.q_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 30 的权重 self_attn.k_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
剪枝第 30 的权重 self_attn.k_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 30 的权重 self_attn.v_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
剪枝第 30 的权重 self_attn.v_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 30 的权重 self_attn.o_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
剪枝第 30 的权重 self_attn.o_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 30 的权重 mlp.gate_proj 之后 - 分配内存: 12.80 GB
剪枝第 30 的权重 mlp.gate_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 30 的权重 mlp.down_proj 之后 - 分配内存: 12.80 GB
剪枝第 30 的权重 mlp.down_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 30 的权重 mlp.up_proj 之后 - 分配内存: 12.80 GB
剪枝第 30 的权重 mlp.up_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
处理第 31 层之前 - 分配内存: 12.80 GB
处理第 31 层之前 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 31 的权重 self_attn.q_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
剪枝第 31 的权重 self_attn.q_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 31 的权重 self_attn.k_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
剪枝第 31 的权重 self_attn.k_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 31 的权重 self_attn.v_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
剪枝第 31 的权重 self_attn.v_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 31 的权重 self_attn.o_proj 之后 - 分配内存: 12.72 GB
剪枝第 31 的权重 self_attn.o_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 31 的权重 mlp.gate_proj 之后 - 分配内存: 12.80 GB
剪枝第 31 的权重 mlp.gate_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 31 的权重 mlp.down_proj 之后 - 分配内存: 12.80 GB
剪枝第 31 的权重 mlp.down_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝第 31 的权重 mlp.up_proj 之后 - 分配内存: 12.80 GB
剪枝第 31 的权重 mlp.up_proj 之后 - 保留内存: 14.95 GB
剪枝所有层之后 - 分配内存: 12.80 GB
剪枝所有层之后 - 保留内存: 14.95 GB
******************************
layer 0 sparsity 0.500654
layer 1 sparsity 0.500707
layer 2 sparsity 0.500744
layer 3 sparsity 0.501227
layer 4 sparsity 0.501123
layer 5 sparsity 0.501560
layer 6 sparsity 0.500812
layer 7 sparsity 0.501593
layer 8 sparsity 0.500865
layer 9 sparsity 0.501034
layer 10 sparsity 0.500843
layer 11 sparsity 0.501353
layer 12 sparsity 0.501236
layer 13 sparsity 0.501154
layer 14 sparsity 0.501012
layer 15 sparsity 0.501432
layer 16 sparsity 0.501073
layer 17 sparsity 0.500963
layer 18 sparsity 0.501161
layer 19 sparsity 0.500545
layer 20 sparsity 0.500673
layer 21 sparsity 0.501270
layer 22 sparsity 0.500906
layer 23 sparsity 0.500999
layer 24 sparsity 0.500991
layer 25 sparsity 0.501228
layer 26 sparsity 0.500776
layer 27 sparsity 0.500648
layer 28 sparsity 0.501165
layer 29 sparsity 0.501206
layer 30 sparsity 0.501136
layer 31 sparsity 0.500962
sparsity sanity check 0.5010
******************************
evaluating on wikitext2
nsamples 83
sample 0
sample 50
wikitext perplexity 14.89717960357666

4.3.4 输出文件结果

methodactual_sparsityppl_test
magnitude0.501014.8972

4.4 Wanda 方法实例

4.4.1 代码实例

在 prune.py 中prune_wanda函数中添加print_memory_usage查看显存函数

def prune_wanda(args, model, tokenizer, device=torch.device("cuda:0"), prune_n=0, prune_m=0):
    use_cache = model.config.use_cache  # 保存模型的use_cache配置
    model.config.use_cache = False  # 关闭缓存以节省显存

    print("loading calibration data")
    print_memory_usage("加载数据前的显存使用情况")  # 打印加载数据前的显存使用情况
    dataloader, _ = get_loaders("c4", nsamples=args.nsamples, seed=args.seed, seqlen=model.seqlen,
                                tokenizer=tokenizer)  # 获取数据加载器
    print_memory_usage("加载数据后的显存使用情况")  # 打印加载数据后的显存使用情况

    with torch.no_grad():  # 禁用梯度计算
        print_memory_usage("准备校准输入前的显存使用情况")  # 打印准备校准输入前的显存使用情况
        inps, outs, attention_mask, position_ids = prepare_calibration_input(model, dataloader, device)  # 准备校准数据
        print_memory_usage("准备校准输入后的显存使用情况")  # 打印准备校准输入后的显存使用情况

    layers = model.model.layers  # 获取模型的所有层
    for i in range(len(layers)):  # 遍历所有层
        layer = layers[i]  # 获取第i层
        subset = find_layers(layer)  # 获取该层的子层

