【RWKV】如何新增一个自定义的Tokenizer和模型到HuggingFace

2023-10-19 11:43:13 浏览数 (1)

0x0. 前言

RWKV社区在Huggingface上放了rwkv-4-world和rwkv-5-world相关的一系列模型，见：https://huggingface.co/BlinkDL/rwkv-4-world & https://huggingface.co/BlinkDL/rwkv-5-world ，然而这些模型的格式是以PyTorch的格式进行保存的即*.pt文件，并没有将其转换为标准的Huggingface模型。后来了解到这里还有一个问题是RWKV的世界模型系列的tokenizer是自定义的，在Huggingface里面并没有与之对应的Tokenizer。没有标准的Huggingface模型就没办法使用TGI进行部署，也不利于模型的传播以及和其它模型一起做评测等等。

让RWKV world系列模型登陆Huggingface社区是必要的，这篇文章介绍了笔者为了达成这个目标所做的一些努力，最后成功让rwkv-4-world和rwkv-5-world系列模型登陆Huggingface。大家可以在 https://huggingface.co/RWKV 这个空间找到目前所有登陆的RWKV模型：

在这里插入图片描述

本系列的工作都整理开源在 https://github.com/BBuf/RWKV-World-HF-Tokenizer ，包含将 RWKV world tokenizer 实现为 Huggingface 版本，实现 RWKV 5.0 的模型，提供模型转换脚本，Lambda数据集ppl正确性检查工具 等等。

0x1. 效果

以 RWKV/rwkv-4-world-3b 为例，下面分别展示一下CPU后端和CUDA后端的执行代码和效果。

CPU

代码语言：javascript复制
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("RWKV/rwkv-4-world-3b")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("RWKV/rwkv-4-world-3b", trust_remote_code=True)

text = "nIn a shocking finding, scientist discovered a herd of dragons living in a remote, previously unexplored valley, in Tibet. Even more surprising to the researchers was the fact that the dragons spoke perfect Chinese."
prompt = f'Question: {text.strip()}nnAnswer:'

inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
output = model.generate(inputs["input_ids"], max_new_tokens=256)
print(tokenizer.decode(output[0].tolist(), skip_special_tokens=True))

输出：

代码语言：javascript复制
Question: In a shocking finding, scientist discovered a herd of dragons living in a remote, previously unexplored valley, in Tibet. Even more surprising to the researchers was the fact that the dragons spoke perfect Chinese.

Answer: The dragons in the valley spoke perfect Chinese, according to the scientist who discovered them.

GPU

代码语言：javascript复制
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("RWKV/rwkv-4-world-3b", torch_dtype=torch.float16).to(0)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("RWKV/rwkv-4-world-3b", trust_remote_code=True)

text = "你叫什么名字？"
prompt = f'Question: {text.strip()}nnAnswer:'

inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(0)
output = model.generate(inputs["input_ids"], max_new_tokens=40)
print(tokenizer.decode(output[0].tolist(), skip_special_tokens=True))

输出：

代码语言：javascript复制
Question: 你叫什么名字？

Answer: 我是一个人工智能语言模型，没有名字。

我们可以在本地通过上述代码分别运行CPU/GPU上的wkv-4-world-3b模型，当然这需要安装transformers和torch库。

0x2. 教程

下面展示一下在 https://github.com/BBuf/RWKV-World-HF-Tokenizer 做的自定义实现的RWKV world tokenizer的测试，RWKV world模型转换，检查lambda数据集正确性等的教程。

使用此仓库（https://github.com/BBuf/RWKV-World-HF-Tokenizer）的Huggingface项目

上传转换后的模型到Huggingface上时，如果bin文件太大需要使用这个指令 transformers-cli lfs-enable-largefiles 解除大小限制.

