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马斯克开源的 grok-1 底层 Transformer 模型论文 《Attention is All You Need》
马斯克开源的 grok-1 大模型底层 Transformer 模型到底是个啥？
前言
网上的大部分内容都是浅尝辄止，本文老马和大家一起简单看一下马斯克这两天开源的 grok 到底有什么内容。
内容过于硬核，建议收藏转发慢慢消化~
代码
model.py
最开始是一段包的导入。
import functools # 导入functools库，用于高阶函数的操作
import logging # 导入logging库，用于日志记录
import re # 导入re库，用于正则表达式的操作
from dataclasses import dataclass # 导入dataclass类装饰器，用于创建数据类
from typing import ( # 导入typing库，用于类型提示
Any,
Callable,
Dict,
List,
NamedTuple,
Optional,
Sequence,
Tuple,
Union,
)
import haiku as hk # 导入haiku库，用于神经网络构建
import jax # 导入jax库，用于自动微分和加速计算
import jax.experimental.maps # 导入jax.experimental.maps模块，用于实验性映射
import jax.numpy as jnp # 导入jax.numpy模块，用于数组操作
from jax import config, tree_util # 从jax库中导入config和tree_util模块
from jax.experimental.shard_map import shard_map # 从jax.experimental.shard_map模块导入shard_map函数
from jax.lax import with_sharding_constraint as pjit_sharding_constraint # 导入with_sharding_constraint函数
from jax.sharding import PartitionSpec # 导入PartitionSpec类
from jax.sharding import PartitionSpec as P # 导入PartitionSpec别名P
config.update("jax_spmd_mode", "allow_all") # 更新jax配置，允许所有SPMD模式
logger = logging.getLogger(__name__) # 创建或获取一个记录器对象，用于记录程序运行时的信息
rank_logger = logging.getLogger("rank") # 创建或获取一个记录器对象，用于记录程序运行时的排名信息
这段代码导入了一些常用的Python库，并初始化了日志记录器。
其中，jax库被配置为允许所有的SPMD模式。
日志记录器logger和rank_logger用于记录程序执行过程中的信息。
@dataclass
class QuantizedWeight8bit:
"""表示量化的8位权重的数据类。"""
weight: jnp.array # 权重数组
scales: jnp.array # 缩放因子数组
@property
def shape(self):
"""返回权重数组的形状。"""
return self.weight.shape
tree_util.register_pytree_node(
QuantizedWeight8bit,
lambda qw: ([qw.weight, qw.scales], ()), # 注册PyTree节点的函数，将权重和缩放因子作为子节点
lambda _, children: QuantizedWeight8bit(children[0], children[1]), # 从子节点创建QuantizedWeight8bit对象的函数
)
该代码定义了一个名为QuantizedWeight8bit的数据类，用于表示量化的8位权重。
通过@dataclass装饰器，将其定义为一个数据类。该类具有两个属性：weight用于存储权重数组，scales用于存储缩放因子数组。还定义了一个shape属性，用于返回权重数组的形状。
接着，使用tree_util.register_pytree_node函数注册了QuantizedWeight8bit类作为PyTree节点。
该函数接受两个参数：第一个参数是一个函数，用于从对象中提取子节点，第二个参数是一个函数，用于从子节点创建对象。
# 翻译：老马啸西风
class TrainingState(NamedTuple):
"""训练状态的容器。"""
params: hk.Params # 参数
def _match(qs, ks):
"""如果qs中的正则表达式与ks元组中的任何字符串窗口匹配，则返回True。"""
# 编译正则表达式并强制完全匹配
qts = tuple(map(lambda x: re.compile(x + "$"), qs))
for i in range(len(ks) - len(qs) + 1):
matches = [x.match(y) for x, y in zip(qts, ks[i:])]
if matches and all(matches):
return True
return False
def with_sharding_constraint(x, constraint):
"""如果物理网格为空，则返回x，否则应用约束并返回。"""
if jax.experimental.maps.thread_resources.env.physical_mesh.empty:
return x
else:
return pjit_sharding_constraint(x, constraint)
def cast_bfloat16(x):