        if f"model.layers.{i}" in model.hf_device_map:  # 如果层i在设备映射中
            dev = model.hf_device_map[f"model.layers.{i}"]  # 获取该层所在设备
            print(f"layer {i} device {dev}")
            inps, outs, attention_mask, position_ids = inps.to(dev), outs.to(dev), attention_mask.to(
                dev), position_ids.to(dev)  # 将数据移动到正确的设备

        wrapped_layers = {}  # 创建一个空字典来存储包装的层
        for name in subset:  # 遍历每个子层
            wrapped_layers[name] = WrappedGPT(subset[name])  # 包装子层

        def add_batch(name):
            def tmp(_, inp, out):
                wrapped_layers[name].add_batch(inp[0].data, out.data)  # 收集数据

            return tmp

        handles = []
        for name in wrapped_layers:  # 为每个包装的层注册前向钩子
            handles.append(subset[name].register_forward_hook(add_batch(name)))

        print_memory_usage(f"第 {i} 层前向传播前")  # 打印前向传播前的显存使用情况
        for j in range(args.nsamples):  # 对每个样本执行前向传播
            with torch.no_grad():  # 禁用梯度计算
                outs[j] = layer(inps[j].unsqueeze(0), attention_mask=attention_mask, position_ids=position_ids)[0]
        print_memory_usage(f"第 {i} 层前向传播后")  # 打印前向传播后的显存使用情况

        for h in handles:  # 移除前向钩子
            h.remove()

        for name in subset:  # 对每个子层进行剪枝
            print(f"pruning layer {i} name {name}")
            W_metric = torch.abs(subset[name].weight.data) * torch.sqrt(
                wrapped_layers[name].scaler_row.reshape((1, -1)))  # 计算权重度量

            W_mask = (torch.zeros_like(W_metric) == 1)  ## 初始化一个全False的掩码
            if prune_n != 0:
                # structured n:m sparsity  # 结构化的n:m稀疏性
                for ii in range(W_metric.shape[1]):  # 遍历每个权重列
                    if ii % prune_m == 0:  # 对于每m列的开始位置
                        tmp = W_metric[:, ii:(ii + prune_m)].float()  # 计算当前列的度量
                        W_mask.scatter_(1, ii + torch.topk(tmp, prune_n, dim=1, largest=False)[1], True)  # 更新掩码
            else:
                sort_res = torch.sort(W_metric, dim=-1, stable=True)  # 对度量进行排序

                if args.use_variant:
                    # wanda variant  # Wanda变体
                    tmp_metric = torch.cumsum(sort_res[0], dim=1)  # 计算累积度量
                    sum_before = W_metric.sum(dim=1)  # 计算剪枝前的总和

                    alpha = 0.4
                    alpha_hist = [0., 0.8]
                    W_mask, cur_sparsity = return_given_alpha(alpha, sort_res, W_metric, tmp_metric,
                                                              sum_before)  # 根据alpha计算掩码和稀疏度
                    while (torch.abs(cur_sparsity - args.sparsity_ratio) > 0.001) and (
                            alpha_hist[1] - alpha_hist[0] >= 0.001):
                        if cur_sparsity > args.sparsity_ratio:  # 如果当前稀疏度大于目标稀疏度
                            alpha_new = (alpha + alpha_hist[0]) / 2.0
                            alpha_hist[1] = alpha
                        else:
                            alpha_new = (alpha + alpha_hist[1]) / 2.0
                            alpha_hist[0] = alpha

                        alpha = alpha_new
                        W_mask, cur_sparsity = return_given_alpha(alpha, sort_res, W_metric, tmp_metric,
                                                                  sum_before)  # 重新计算掩码和稀疏度
                    print(f"alpha found {alpha} sparsity {cur_sparsity:.6f}")  # 打印找到的alpha值和稀疏度
                else:
                    # unstructured pruning  # 无结构剪枝
                    indices = sort_res[1][:, :int(W_metric.shape[1] * args.sparsity_ratio)]  # 计算需要剪枝的权重索引
                    W_mask.scatter_(1, indices, True)  # 更新掩码

            subset[name].weight.data[W_mask] = 0  ## 将权重设为零

        print_memory_usage(f"第 {i} 层剪枝后显存使用情况")  # 打印剪枝后的显存使用情况

        for j in range(args.nsamples):  # 对每个样本执行前向传播以验证剪枝效果
            with torch.no_grad():  # 禁用梯度计算
                outs[j] = layer(inps[j].unsqueeze(0), attention_mask=attention_mask, position_ids=position_ids)[0]

        inps, outs = outs, inps  # 交换输入和输出以进行下一轮处理

    model.config.use_cache = use_cache  # 恢复模型的use_cache配置
    torch.cuda.empty_cache()  # 清空显存缓存
    print_memory_usage("清理缓存后的显存使用情况")  # 打印清理缓存后的显存使用情况

