NanoGPT Tutorial
环境准备
本文所有操作均在MacBook Air（macOS 13.5.1,2020版,M1芯片）和OptiPlex 7080（Linux Mint 21.2）上测试验证。 您也可以在其他的系统上运行，只需要在安装conda时按照官方文档稍作改动即可。
安装Miniconda 和Python
在MacOS下，可以通过以下脚本安装[1]：
$ mkdir -p ~/miniconda3
$ curl https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh -o ~/miniconda3/miniconda.sh
$ bash ~/miniconda3/miniconda.sh -b -u -p ~/miniconda3
$ rm -rf ~/miniconda3/miniconda.sh
安装完成后，可以使用conda命令来管理机器学习的Python环境了。默认系统会自动创建一个Python3.11的环境：
$ python --version
Python 3.11.5
$ whereis python
python: /Users/riguz/miniconda3/bin/python
安装PyTorch
由于nanoGPT是机遇PyTorch的，因此需要安装它。在Mac上运行时，可以采用nightly版本， 因为更新的版本会集成Mac自带GPU的支持，“可能”性能上可以得到提升。
$ conda install pytorch-nightly::pytorch torchvision torchaudio -c pytorch-nightly
下载nanoGPT
nanoGPT依赖于一些Python的软件包，在运行之前应该首先进行安装[2]。
这里直接通过pip进行安装即可，
为加快下载速度，可以选择使用国内的pip源，如清华镜像（-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple）。
$ pip install torch numpy transformers datasets tiktoken wandb tqdm -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
接下来将nanoGPT克隆到本地：
$ git clone https://github.com/drriguz/nanoGPT.git
运行“莎士比亚”例子
为了测试nanoGPT是否能正确工作，我们可以运行它自带的莎士比亚的例子。 该例子通过一个两三万行的莎士比亚剧本作为训练语料，大概长这样：
First Citizen:
Before we proceed any further, hear me speak.
All:
Speak, speak.
First Citizen:
You are all resolved rather to die than to famish?
All:
Resolved. resolved.
...
运行这个例子分为三步：
- 准备数据，通过
data/shakespeare_char/prepare.py脚本将语料加载到本地，并将数据切分为训练集和验证集，供训练使用 - 通过
train.py进行训练 - 训练完成后，通过
sample.py运行查看结果
首先，数据准备非常简单，直接运行prepare.py即可。 该脚本会将数据拆分成两部分，一部分用来进行训练，一部分用来做验证， 并将原文分别进行简单的编码，穷举所有字符并制作一个映射表通过序号进行映射，最后生成包含这些编码序号的文件train.bin和val.bin：
$ cd nanoGPT
$ python data/shakespeare_char/prepare.py
length of dataset in characters: 1,115,394
all the unique characters:
!$&',-.3:;?ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz
vocab size: 65
train has 1,003,854 tokens
val has 111,540 tokens
然后，开始真正的训练过程。由于MacBook上没有支持CUDA的显卡，只能使用CPU推理：
# 如果在不支持CUDA的设备上运行会报错：
# $ python train.py config/train_shakespeare_char.py
# raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled")
python train.py config/train_shakespeare_char.py --device=cpu --compile=False --eval_iters=20 --log_interval=1 --block_size=64 --batch_size=12 --n_layer=4 --n_head=4 --n_embd=128 --max_iters=2000 --lr_decay_iters=2000 --dropout=0.0
...
step 2000: train loss 1.7640, val loss 1.8925
saving checkpoint to out-shakespeare-char
iter 2000: loss 1.6982, time 306.45ms, mfu 0.05%
可以看到，train loss（训练损失）会逐渐减少，说明训练起到效果了。 整个过程需要大概1分钟的时间，训练结束后，就可以运行查看效果了：
$ python sample.py --out_dir=out-shakespeare-char --device=cpu
Overriding: out_dir = out-shakespeare-char
Overriding: device = cpu
number of parameters: 0.80M
Loading meta from data/shakespeare_char/meta.pkl...
I by doth what letterd fain flowarrman,
Lotheefuly daught shouss blate thou his though'd that opt--
Hammine than you, not neme your down way.
ELANUS:
I would and murser wormen that more?
...