"""如果x的dtype是浮点型，则转换为bfloat16类型，否则保持不变。"""
if x.dtype.kind == "f":
return x.astype(jnp.bfloat16)
else:
return x
def ffn_size(emb_size, widening_factor):
"""计算FFN（Feed-Forward Network）的大小。
参数:
emb_size (int): 嵌入大小。
widening_factor (float): 扩大因子。
返回:
int: 调整后的FFN大小。
"""
_ffn_size = int(widening_factor * emb_size) * 2 // 3
_ffn_size = _ffn_size + (8 - _ffn_size) % 8 # 确保是8的倍数
logger.debug(f"emd_size: {emb_size} adjusted ffn_size: {_ffn_size}") # 记录调整后的FFN大小
return _ffn_size
这段代码定义了几个函数和一个命名元组。
TrainingState是一个命名元组，用于存储训练状态的参数。_match函数用于检查正则表达式是否与字符串序列中的任何窗口匹配。with_sharding_constraint函数根据是否存在物理网格来应用约束。cast_bfloat16函数用于将浮点数转换为bfloat16类型。ffn_size函数用于计算调整后的FFN（Feed-Forward Network）大小。
def apply_rules(rules):
"""应用规则函数，根据给定的规则替换路径中的值。
参数:
rules (List[Tuple[List[str], Union[PartitionSpec, Any]]]): 规则列表，每个规则是一个元组，
包含要匹配的路径列表和用于替换的值或PartitionSpec对象。
返回:
Callable: 内部函数，用于应用规则到给定的路径和值。
"""
def _apply_rules(path, value):
"""内部函数，根据规则替换路径中的值。
参数:
path: 要替换值的路径。
value: 未使用。
返回:
Any: 替换后的值。
"""
del value # 未使用。
path_list = [str(i.key).split("/") for i in path if isinstance(i, jax.tree_util.DictKey)]
flattened_path = jax.tree_util.tree_flatten(path_list)[0]
for rule, replacement in rules:
if _match(rule, flattened_path):
if isinstance(replacement, PartitionSpec):
if "layer_stack" in flattened_path:
replacement = PartitionSpec(None, *replacement)
rank_logger.debug(f"Apply {replacement} to {flattened_path} with rule {rule}")
return replacement
rank_logger.info(f"{flattened_path} no matching found!")
return None
return _apply_rules
该代码定义了一个函数apply_rules(rules)，用于根据给定的规则替换路径中的值。
这个函数返回了一个内部函数_apply_rules(path, value)，内部函数接受两个参数：路径和值，根据给定的规则替换路径中的值，并返回替换后的值。
TRANSFORMER_PARTITION_RULES = [
# attention
(("multi_head_attention", "(query|key|value)", "w"), P("data", "model")), # 将多头注意力层的权重分区到data和model维度
(("multi_head_attention", "(query|key|value)", "b"), P(None)), # 不分区
(("multi_head_attention", "linear", "w"), P("model", "data")), # 将多头注意力层的线性层权重分区到model和data维度
(("multi_head_attention", "linear", "b"), P(None)), # 不分区
# mlp
((r"decoder_layer_[0-9]+", "linear", "w"), P("data", "model")), # 将解码器层线性层权重分区到data和model维度
((r"decoder_layer_[0-9]+", "linear", "b"), P(None)), # 不分区
((r"decoder_layer_[0-9]+", "linear_v", "w"), P("data", "model")), # 将解码器层线性层v权重分区到data和model维度
((r"decoder_layer_[0-9]+", "linear_v", "b"), P(None)), # 不分区
(
(r"decoder_layer_[0-9]+", "linear_1", "w"),
P(
"model",
"data",
),
), # 将解码器层线性层1权重分区到model和data维度
((r"decoder_layer_[0-9]+", "linear_1", "b"), P(None)), # 不分区
# layer norms
((r"decoder_layer_[0-9]+", "layer_norm", "offset"), P(None)), # 不分区
((r"decoder_layer_[0-9]+", "layer_norm", "scale"), P(None)), # 不分区