4.4.2 实验运行

python main.py --model meta-llama/Llama-2-7b-hf --prune_method wanda --sparsity_ratio 0.5 --sparsity_type unstructured --save out/llama2_7b/unstructured/wanda/

详细解释：

加载 meta-llama/Llama-2-7b-hf 模型。
使用 wanda 剪枝方法对模型进行剪枝。
剪枝的稀疏率设为50%，即模型的50%参数会被剪掉。
剪枝类型是不结构化的稀疏（unstructured），参数可以任意位置剪枝。
最后，将剪枝后的模型保存到指定的目录 out/llama2_7b/unstructured/wanda/

4.4.3 实验结果

use device  cuda:0
pruning starts
loading calibration data
Before data loading - Allocated memory: 12.68 GB
Before data loading - Reserved memory: 12.69 GB
After data loading - Allocated memory: 12.68 GB
After data loading - Reserved memory: 12.69 GB
Before calibration input preparation - Allocated memory: 12.68 GB
Before calibration input preparation - Reserved memory: 12.69 GB
After calibration input preparation - Allocated memory: 20.71 GB
After calibration input preparation - Reserved memory: 20.92 GB
Before forward pass of layer 0 - Allocated memory: 20.71 GB
Before forward pass of layer 0 - Reserved memory: 20.92 GB
After forward pass of layer 0 - Allocated memory: 20.71 GB
After forward pass of layer 0 - Reserved memory: 25.02 GB
pruning layer 0 name self_attn.q_proj
pruning layer 0 name self_attn.k_proj
pruning layer 0 name self_attn.v_proj
pruning layer 0 name self_attn.o_proj
pruning layer 0 name mlp.gate_proj
pruning layer 0 name mlp.down_proj
pruning layer 0 name mlp.up_proj
After pruning layer 0 - Allocated memory: 21.42 GB
After pruning layer 0 - Reserved memory: 25.02 GB
Before forward pass of layer 1 - Allocated memory: 21.42 GB
Before forward pass of layer 1 - Reserved memory: 27.02 GB
After forward pass of layer 1 - Allocated memory: 21.42 GB
After forward pass of layer 1 - Reserved memory: 27.02 GB
pruning layer 1 name self_attn.q_proj
pruning layer 1 name self_attn.k_proj
pruning layer 1 name self_attn.v_proj
pruning layer 1 name self_attn.o_proj
pruning layer 1 name mlp.gate_proj
pruning layer 1 name mlp.down_proj
pruning layer 1 name mlp.up_proj
After pruning layer 1 - Allocated memory: 21.42 GB
After pruning layer 1 - Reserved memory: 27.02 GB
Before forward pass of layer 2 - Allocated memory: 21.42 GB
Before forward pass of layer 2 - Reserved memory: 27.02 GB
After forward pass of layer 2 - Allocated memory: 21.42 GB
After forward pass of layer 2 - Reserved memory: 27.02 GB
pruning layer 2 name self_attn.q_proj
pruning layer 2 name self_attn.k_proj
pruning layer 2 name self_attn.v_proj
pruning layer 2 name self_attn.o_proj
pruning layer 2 name mlp.gate_proj
pruning layer 2 name mlp.down_proj
pruning layer 2 name mlp.up_proj
After pruning layer 2 - Allocated memory: 21.42 GB
After pruning layer 2 - Reserved memory: 27.02 GB
Before forward pass of layer 3 - Allocated memory: 21.42 GB
Before forward pass of layer 3 - Reserved memory: 27.02 GB
After forward pass of layer 3 - Allocated memory: 21.42 GB
After forward pass of layer 3 - Reserved memory: 27.02 GB
pruning layer 3 name self_attn.q_proj
pruning layer 3 name self_attn.k_proj
pruning layer 3 name self_attn.v_proj
pruning layer 3 name self_attn.o_proj
pruning layer 3 name mlp.gate_proj
pruning layer 3 name mlp.down_proj
pruning layer 3 name mlp.up_proj
After pruning layer 3 - Allocated memory: 21.42 GB
After pruning layer 3 - Reserved memory: 27.02 GB
Before forward pass of layer 4 - Allocated memory: 21.42 GB
Before forward pass of layer 4 - Reserved memory: 27.02 GB
After forward pass of layer 4 - Allocated memory: 21.42 GB
After forward pass of layer 4 - Reserved memory: 27.02 GB
pruning layer 4 name self_attn.q_proj
pruning layer 4 name self_attn.k_proj
pruning layer 4 name self_attn.v_proj
pruning layer 4 name self_attn.o_proj
pruning layer 4 name mlp.gate_proj
pruning layer 4 name mlp.down_proj