  • RWKV/rwkv-5-world-169m
  • RWKV/rwkv-4-world-169m
  • RWKV/rwkv-4-world-430m
  • RWKV/rwkv-4-world-1b5
  • RWKV/rwkv-4-world-3b
  • RWKV/rwkv-4-world-7b

RWKV World模型的HuggingFace版本的Tokenizer

下面的参考程序比较了原始tokenizer和HuggingFace版本的tokenizer对不同句子的编码和解码结果。

代码语言：javascript复制
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from rwkv_tokenizer import TRIE_TOKENIZER
token_path = "/Users/bbuf/工作目录/RWKV/RWKV-World-HF-Tokenizer/rwkv_world_tokenizer"

origin_tokenizer = TRIE_TOKENIZER('/Users/bbuf/工作目录/RWKV/RWKV-World-HF-Tokenizer/rwkv_vocab_v20230424.txt')

from transformers import AutoTokenizer
hf_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(token_path, trust_remote_code=True)

# 测试编码器
assert hf_tokenizer("Hello")['input_ids'] == origin_tokenizer.encode('Hello')
assert hf_tokenizer("S:2")['input_ids'] == origin_tokenizer.encode('S:2')
assert hf_tokenizer("Made in China")['input_ids'] == origin_tokenizer.encode('Made in China')
assert hf_tokenizer("今天天气不错")['input_ids'] == origin_tokenizer.encode('今天天气不错')
assert hf_tokenizer("男：听说你们公司要派你去南方工作?")['input_ids'] == origin_tokenizer.encode('男：听说你们公司要派你去南方工作?')

# 测试解码器
assert hf_tokenizer.decode(hf_tokenizer("Hello")['input_ids']) == 'Hello'
assert hf_tokenizer.decode(hf_tokenizer("S:2")['input_ids']) == 'S:2'
assert hf_tokenizer.decode(hf_tokenizer("Made in China")['input_ids']) == 'Made in China'
assert hf_tokenizer.decode(hf_tokenizer("今天天气不错")['input_ids']) == '今天天气不错'
assert hf_tokenizer.decode(hf_tokenizer("男：听说你们公司要派你去南方工作?")['input_ids']) == '男：听说你们公司要派你去南方工作?'

Huggingface RWKV World模型转换

使用脚本scripts/convert_rwkv_world_model_to_hf.sh，将huggingface的BlinkDL/rwkv-4-world项目中的PyTorch格式模型转换为Huggingface格式。这里，我们以0.1B为例。

代码语言：javascript复制
#!/bin/bash
set -x

cd scripts
python convert_rwkv_checkpoint_to_hf.py --repo_id BlinkDL/rwkv-4-world 
 --checkpoint_file RWKV-4-World-0.1B-v1-20230520-ctx4096.pth 
 --output_dir ../rwkv4-world4-0.1b-model/ 
 --tokenizer_file /Users/bbuf/工作目录/RWKV/RWKV-World-HF-Tokenizer/rwkv_world_tokenizer 
 --size 169M 
 --is_world_tokenizer True
cp /Users/bbuf/工作目录/RWKV/RWKV-World-HF-Tokenizer/rwkv_world_tokenizer/rwkv_vocab_v20230424.json ../rwkv4-world4-0.1b-model/
cp /Users/bbuf/工作目录/RWKV/RWKV-World-HF-Tokenizer/rwkv_world_tokenizer/tokenization_rwkv_world.py ../rwkv4-world4-0.1b-model/
cp /Users/bbuf/工作目录/RWKV/RWKV-World-HF-Tokenizer/rwkv_world_tokenizer/tokenizer_config.json ../rwkv4-world4-0.1b-model/

使用脚本 scripts/convert_rwkv5_world_model_to_hf.sh，将来自 huggingface BlinkDL/rwkv-5-world 项目的 PyTorch 格式模型转换为 Huggingface 格式。在这里，我们以 0.1B 为例。