((r"decoder_layer_[0-9]+", "layer_norm_1", "offset"), P(None)), # 不分区
((r"decoder_layer_[0-9]+", "layer_norm_1", "scale"), P(None)), # 不分区
# rms norms
((r"decoder_layer_[0-9]+", "rms_norm", "scale"), P(None)), # 不分区
((r"decoder_layer_[0-9]+", "rms_norm_1", "scale"), P(None)), # 不分区
((r"decoder_layer_[0-9]+", "rms_norm_2", "scale"), P(None)), # 不分区
((r"decoder_layer_[0-9]+", "rms_norm_3", "scale"), P(None)), # 不分区
# router
(("router", "w"), P("data")), # 将路由器的权重分区到data维度
# moe mlp
(("moe", "linear", "w"), P(None, "data", "model")), # 将多路注意力层线性层权重分区到data和model维度
(("moe", "linear", "b"), P(None)), # 不分区
(("moe", "linear_v", "w"), P(None, "data", "model")), # 将多路注意力层线性层v权重分区到data和model维度
(("moe", "linear_v", "b"), P(None)), # 不分区
(("moe", "linear_1", "w"), P(None, "model", "data")), # 将多路注意力层线性层1权重分区到model和data维度
(("moe", "linear_1", "b"), P(None)), # 不分区
# layer norms
(("moe", "layer_norm", "offset"), P(None)), # 不分区
(("moe", "layer_norm", "scale"), P(None)), # 不分区
(("moe", "layer_norm_1", "offset"), P(None)), # 不分区
(("moe", "layer_norm_1", "scale"), P(None)), # 不分区
# rms norms
(("moe", "rms_norm", "scale"), P(None)), # 不分区
(("moe", "rms_norm_1", "scale"), P(None)), # 不分区
(("moe", "rms_norm_2", "scale"), P(None)), # 不分区
(("moe", "rms_norm_3", "scale"), P(None)), # 不分区
]
LM_PARTITION_RULES = [
# Embedding layer.
(
("language_model", "positional_embeddings"),
P(None, ("data", "model")),
), # 将语言模型的位置嵌入层分区到data和model维度
(
("language_model", "in_out_embed", "embeddings"),
P(None, ("data", "model")),
), # 将语言模型的输入输出嵌入的嵌入层分区到data和model维度
# Final RMSNorm.
(("language_model", "rms_norm"), P(None)), # 不分区
]
TOP_K = 8 # 常量，用于表示top-k的值
这段代码定义了两个分区规则列表TRANSFORMER_PARTITION_RULES和LM_PARTITION_RULES，以及一个常量TOP_K。
分区规则列表包含了一系列规则，每个规则由一个匹配路径的元组和一个用于替换的分区规范组成。这些规则用于在Transformer模型和语言模
# 翻译：老马啸西风
class KVMemory(NamedTuple):
"""表示键值内存的数据类。"""
k: Optional[jax.Array] # 键数组
v: Optional[jax.Array] # 值数组
step: Optional[jax.Array] # 步骤数组
def init_layer_memories(
batch_size: int,
sequence_len: int,
num_kv_heads: int,
key_size: int,
num_layers: int,
step: Optional[jax.Array] = None,
dtype=jnp.bfloat16,
):
"""初始化层内存函数，返回一个包含多个层内存的列表。
参数:
batch_size (int): 批大小。
sequence_len (int): 序列长度。
num_kv_heads (int): 键值头数。
key_size (int): 键大小。
num_layers (int): 层数。
step (Optional[jax.Array], optional): 步骤数组，默认为None。
dtype (type, optional): 数据类型，默认为jnp.bfloat16。
返回:
List[KVMemory]: 初始化的层内存列表。
"""
return [
KVMemory(
k=jnp.zeros((batch_size, sequence_len, num_kv_heads, key_size), dtype=dtype), # 初始化键数组
v=jnp.zeros((batch_size, sequence_len, num_kv_heads, key_size), dtype=dtype), # 初始化值数组
step=step, # 步骤数组
)
for _ in range(num_layers)
]
class Memory(NamedTuple):
"""表示内存的数据类。"""