pruning layer 4 name mlp.up_proj
After pruning layer 4 - Allocated memory: 21.42 GB
After pruning layer 4 - Reserved memory: 27.02 GB
Before forward pass of layer 5 - Allocated memory: 21.42 GB
Before forward pass of layer 5 - Reserved memory: 27.02 GB
After forward pass of layer 5 - Allocated memory: 21.42 GB
After forward pass of layer 5 - Reserved memory: 27.02 GB
pruning layer 5 name self_attn.q_proj
pruning layer 5 name self_attn.k_proj
pruning layer 5 name self_attn.v_proj
pruning layer 5 name self_attn.o_proj
pruning layer 5 name mlp.gate_proj
pruning layer 5 name mlp.down_proj
pruning layer 5 name mlp.up_proj
After pruning layer 5 - Allocated memory: 21.42 GB
After pruning layer 5 - Reserved memory: 27.02 GB
Before forward pass of layer 6 - Allocated memory: 21.42 GB
Before forward pass of layer 6 - Reserved memory: 27.02 GB
After forward pass of layer 6 - Allocated memory: 21.42 GB
After forward pass of layer 6 - Reserved memory: 27.02 GB
pruning layer 6 name self_attn.q_proj
pruning layer 6 name self_attn.k_proj
pruning layer 6 name self_attn.v_proj
pruning layer 6 name self_attn.o_proj
pruning layer 6 name mlp.gate_proj
pruning layer 6 name mlp.down_proj
pruning layer 6 name mlp.up_proj
After pruning layer 6 - Allocated memory: 21.42 GB
After pruning layer 6 - Reserved memory: 27.02 GB
Before forward pass of layer 7 - Allocated memory: 21.42 GB
Before forward pass of layer 7 - Reserved memory: 27.02 GB
After forward pass of layer 7 - Allocated memory: 21.42 GB
After forward pass of layer 7 - Reserved memory: 27.02 GB
pruning layer 7 name self_attn.q_proj
pruning layer 7 name self_attn.k_proj
pruning layer 7 name self_attn.v_proj
pruning layer 7 name self_attn.o_proj
pruning layer 7 name mlp.gate_proj
pruning layer 7 name mlp.down_proj
pruning layer 7 name mlp.up_proj
After pruning layer 7 - Allocated memory: 21.42 GB
After pruning layer 7 - Reserved memory: 27.02 GB
Before forward pass of layer 8 - Allocated memory: 21.42 GB
Before forward pass of layer 8 - Reserved memory: 27.02 GB
After forward pass of layer 8 - Allocated memory: 21.42 GB
After forward pass of layer 8 - Reserved memory: 27.02 GB
pruning layer 8 name self_attn.q_proj
pruning layer 8 name self_attn.k_proj
pruning layer 8 name self_attn.v_proj
pruning layer 8 name self_attn.o_proj
pruning layer 8 name mlp.gate_proj
pruning layer 8 name mlp.down_proj
pruning layer 8 name mlp.up_proj
After pruning layer 8 - Allocated memory: 21.42 GB
After pruning layer 8 - Reserved memory: 27.02 GB
Before forward pass of layer 9 - Allocated memory: 21.42 GB
Before forward pass of layer 9 - Reserved memory: 27.02 GB
After forward pass of layer 9 - Allocated memory: 21.42 GB
After forward pass of layer 9 - Reserved memory: 27.02 GB
pruning layer 9 name self_attn.q_proj
pruning layer 9 name self_attn.k_proj
pruning layer 9 name self_attn.v_proj
pruning layer 9 name self_attn.o_proj
pruning layer 9 name mlp.gate_proj
pruning layer 9 name mlp.down_proj
pruning layer 9 name mlp.up_proj
After pruning layer 9 - Allocated memory: 21.42 GB
After pruning layer 9 - Reserved memory: 27.02 GB
Before forward pass of layer 10 - Allocated memory: 21.42 GB
Before forward pass of layer 10 - Reserved memory: 27.02 GB
After forward pass of layer 10 - Allocated memory: 21.42 GB
After forward pass of layer 10 - Reserved memory: 27.02 GB
pruning layer 10 name self_attn.q_proj
pruning layer 10 name self_attn.k_proj
pruning layer 10 name self_attn.v_proj
pruning layer 10 name self_attn.o_proj
pruning layer 10 name mlp.gate_proj
pruning layer 10 name mlp.down_proj
pruning layer 10 name mlp.up_proj
After pruning layer 10 - Allocated memory: 21.42 GB