代码语言：javascript复制
#!/bin/bash
set -x

cd scripts
python convert_rwkv5_checkpoint_to_hf.py --repo_id BlinkDL/rwkv-5-world 
 --checkpoint_file RWKV-5-World-0.1B-v1-20230803-ctx4096.pth 
 --output_dir ../rwkv5-world-169m-model/ 
 --tokenizer_file /Users/bbuf/工作目录/RWKV/RWKV-World-HF-Tokenizer/rwkv_world_tokenizer 
 --size 169M 
 --is_world_tokenizer True

cp /Users/bbuf/工作目录/RWKV/RWKV-World-HF-Tokenizer/rwkv_world_v5.0_model/configuration_rwkv5.py ../rwkv5-world-169m-model/
cp /Users/bbuf/工作目录/RWKV/RWKV-World-HF-Tokenizer/rwkv_world_v5.0_model/modeling_rwkv5.py ../rwkv5-world-169m-model/
cp /Users/bbuf/工作目录/RWKV/RWKV-World-HF-Tokenizer/rwkv_world_tokenizer/rwkv_vocab_v20230424.json ../rwkv5-world-169m-model/
cp /Users/bbuf/工作目录/RWKV/RWKV-World-HF-Tokenizer/rwkv_world_tokenizer/tokenization_rwkv_world.py ../rwkv5-world-169m-model/
cp /Users/bbuf/工作目录/RWKV/RWKV-World-HF-Tokenizer/rwkv_world_tokenizer/tokenizer_config.json ../rwkv5-world-169m-model/

另外，您需要在生成文件夹中的 config.json 文件开头添加以下几行：

代码语言：javascript复制
"architectures": [
    "RwkvForCausalLM"
],
"auto_map": {
    "AutoConfig": "configuration_rwkv5.Rwkv5Config",
    "AutoModelForCausalLM": "modeling_rwkv5.RwkvForCausalLM"
},

运行Huggingface的RWKV World模型

run_hf_world_model_xxx.py演示了如何使用Huggingface的AutoModelForCausalLM加载转换后的模型，以及如何使用通过AutoTokenizer加载的自定义RWKV World模型的HuggingFace版本的Tokenizer进行模型推断。请看0x1节，这里就不赘述了。

检查Lambda

如果你想运行这两个脚本，首先需要下载一下 https://github.com/BlinkDL/ChatRWKV ，然后cd到 rwkv_pip_package 目录做pip install -e . ，然后再回到ChatRWKV的v2目录下面，运行这里提供的lambda_pt.py和lambda_hf.py。

check_lambda文件夹下的lambda_pt.py和lambda_hf.py文件分别使用RWKV4 World 169M的原始PyTorch模型和HuggingFace模型对lambda数据集进行评估。从日志中可以看出，他们得到的评估结果基本上是一样的。

lambda_pt.py lambda评估日志
代码语言：javascript复制
# Check LAMBADA...
# 100 ppl 42.41 acc 34.0
# 200 ppl 29.33 acc 37.0
# 300 ppl 25.95 acc 39.0
# 400 ppl 27.29 acc 36.75
# 500 ppl 28.3 acc 35.4
# 600 ppl 27.04 acc 35.83
...
# 5000 ppl 26.19 acc 35.84
# 5100 ppl 26.17 acc 35.88
# 5153 ppl 26.16 acc 35.88
lambda_hf.py lambda评估日志
代码语言：javascript复制
# Check LAMBADA...
# 100 ppl 42.4 acc 34.0
# 200 ppl 29.3 acc 37.0
# 300 ppl 25.94 acc 39.0
# 400 ppl 27.27 acc 36.75
# 500 ppl 28.28 acc 35.4
# 600 ppl 27.02 acc 35.83
...
# 5000 ppl 26.17 acc 35.82
# 5100 ppl 26.15 acc 35.86
# 5153 ppl 26.14 acc 35.86