# Self-attention key/value cache.
layers: List[KVMemory] # 层内存列表
以上是给定的Python代码的注释。该代码定义了两个数据类KVMemory和Memory，分别用于表示键值内存和内存。
init_layer_memories函数用于初始化多个层内存，并返回一个列表。
import haiku as hk
import jax
import jax.numpy as jnp
from typing import Union, Tuple, Any, Optional
class Router(hk.Module):
# 定义 Router 类，继承自 Haiku 模块
def __init__(
self,
num_selected_experts: int,
data_axis: Union[str, Tuple[str, ...]] = "data",
model_axis: Union[str, Tuple[str, ...]] = "model",
shard_activations: bool = False,
mesh: Any = None,
name: str = "router",
):
super().__init__(name)
# 初始化模块参数
self.shard_activations = shard_activations
self.data_axis = data_axis
self.model_axis = model_axis
self.mesh = mesh
self.num_selected_experts = num_selected_experts
# 计算路由概率的公共接口
def compute_routing_prob(
self, inputs: jax.Array, padding_mask: Optional[jax.Array], num_experts: int
):
return self._compute_routing_prob(inputs, padding_mask, num_experts)
# 实际计算路由概率的函数，使用 @hk.transparent 修饰表示该函数在 Haiku 中是透明的
@hk.transparent
def _compute_routing_prob(
self,
inputs: jax.Array,
padding_mask: Optional[jax.Array],
num_experts: int,
):
# 使用 fp32 进行计算
inputs = jax.lax.convert_element_type(inputs, jnp.float32)
# 计算路由权重，得到路由 logits
routing_logits = self._router_weights(inputs, num_experts, sharding=P("data"))
assert routing_logits.dtype == jnp.float32
# 对 logits 进行 softmax 处理，得到路由概率
routing_probs = jax.nn.softmax(routing_logits)
# 若存在填充掩码，则将其应用到路由概率上
if padding_mask is not None:
routing_probs *= padding_mask
# 返回计算得到的路由概率和 logits，以及额外的信息 0
return routing_probs, routing_logits, 0
# 计算路由权重的函数
@hk.transparent
def _router_weights(
self,
x: jax.Array,
num_experts: int,
sharding: Optional[P] = None,
):
# 获取输入的数据类型
fprop_dtype = x.dtype
if not x.shape:
raise ValueError("Input must not be scalar.")
# 获取输入数据的维度
input_size = self.input_size = x.shape[-1]
# 获取路由权重参数，使用 Constant 初始化为 0
w = hk.get_parameter(
"w", [input_size, num_experts], jnp.float32, init=hk.initializers.Constant(0)
)
# 若存在 sharding，则应用到权重上
if sharding:
w = with_sharding_constraint(w, sharding)
# 计算路由权重
out = jnp.dot(x, w.astype(fprop_dtype))
return out
这段代码定义了一个名为 Router 的 Haiku 模块，用于计算路由概率。主要包括以下几个部分：
__init__ 方法初始化了 Router 类的实例变量，包括路由激活、数据轴、模型轴、网格等参数。
compute_routing_prob 方法是对外的路由概率计算接口，调用了内部的 _compute_routing_prob 方法。
_compute_routing_prob 方法是内部使用的计算路由概率的函数。
首先将输入转换为 float32 类型，然后通过 _router_weights 方法计算路由概率，并使用 softmax 函数将结果转换为概率分布。如果有填充掩码，则将其应用于计算结果。
_router_weights 方法计算路由权重。首先获取权重参数 w，然后通过点积计算路由权重。
整体流程是，通过输入数据和路由权重参数计算路由概率，并返回路由概率和相应的路由权重。
以下是你提供的Python代码的每一行都带有中文注释的版本：
import haiku as hk # 导入Haiku库
class MoELayer(hk.Module):
def __init__(
self,
num_experts: int, # 专家数量
layer_fn: Callable, # 层函数
router: Router, # 路由器
mesh: Any = None, # 网格
shard_activations: bool = False, # 分片激活
data_axis: Union[str, Tuple[str, ...]] = "data", # 数据轴
model_axis: Union[str, Tuple[str, ...]] = "model", # 模型轴
name: Optional[str] = "moe", # 名称
):
super().__init__(name) # 初始化父类
self.num_experts = num_experts # 专家数量
self.layer_fn = layer_fn # 层函数
self.router = router # 路由器
self.mesh = mesh # 网格
self.shard_activations = shard_activations # 分片激活
self.data_axis = data_axis # 数据轴
self.model_axis = model_axis # 模型轴
@hk.transparent
def _inference_call(self, inputs: jax.Array, padding_mask: Optional[jax.Array] = None):
routing_probs, _, _ = self.router.compute_routing_prob(