After pruning layer 10 - Reserved memory: 27.02 GB
Before forward pass of layer 11 - Allocated memory: 21.42 GB
Before forward pass of layer 11 - Reserved memory: 27.02 GB
After forward pass of layer 11 - Allocated memory: 21.42 GB
After forward pass of layer 11 - Reserved memory: 27.02 GB
pruning layer 11 name self_attn.q_proj
pruning layer 11 name self_attn.k_proj
pruning layer 11 name self_attn.v_proj
pruning layer 11 name self_attn.o_proj
pruning layer 11 name mlp.gate_proj
pruning layer 11 name mlp.down_proj
pruning layer 11 name mlp.up_proj
After pruning layer 11 - Allocated memory: 21.42 GB
After pruning layer 11 - Reserved memory: 27.02 GB
Before forward pass of layer 12 - Allocated memory: 21.42 GB
Before forward pass of layer 12 - Reserved memory: 27.02 GB
After forward pass of layer 12 - Allocated memory: 21.42 GB
After forward pass of layer 12 - Reserved memory: 27.02 GB
pruning layer 12 name self_attn.q_proj
pruning layer 12 name self_attn.k_proj
pruning layer 12 name self_attn.v_proj
pruning layer 12 name self_attn.o_proj
pruning layer 12 name mlp.gate_proj
pruning layer 12 name mlp.down_proj
pruning layer 12 name mlp.up_proj
After pruning layer 12 - Allocated memory: 21.42 GB
After pruning layer 12 - Reserved memory: 27.02 GB
Before forward pass of layer 13 - Allocated memory: 21.42 GB
Before forward pass of layer 13 - Reserved memory: 27.02 GB
After forward pass of layer 13 - Allocated memory: 21.42 GB
After forward pass of layer 13 - Reserved memory: 27.02 GB
pruning layer 13 name self_attn.q_proj
pruning layer 13 name self_attn.k_proj
pruning layer 13 name self_attn.v_proj
pruning layer 13 name self_attn.o_proj
pruning layer 13 name mlp.gate_proj
pruning layer 13 name mlp.down_proj
pruning layer 13 name mlp.up_proj
After pruning layer 13 - Allocated memory: 21.42 GB
After pruning layer 13 - Reserved memory: 27.02 GB
Before forward pass of layer 14 - Allocated memory: 21.42 GB
Before forward pass of layer 14 - Reserved memory: 27.02 GB
After forward pass of layer 14 - Allocated memory: 21.42 GB
After forward pass of layer 14 - Reserved memory: 27.02 GB
pruning layer 14 name self_attn.q_proj
pruning layer 14 name self_attn.k_proj
pruning layer 14 name self_attn.v_proj
pruning layer 14 name self_attn.o_proj
pruning layer 14 name mlp.gate_proj
pruning layer 14 name mlp.down_proj
pruning layer 14 name mlp.up_proj
After pruning layer 14 - Allocated memory: 21.42 GB
After pruning layer 14 - Reserved memory: 27.02 GB
Before forward pass of layer 15 - Allocated memory: 21.42 GB
Before forward pass of layer 15 - Reserved memory: 27.02 GB
After forward pass of layer 15 - Allocated memory: 21.42 GB
After forward pass of layer 15 - Reserved memory: 27.02 GB
pruning layer 15 name self_attn.q_proj
pruning layer 15 name self_attn.k_proj
pruning layer 15 name self_attn.v_proj
pruning layer 15 name self_attn.o_proj
pruning layer 15 name mlp.gate_proj
pruning layer 15 name mlp.down_proj
pruning layer 15 name mlp.up_proj
After pruning layer 15 - Allocated memory: 21.42 GB
After pruning layer 15 - Reserved memory: 27.02 GB
Before forward pass of layer 16 - Allocated memory: 21.42 GB
Before forward pass of layer 16 - Reserved memory: 27.02 GB
After forward pass of layer 16 - Allocated memory: 21.42 GB
After forward pass of layer 16 - Reserved memory: 27.02 GB
pruning layer 16 name self_attn.q_proj
pruning layer 16 name self_attn.k_proj
pruning layer 16 name self_attn.v_proj
pruning layer 16 name self_attn.o_proj
pruning layer 16 name mlp.gate_proj
pruning layer 16 name mlp.down_proj
pruning layer 16 name mlp.up_proj
After pruning layer 16 - Allocated memory: 21.42 GB
After pruning layer 16 - Reserved memory: 27.02 GB