从lambda的输出结果可以验证原始基于ChatRWKV系统运行的模型和转换后的Huggingface模型是否精度是等价的。

0x3. 实现

Tokenizer的实现

Tokenizer的实现分为两步。

因为目前社区的RWKV world模型tokenizer文件是一个txt文件：https://github.com/BBuf/RWKV-World-HF-Tokenizer/blob/main/rwkv_vocab_v20230424.txt 。我们需要将其转换为Huggingface的AutoTokenizer可以读取的json文件。这一步是通过 https://github.com/BBuf/RWKV-World-HF-Tokenizer/blob/main/scripts/convert_vocab_json.py 这个脚本实现的，我们对比一下执行前后的效果。

在这里插入图片描述

转换为json文件后：

在这里插入图片描述

这里存在一个转义的关系，让gpt4解释一下u0000和x00的关系：

在这里插入图片描述

有了这个json文件之后，我们就可以写一个继承PreTrainedTokenizer类的RWKVWorldTokenizer了，由于RWKV world tokenzier的原始实现是基于Trie树（https://github.com/BBuf/RWKV-World-HF-Tokenizer/blob/main/rwkv_tokenizer.py#L5），所以我们实现 RWKVWorldTokenizer 的时候也要使用 Trie 树这个数据结构。具体的代码实现在 https://github.com/BBuf/RWKV-World-HF-Tokenizer/blob/main/rwkv_world_tokenizer/tokenization_rwkv_world.py 这个文件。

需要注意 https://github.com/BBuf/RWKV-World-HF-Tokenizer/blob/main/rwkv_world_tokenizer/tokenization_rwkv_world.py#L211 这一行，当解码的token id是0时表示句子的结束（eos），这个时候就停止解码。

RWKV World 5.0模型实现

实现了rwkv world tokenizer之后就可以完成所有rwkv4 world模型转换到HuggingFace模型格式了，因为rwkv4 world模型的模型结构和目前transformers里面支持的rwkv模型的代码完全一样，只是tokenzier有区别而已。

但是如果想把 https://huggingface.co/BlinkDL/rwkv-5-world 这里的模型也转换成 HuggingFace模型格式，那么我们就需要重新实现一下模型了。下面红色部分的这个模型就是rwkv5.0版本的模型，剩下的都是5.2版本的模型。

在这里插入图片描述

我对照着ChatRWKV里面rwkv world 5.0的模型实现完成了HuggingFace版本的rwkv world 5.0版本模型代码实现，具体见：https://github.com/BBuf/RWKV-World-HF-Tokenizer/blob/main/rwkv_world_v5.0_model/modeling_rwkv5.py ，是在transformers官方提供的实现上进一步修改得来。

实现了这个模型之后就可以完成rwkv world 5.0的模型转换为HuggingFace结果了，教程请看上一节或者github仓库。成品：https://huggingface.co/RWKV/rwkv-5-world-169m

0x4. 踩坑

在实现tokenizer的时候，由于RWKV world tokenzier的eos是0，我们没办法常规的去插入eos token，所以直接在Tokenzier的解码位置特判0。

RWKVWorldTokenizer的初始化函数在 super().__init__ 的时机应该是在构造self.encoder之后，即：

在这里插入图片描述

否则会在当前最新的transformers==4.34版本中造成下面的错误：

在这里插入图片描述

在模型实现部分踩了一个坑，在embedding的时候第一次需要需要对embedding权重做一个pre layernorm的操作：

在这里插入图片描述

这个操作只能在第一次输入的时候做一般就是prefill，我没注意到这一点导致后面decoding的时候也错误做了这个操作导致解码的时候乱码，后面排查了不少时间才定位到这个问题。

另外，在做check lambda的时候，如果不开启torch.no_grad上下文管理器禁用梯度计算，显存会一直涨直到oom：https://github.com/BBuf/RWKV-World-HF-Tokenizer/blob/main/check_lambda/lambda_hf.py#L48 。

0x5. 总结

这件事情大概花了国庆的一半时间加一个完整的周六才搞定，所以这篇文章记录一下也可以帮助有相关需求的小伙伴们少踩点坑。

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