对于笔者来说，很难判断生成的结果到底有多好，就算拿莎士比亚的原文可能也品味不出来好坏。 但是，至少从形式上来看，生成的结果是令人满意的，至少看起来像那么回事。
至此，我们已经亲手训练并运行成功了nanoGPT，是不是很简单！
理论上如果通过GPU训练会更快一些，但是在MacBook上测试通过mps（--device=mps）
训练的时间与CPU几乎相当。
训练一个nanoGPT模型
从莎士比亚的例子可以看出，nanoGPT训练的过程实际上十分简单，只需要一段文本，就可以从中学习到一些知识。 本质上，学习的是“概率”，即文字与文字之间的关系。 那么，如果我们用一些其他的语料， 是不是就可以得到想要的结果呢？
学习一下启蒙读物《三字经》？
看起来nanoGPT学习能力还不错，那我们不妨来让它学习一下中国小孩的启蒙教材《三字经》吧。 这里我们仿照shakespeare_char的做法， 把训练数据换成三字经：
人之初
性本善
性相近
...
我们期望nanoGPT学习了这些数据之后， 起码能生成像每句话三个字的“三字经”。 使用同样的参数训练一下试试：
$ python data/sanzijing_char/prepare.py
$ python train.py config/train_sanzijing_char.py --device=cpu --compile=False --eval_iters=20 --log_interval=1 --block_size=64 --batch_size=12 --n_layer=4 --n_head=4 --n_embd=128 --max_iters=2000 --lr_decay_iters=2000 --dropout=0.0
...
iter 1998: loss 0.0437, time 23.68ms, mfu 0.06%
iter 1999: loss 0.0535, time 23.63ms, mfu 0.06%
step 2000: train loss 0.0445, val loss 8.9908
iter 2000: loss 0.0524, time 331.35ms, mfu 0.05%
接下来运行一下试试：
$ python sample.py --out_dir=out-sanzijing-char --device=cpu
...
宇文周
与高齐
迨至隋
一土宇
不再传
失统绪
唐高祖
...
看出问题了么？尽管模型生成的的确像是三字经，这根本就是原封不动的三字经！ 也就是说，模型并没有“生成”我们想要的内容， 更像是在背诵我们训练时的语料。 在机器学习中，这种现象叫做“过拟合（overfitting）”，当模型尝试“记住”训练数据而非从训练数据中学习规律时，就可能发生过拟合。
通常，出现这种问题是由于数据集过小导致的。我们的三字经总共就三百多条数据（机器学习几百条的数据量一般认为是很少，几千到几万可以算中等[3]），由于数据量太少而导致过拟合。 过拟合时，从训练的损失上也可以看出端倪：
# train loss不断收敛，但是跟val loss差别很大
step 2000: train loss 0.0445, val loss 8.9908
这样训练出来的数据，缺乏泛化能力。也就是说， 对于训练中出现的数据能够给出结果， 但是如果是没有出现过的，就不能得到结果了。为了验证这个结果， 我们可以修改sample.py运行时的start参数，该参数用来控制模型根据什么进行续写：
$ python sample.py --out_dir=out-sanzijing-char --device=cpu --start="养不"
...
养不教
父之过
教不严
...
$ python sample.py --out_dir=out-sanzijing-char --device=cpu --start="养要"
...
养要
记其事
五子者
可以看出，如果是出现过的字，模型能够准确“背出”内容；但对于没有见到过开头，就不知道怎么回答了。
不听不听，和尚念经
由于三字经实在是内容太少，通过这几百条数据很难训练成一个会写三字经的模型。 那么，只要提高内容，多给点训练数据，来个几万几十万条，不是就可以了么？ 有什么东西可以找到丰富的语料呢？
经过一点调查，笔者发现佛经是个不错的选择。 一方面佛经很啰嗦，动不动就几十卷； 一方面又很晦涩，就是看也很难看懂，可能甚至比看莎士比亚的英文剧本更难理解。
于是，我们拿《大般若波罗蜜多经》这部也许是最长的佛经来训练一下试试。 训练数据共五万多行，合计约五百七十万字。足够大了！
$ python data/boluojing_char/prepare.py
$ python train.py config/train_boluojing_char.py --device=cpu --compile=False --eval_iters=20 --log_interval=1 --block_size=64 --batch_size=12 --n_layer=4 --n_head=4 --n_embd=128 --max_iters=2000 --lr_decay_iters=2000 --dropout=0.0
...
step 2000: train loss 1.5015, val loss 3.3029
这次训练后，train loss和val loss就比较接近了。 然后运行测试一下效果：
$ python sample.py --out_dir=out-boluojing-char --device=cpu
...