inputs, padding_mask, self.num_experts
) # 计算路由概率
expert_gate, expert_index = jax.lax.top_k(routing_probs, k=self.router.num_selected_experts) # 计算专家门控和专家索引
tmp = jnp.reshape(inputs, (inputs.shape[0] * inputs.shape[1], inputs.shape[2])) # 临时变量
broad_inputs = jnp.tile(tmp[:, jnp.newaxis, :], (1, self.router.num_selected_experts, 1)) # 广播输入
broad_inputs = jnp.reshape(
broad_inputs, (broad_inputs.shape[0] * broad_inputs.shape[1], broad_inputs.shape[2])
) # 重新整形广播的输入
init_fn, _ = hk.transform(self.layer_fn) # 初始化函数
vmapped_init_fn = jax.vmap(init_fn, in_axes=0, out_axes=0) # 映射初始化函数
lifted_init_fn = hk.experimental.transparent_lift(vmapped_init_fn) # 透明提升初始化函数
# 获取 DenseBlock 的 vmapped 参数。
params = lifted_init_fn(
jax.random.split(jax.random.PRNGKey(1), self.num_experts),
jnp.zeros((self.num_experts, 1, 1, inputs.shape[-1])),
) # 获取参数
# Index 和 prob 的形状为 [m, 2]，表示哪个令牌分配给哪个专家。
# b: 专家数量
# m: 令牌或序列维度
# k: 输入嵌入维度
# n: 输出嵌入维度
# e: 每个令牌选择的专家数量
@functools.partial(
shard_map,
mesh=self.mesh,
in_specs=(
P(self.data_axis, None),
P(None, None, self.model_axis),
P(None, None, self.model_axis),
P(None),
P(None),
),
out_specs=P(self.data_axis, self.model_axis),
check_rep=False,
)
def moe_slow_matmul1(input, weight, scales, index, prob):
weight = weight * scales
one_hot_indices = jax.nn.one_hot(index.reshape(-1), 8, axis=0) # 独热编码索引
all_expert_output = jnp.einsum("mk,bkn->bmn", input, weight) # 所有专家的输出
output = jnp.einsum("bm,bmn->mn", one_hot_indices, all_expert_output) # 输出
return output
@functools.partial(
shard_map,
mesh=self.mesh,
in_specs=(
P(self.data_axis, self.model_axis),
P(None, self.model_axis, None),
P(None, self.model_axis, None),
P(None),
P(None),
),
out_specs=P(self.data_axis, None),
check_rep=False,
)
def moe_slow_matmul2(input, weight, scales, index, prob):
weight = weight * scales
one_hot_indices = jax.nn.one_hot(index.reshape(-1), 8, axis=0) # 独热编码索引
all_expert_output = jnp.einsum("mk,bkn->bmn", input, weight) # 所有专家的输出
output = jnp.einsum("bm,bmn->mn", one_hot_indices, all_expert_output) # 输出
return jax.lax.psum(output, axis_name="model") # 累加求和
if hasattr(params["linear"]["w"], "scales"):
x = moe_slow_matmul1(
broad_inputs,
params["linear_v"]["w"].weight,
params["linear_v"]["w"].scales,
expert_index,
expert_gate,
) # 计算矩阵乘积1
y = moe_slow_matmul1(
broad_inputs,
params["linear"]["w"].weight,
params["linear"]["w"].scales,
expert_index,
expert_gate,
) # 计算矩阵乘积2
y = jax.nn.gelu(y) # GELU激活
out = moe_slow_matmul2(
x * y,
params["linear_1"]["w"].weight,
params["linear_1"]["w"].scales,
expert_index,
expert_gate,
) # 计算矩阵乘积3
out = jnp.reshape(
out,
[
inputs.shape[0],
inputs.shape[1],
self.router.num_selected_experts,
out.shape[-1],
],
) # 重新整形输出
out = expert_gate[:, :, :, None].astype(jnp.bfloat16) * out # 门控输出
out = jnp.sum(out, axis=2) # 求和
out = out.astype(jnp.bfloat16) # 转换类型
else:
# 这只是为了构建一个有效的 init_fn，此处返回输入。
return inputs # 返回输入
return out # 返回输出
def __call__(self, inputs: jax.Array, padding_mask: jax.Array):
return self._inference_call(inputs) # 调用推断函数
这段代码定义了一个名为 MoELayer 的类，它是一个 Haiku 模块。
该类用于实现一个 Mixture of Experts（MoE）层。其中，_inference_call 方法实现了推断过程，包括路由、专家选择、矩阵乘积等操作。
这个类的 __call__ 方法用于调用推断函数 _inference_call。
整体流程是：根据输入数据计算路由概率，选择专家，计算并应用专家的权重和激活函数，最后根据路由结果计算最终输出。
class MHAOutput(NamedTuple):
"""Outputs of the multi-head attention operation."""