Before forward pass of layer 17 - Allocated memory: 21.42 GB
Before forward pass of layer 17 - Reserved memory: 27.02 GB
After forward pass of layer 17 - Allocated memory: 21.42 GB
After forward pass of layer 17 - Reserved memory: 27.02 GB
pruning layer 17 name self_attn.q_proj
pruning layer 17 name self_attn.k_proj
pruning layer 17 name self_attn.v_proj
pruning layer 17 name self_attn.o_proj
pruning layer 17 name mlp.gate_proj
pruning layer 17 name mlp.down_proj
pruning layer 17 name mlp.up_proj
After pruning layer 17 - Allocated memory: 21.42 GB
After pruning layer 17 - Reserved memory: 27.02 GB
Before forward pass of layer 18 - Allocated memory: 21.42 GB
Before forward pass of layer 18 - Reserved memory: 27.02 GB
After forward pass of layer 18 - Allocated memory: 21.42 GB
After forward pass of layer 18 - Reserved memory: 27.02 GB
pruning layer 18 name self_attn.q_proj
pruning layer 18 name self_attn.k_proj
pruning layer 18 name self_attn.v_proj
pruning layer 18 name self_attn.o_proj
pruning layer 18 name mlp.gate_proj
pruning layer 18 name mlp.down_proj
pruning layer 18 name mlp.up_proj
After pruning layer 18 - Allocated memory: 21.42 GB
After pruning layer 18 - Reserved memory: 27.02 GB
Before forward pass of layer 19 - Allocated memory: 21.42 GB
Before forward pass of layer 19 - Reserved memory: 27.02 GB
After forward pass of layer 19 - Allocated memory: 21.42 GB
After forward pass of layer 19 - Reserved memory: 27.02 GB
pruning layer 19 name self_attn.q_proj
pruning layer 19 name self_attn.k_proj
pruning layer 19 name self_attn.v_proj
pruning layer 19 name self_attn.o_proj
pruning layer 19 name mlp.gate_proj
pruning layer 19 name mlp.down_proj
pruning layer 19 name mlp.up_proj
After pruning layer 19 - Allocated memory: 21.42 GB
After pruning layer 19 - Reserved memory: 27.02 GB
Before forward pass of layer 20 - Allocated memory: 21.42 GB
Before forward pass of layer 20 - Reserved memory: 27.02 GB
After forward pass of layer 20 - Allocated memory: 21.42 GB
After forward pass of layer 20 - Reserved memory: 27.02 GB
pruning layer 20 name self_attn.q_proj
pruning layer 20 name self_attn.k_proj
pruning layer 20 name self_attn.v_proj
pruning layer 20 name self_attn.o_proj
pruning layer 20 name mlp.gate_proj
pruning layer 20 name mlp.down_proj
pruning layer 20 name mlp.up_proj
After pruning layer 20 - Allocated memory: 21.42 GB
After pruning layer 20 - Reserved memory: 27.02 GB
Before forward pass of layer 21 - Allocated memory: 21.42 GB
Before forward pass of layer 21 - Reserved memory: 27.02 GB
After forward pass of layer 21 - Allocated memory: 21.42 GB
After forward pass of layer 21 - Reserved memory: 27.02 GB
pruning layer 21 name self_attn.q_proj
pruning layer 21 name self_attn.k_proj
pruning layer 21 name self_attn.v_proj
pruning layer 21 name self_attn.o_proj
pruning layer 21 name mlp.gate_proj
pruning layer 21 name mlp.down_proj
pruning layer 21 name mlp.up_proj
After pruning layer 21 - Allocated memory: 21.42 GB
After pruning layer 21 - Reserved memory: 27.02 GB
Before forward pass of layer 22 - Allocated memory: 21.42 GB
Before forward pass of layer 22 - Reserved memory: 27.02 GB
After forward pass of layer 22 - Allocated memory: 21.42 GB
After forward pass of layer 22 - Reserved memory: 27.02 GB
pruning layer 22 name self_attn.q_proj
pruning layer 22 name self_attn.k_proj
pruning layer 22 name self_attn.v_proj
pruning layer 22 name self_attn.o_proj
pruning layer 22 name mlp.gate_proj
pruning layer 22 name mlp.down_proj
pruning layer 22 name mlp.up_proj
After pruning layer 22 - Allocated memory: 21.42 GB
After pruning layer 22 - Reserved memory: 27.02 GB
Before forward pass of layer 23 - Allocated memory: 21.42 GB