embeddings: jax.Array
memory: Any
class DecoderOutput(NamedTuple):
embeddings: jax.Array
memory: Any
class TransformerOutput(NamedTuple):
embeddings: jax.Array
memory: Any
这段代码定义了三个命名元组，它们分别是 MHAOutput、DecoderOutput 和 TransformerOutput。
这些命名元组用于表示Transformer模型中的不同输出类型。
MHAOutput表示多头注意力操作的输出，包括嵌入（embeddings）和记忆（memory）。DecoderOutput表示解码器的输出，也包括嵌入和记忆。TransformerOutput表示整个Transformer模型的输出，同样包括嵌入和记忆。
这些命名元组提供了一种清晰的方式来组织和传递多个相关的输出。
from dataclasses import dataclass
from typing import Optional, Union, Tuple
# 使用 dataclass 装饰器定义一个名为 TransformerConfig 的数据类
@dataclass
class TransformerConfig:
emb_size: int # 嵌入大小
key_size: int # 键大小
num_q_heads: int # 查询头数
num_kv_heads: int # 键值头数
num_layers: int # 层数
vocab_size: int = 128 * 1024 # 词汇表大小，默认为 128 * 1024
widening_factor: float = 4.0 # 扩展因子，默认为 4.0
attn_output_multiplier: float = 1.0 # 注意力输出倍增器，默认为 1.0
name: Optional[str] = None # 名称，可选，默认为 None
num_experts: int = -1 # 专家数量，默认为 -1
capacity_factor: float = 1.0 # 容量因子，默认为 1.0
num_selected_experts: int = 1 # 选择的专家数量，默认为 1
init_scale: float = 1.0 # 初始化比例，默认为 1.0
shard_activations: bool = False # 是否分片激活，默认为 False
# 用于激活分片。
data_axis: Union[str, Tuple[str, ...]] = "data" # 数据轴，默认为 "data"
model_axis: Union[str, Tuple[str, ...]] = "model" # 模型轴，默认为 "model"
def __post_init__(self):
# 如果 data_axis 是列表，则将其转换为元组
if isinstance(self.data_axis, list):
self.data_axis = tuple(self.data_axis)
# 如果 model_axis 是列表，则将其转换为元组
if isinstance(self.model_axis, list):
self.model_axis = tuple(self.model_axis)
# 返回分区规则
def partition_rules(self):
return TRANSFORMER_PARTITION_RULES
# 创建 Transformer 实例
def make(self, mesh=None) -> "Transformer":
# 如果 data_axis 是列表，则转换为元组，否则保持不变
data_axis = tuple(self.data_axis) if isinstance(self.data_axis, list) else self.data_axis
# 如果 model_axis 是列表，则转换为元组，否则保持不变
model_axis = (
tuple(self.model_axis) if isinstance(self.model_axis, list) else self.model_axis
)
return Transformer(
num_q_heads=self.num_q_heads,
num_kv_heads=self.num_kv_heads,
widening_factor=self.widening_factor,
key_size=self.key_size,
init_scale=self.init_scale,
mesh=mesh,
attn_output_multiplier=self.attn_output_multiplier,
shard_activations=self.shard_activations,
num_layers=self.num_layers,
num_experts=self.num_experts,
num_selected_experts=self.num_selected_experts,
data_axis=data_axis,
model_axis=model_axis,
)
# 获取内存分片
def get_memory_sharding(self):
return Memory(
layers=[
KVMemory(
k=P(self.data_axis, self.model_axis),
v=P(self.data_axis, self.model_axis),
step=P(self.data_axis),
)
for _ in range(self.num_layers)
],
)
这段代码定义了一个名为 TransformerConfig 的数据类，用于配置 Transformer 模型的参数。
该类包含了各种 Transformer 模型的参数设置，例如嵌入大小、头数、层数等。
其中还包含了一些默认值和方法，如 partition_rules 返回分区规则，make 方法创建一个 Transformer 实例，get_memory_sharding 方法获取内存分片。
def hk_rms_norm(
x: jax.Array,
fixed_scale=False,
sharding=P(None),
) -> jax.Array:
"""对输入张量 x 应用独特的 RMS 标准化，使用默认设置。"""
ln = RMSNorm(axis=-1, create_scale=not fixed_scale, sharding=sharding)
return ln(x)
def make_attention_mask(
query_input: jax.Array,
key_input: jax.Array,
pairwise_fn: Callable[..., Any] = jnp.multiply,
dtype: Any = jnp.bfloat16,
):
"""用于生成注意力权重的掩码辅助函数。
对于 1D 输入（即 `[batch..., len_q]`，`[batch..., len_kv]`），注意力权重将是 `[batch..., heads, len_q, len_kv]`，
此函数将产生 `[batch..., 1, len_q, len_kv]`。
Args:
query_input: 查询长度为 batch 的扁平输入
key_input: 键长度为 batch 的扁平输入
pairwise_fn: 广播元素比较函数
dtype: 掩码返回数据类型
Returns:
用于 1D 注意力的形状为 `[batch..., 1, len_q, len_kv]` 的掩码。
"""
mask = pairwise_fn(jnp.expand_dims(query_input, axis=-1), jnp.expand_dims(key_input, axis=-2))
mask = jnp.expand_dims(mask, axis=-3)
return mask.astype(dtype)
这段代码包含两个函数：
-
hk_rms_norm：该函数对输入张量x应用独特的 RMS 标准化，使用默认设置。它返回经过标准化处理的张量。 -
make_attention_mask：这是一个用于生成注意力权重的掩码辅助函数。对于 1D 输入，它产生一个掩码张量，用于在注意力计算中掩盖不相关的信息。
class Linear(hk.Linear):
def __init__(
self,
output_size: int, # 输出大小
with_bias: bool = True, # 是否包含偏置，默认为 True
sharding: Optional[P] = None, # 分片设置，默认为 None
mesh: Any = None, # 网格设置，默认为 None
name: Optional[str] = None, # 名称，默认为 None
shard_axis: int = 0, # 分片轴设置，默认为 0
):
super().__init__(
output_size=output_size, # 输出大小
with_bias=with_bias, # 是否包含偏置
name=name, # 名称
)
self.sharding = sharding # 分片设置
self.mesh = mesh # 网格设置
self.shard_axis = shard_axis # 分片轴设置
def __call__(
self,
inputs: jax.Array, # 输入张量
) -> jax.Array:
"""Computes a linear transform of the input."""
fprop_dtype = inputs.dtype # 前向传播数据类型
if not inputs.shape:
raise ValueError("Input must not be scalar.") # 输入不应为标量
input_size = self.input_size = inputs.shape[-1] # 输入大小
output_size = self.output_size # 输出大小
# 获取权重参数
w = hk.get_parameter(
"w", [input_size, output_size], jnp.float32, init=hk.initializers.Constant(0)
)
# 如果权重具有 'scales' 属性，则对其进行处理
if hasattr(w, "scales"):
shape = inputs.shape
inputs = jnp.reshape(inputs, (-1, shape[-1]))
@functools.partial(
shard_map,
mesh=self.mesh,
in_specs=(self.sharding, self.sharding),
out_specs=self.sharding,
check_rep=False,
)
def mul(w, s):
return w.astype(s.dtype) * s
w = mul(w.weight, w.scales)
# 计算线性变换
out = jnp.dot(inputs, w.astype(fprop_dtype))
# 如果包含偏置，则添加偏置参数
if self.with_bias:
# 获取偏置参数
b = hk.get_parameter(
"b", [self.output_size], jnp.float32, init=hk.initializers.Constant(0)
)
b = jnp.broadcast_to(b, out.shape)
out = out + b.astype(fprop_dtype)
return out
这段代码定义了一个自定义的 Linear 类，用于实现线性变换操作。其中各个变量的解释如下：
output_size: 输出大小，表示线性变换后的张量的输出维度。with_bias: 是否包含偏置，一个布尔值，表示是否在线性变换中加入偏置项，默认为 True。sharding: 分片设置，用于分布式计算中的数据分片，是一个可选的参数，默认为 None。mesh: 网格设置，用于分布式计算中的设备网格，是一个任意类型的参数，默认为 None。name: 名称，表示该线性变换操作的名称，是一个可选的字符串，默认为 None。shard_axis: 分片轴设置，用于指定在哪个轴上进行数据分片，默认为 0。
该类包含一个 __call__ 方法，用于实现线性变换操作。函数中的各个变量的含义解释如下：
inputs: 输入张量，即待进行线性变换的张量。fprop_dtype: 前向传播数据类型，表示输入张量的数据类型。w: 权重参数，用于进行线性变换的权重矩阵。b: 偏置参数，用于线性变换中的偏置项。out: 输出张量，表示线性变换后得到的张量。
参考资料
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