Before forward pass of layer 23 - Reserved memory: 27.02 GB
After forward pass of layer 23 - Allocated memory: 21.42 GB
After forward pass of layer 23 - Reserved memory: 27.02 GB
pruning layer 23 name self_attn.q_proj
pruning layer 23 name self_attn.k_proj
pruning layer 23 name self_attn.v_proj
pruning layer 23 name self_attn.o_proj
pruning layer 23 name mlp.gate_proj
pruning layer 23 name mlp.down_proj
pruning layer 23 name mlp.up_proj
After pruning layer 23 - Allocated memory: 21.42 GB
After pruning layer 23 - Reserved memory: 27.02 GB
Before forward pass of layer 24 - Allocated memory: 21.42 GB
Before forward pass of layer 24 - Reserved memory: 27.02 GB
After forward pass of layer 24 - Allocated memory: 21.42 GB
After forward pass of layer 24 - Reserved memory: 27.02 GB
pruning layer 24 name self_attn.q_proj
pruning layer 24 name self_attn.k_proj
pruning layer 24 name self_attn.v_proj
pruning layer 24 name self_attn.o_proj
pruning layer 24 name mlp.gate_proj
pruning layer 24 name mlp.down_proj
pruning layer 24 name mlp.up_proj
After pruning layer 24 - Allocated memory: 21.42 GB
After pruning layer 24 - Reserved memory: 27.02 GB
Before forward pass of layer 25 - Allocated memory: 21.42 GB
Before forward pass of layer 25 - Reserved memory: 27.02 GB
After forward pass of layer 25 - Allocated memory: 21.42 GB
After forward pass of layer 25 - Reserved memory: 27.02 GB
pruning layer 25 name self_attn.q_proj
pruning layer 25 name self_attn.k_proj
pruning layer 25 name self_attn.v_proj
pruning layer 25 name self_attn.o_proj
pruning layer 25 name mlp.gate_proj
pruning layer 25 name mlp.down_proj
pruning layer 25 name mlp.up_proj
After pruning layer 25 - Allocated memory: 21.42 GB
After pruning layer 25 - Reserved memory: 27.02 GB
Before forward pass of layer 26 - Allocated memory: 21.42 GB
Before forward pass of layer 26 - Reserved memory: 27.02 GB
After forward pass of layer 26 - Allocated memory: 21.42 GB
After forward pass of layer 26 - Reserved memory: 27.02 GB
pruning layer 26 name self_attn.q_proj
pruning layer 26 name self_attn.k_proj
pruning layer 26 name self_attn.v_proj
pruning layer 26 name self_attn.o_proj
pruning layer 26 name mlp.gate_proj
pruning layer 26 name mlp.down_proj
pruning layer 26 name mlp.up_proj
After pruning layer 26 - Allocated memory: 21.42 GB
After pruning layer 26 - Reserved memory: 27.02 GB
Before forward pass of layer 27 - Allocated memory: 21.42 GB
Before forward pass of layer 27 - Reserved memory: 27.02 GB
After forward pass of layer 27 - Allocated memory: 21.42 GB
After forward pass of layer 27 - Reserved memory: 27.02 GB
pruning layer 27 name self_attn.q_proj
pruning layer 27 name self_attn.k_proj
pruning layer 27 name self_attn.v_proj
pruning layer 27 name self_attn.o_proj
pruning layer 27 name mlp.gate_proj
pruning layer 27 name mlp.down_proj
pruning layer 27 name mlp.up_proj
After pruning layer 27 - Allocated memory: 21.42 GB
After pruning layer 27 - Reserved memory: 27.02 GB
Before forward pass of layer 28 - Allocated memory: 21.42 GB
Before forward pass of layer 28 - Reserved memory: 27.02 GB
After forward pass of layer 28 - Allocated memory: 21.42 GB
After forward pass of layer 28 - Reserved memory: 27.02 GB
pruning layer 28 name self_attn.q_proj
pruning layer 28 name self_attn.k_proj
pruning layer 28 name self_attn.v_proj
pruning layer 28 name self_attn.o_proj
pruning layer 28 name mlp.gate_proj
pruning layer 28 name mlp.down_proj
pruning layer 28 name mlp.up_proj
After pruning layer 28 - Allocated memory: 21.42 GB
After pruning layer 28 - Reserved memory: 27.02 GB
Before forward pass of layer 29 - Allocated memory: 21.42 GB
Before forward pass of layer 29 - Reserved memory: 27.02 GB
After forward pass of layer 29 - Allocated memory: 21.42 GB
After forward pass of layer 29 - Reserved memory: 27.02 GB
pruning layer 29 name self_attn.q_proj
pruning layer 29 name self_attn.k_proj
pruning layer 29 name self_attn.v_proj
pruning layer 29 name self_attn.o_proj
pruning layer 29 name mlp.gate_proj
pruning layer 29 name mlp.down_proj
pruning layer 29 name mlp.up_proj
After pruning layer 29 - Allocated memory: 21.42 GB
After pruning layer 29 - Reserved memory: 27.02 GB
Before forward pass of layer 30 - Allocated memory: 21.42 GB
Before forward pass of layer 30 - Reserved memory: 27.02 GB
After forward pass of layer 30 - Allocated memory: 21.42 GB
After forward pass of layer 30 - Reserved memory: 27.02 GB
pruning layer 30 name self_attn.q_proj
pruning layer 30 name self_attn.k_proj
pruning layer 30 name self_attn.v_proj
pruning layer 30 name self_attn.o_proj
pruning layer 30 name mlp.gate_proj
pruning layer 30 name mlp.down_proj
pruning layer 30 name mlp.up_proj
After pruning layer 30 - Allocated memory: 21.42 GB
After pruning layer 30 - Reserved memory: 27.02 GB
Before forward pass of layer 31 - Allocated memory: 21.42 GB
Before forward pass of layer 31 - Reserved memory: 27.02 GB
After forward pass of layer 31 - Allocated memory: 21.42 GB
After forward pass of layer 31 - Reserved memory: 27.02 GB
pruning layer 31 name self_attn.q_proj
pruning layer 31 name self_attn.k_proj
pruning layer 31 name self_attn.v_proj
pruning layer 31 name self_attn.o_proj
pruning layer 31 name mlp.gate_proj
pruning layer 31 name mlp.down_proj
pruning layer 31 name mlp.up_proj
After pruning layer 31 - Allocated memory: 21.42 GB
After pruning layer 31 - Reserved memory: 27.02 GB
After cleaning cache - Allocated memory: 21.42 GB
After cleaning cache - Reserved memory: 21.78 GB
******************************
layer 0 sparsity 0.500000
layer 1 sparsity 0.500000
layer 2 sparsity 0.500000
layer 3 sparsity 0.500000
layer 4 sparsity 0.500000
layer 5 sparsity 0.500000
layer 6 sparsity 0.500000
layer 7 sparsity 0.500000
layer 8 sparsity 0.500000
layer 9 sparsity 0.500000
layer 10 sparsity 0.500000
layer 11 sparsity 0.500000
layer 12 sparsity 0.500000
layer 13 sparsity 0.500000
layer 14 sparsity 0.500000
layer 15 sparsity 0.500000
layer 16 sparsity 0.500000
layer 17 sparsity 0.500000
layer 18 sparsity 0.500000
layer 19 sparsity 0.500000
layer 20 sparsity 0.500000
layer 21 sparsity 0.500000
layer 22 sparsity 0.500000
layer 23 sparsity 0.500000
layer 24 sparsity 0.500000
layer 25 sparsity 0.500000
layer 26 sparsity 0.500000
layer 27 sparsity 0.500000
layer 28 sparsity 0.500000
layer 29 sparsity 0.500000
layer 30 sparsity 0.500000
layer 31 sparsity 0.500000
sparsity sanity check 0.5000
******************************
evaluating on wikitext2
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Generating test split: 100%|████████████████████████████████████████████| 4358/4358 [00:00<00:00, 182353.77 examples/s]
Generating train split: 100%|█████████████████████████████████████████| 36718/36718 [00:00<00:00, 534412.48 examples/s]
Generating validation split: 100%|██████████████████████████████████████| 3760/3760 [00:00<00:00, 472031.82 examples/s]
nsamples 83
sample 0
sample 50
wikitext perplexity 6.461933135986328

4.4.4 输出文件结果

methodactual_sparsityppl_test
wanda0.50006.4619

4.5 论文实验结果

在这里插入图片描述

5. 小工具—LLM 3D 可视化工具

**网站：**https://bbycroft.net/llm

效果图：

在这里插入图片描述

这个网站是一个3D可视化的工具，它可以让你直观地看到一个GPT-风格的语言模型（LLM）的内部结构和运行过程，它展示了一个基于Transformer的语言模型的主要组成部分

你可以通过鼠标和键盘来控制视角，放大缩小，旋转，拖动，查看每个部分的细节和功能。你还可以输入自己的文本，看看模型是如何处理和生成的。

6. 参考资料

原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_42823298/article/details/140667882

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