“不也，善现。”
“即四念住、四正断、四神足、五根、五力、七等觉支、八圣道支无二分故。”
“世尊，预流果无生不二。”
“善现，一切智智无二言定，无二为方便、无生为方便、无所得、无生为方便，回向一切智智，修习五眼、六神通。”
“世尊，云何以五眼、六神通无二为方便、无生为方便、无所得为方便，回向一切智智、道相智，修习六神通，修习八圣道支？”
“庆喜，云何菩萨摩诃萨行无忘失法无二无二为方便、无生为方便、无所得为方便，回向一切智智智，修习佛十力、四无所畏、四无碍解、大慈、大悲、大喜、大舍、十八佛不共法、一切法。”
“庆喜，以四无所畏、四无碍解、大慈、大悲、大喜、大舍、十八佛不共法性空与外空、内空、空、大空、胜义空、有为空、无为空、毕竟空、无际空、散空、无变异空、本性空、自相空、共相空、一切法空、不可得空、无性空、自性空、无性自性空清净，外空乃至无性自性自性空清净故法界清净。何以故？若一切智智清净，若法界乃至不思议界清净，若道相智、一切相智清净，无二、无二分、无别、无断故。
“善现，一切智智清净故一切相智清净，一切相智清净故无性空清净。何以故？若一切智智清净，若无
$ python sample.py --out_dir=out-boluojing-char --device=cpu --start="如是我闻：一时，佛在舍卫国祇树给孤独园，与"
...
如是我闻：一时，佛在舍卫国祇树给孤独园，与善男子、善女人圣过生人、无为智不染著，或不？”
“善现，是善男子、善女人等，诸有情毕竟中，不获福聚无量无边有，无数无增语是菩萨摩诃萨不见余菩提，亦不见无所有，亦不见有唯有唯有有所得故人中，法界、法界、意识界，亦不见有见可得、不见识界及身触、意触为缘所生诸受乃至身触为缘所生诸受无染有性故，名为名四念住、四正断乃至十后、中际谓无所有性。
“善现，如是，善现，如见诸佛如来、应、正等觉、正等觉亦无相，无所有不见。何以故？眼界性空法界、无愿故。色界等无所有故。眼识界及眼触为缘所生诸受无我亦无所有故，受、想、行、识；声、香、味、触、法处无所有故，当知四念住亦无所有；声、香、味、触、法处故，当知作意，当知作意；无明无所有，当知无所有故，善现，当知是为菩萨摩诃萨不作者，亦无所有；法亦无所有故，当知般若波罗蜜多，当知般若波罗蜜多亦无所有。
“善现，菩萨摩诃萨若善，亦无所有故，当知般若波罗蜜多亦无所有，水、火、风、空、识界无所有故，菩萨摩诃萨行般若波罗蜜多亦无所有；一切菩萨摩诃萨所行般若波罗蜜多，净戒乃至般若波罗蜜多亦无所有；水、火、风、空、识界无所有不可得，声、香、味、触、法处菩萨摩诃萨无所
...
与之前的三字经不同，这次生成的“佛经”不仅看起来像那么回事， 其中很多句子都是训练的原文没有的，是nanoGPT所“臆造”出来的。
但是，对于生成的结果的好坏，难以评判。 也许这些句子是毫无意义的组合而已，但是对于普通人，缺乏相关的佛学知识， 也不知道是自己不理解，还是模型生成的不正确。 这样训练出来的模型大概率只能用来唬人了。
水浒传
如果把佛经换一下，换成小说，我们就很容易可以判断出生成的结果如何了。 以《水浒传》为例，全文共计四千多行，九十多万字。
$ python data/shuixu_char/prepare.py
$ python train.py config/train_shuixu_char.py --device=cpu --compile=False --eval_iters=20 --log_interval=1 --block_size=64 --batch_size=12 --n_layer=4 --n_head=4 --n_embd=128 --max_iters=2000 --lr_decay_iters=2000 --dropout=0.0
...
step 2000: train loss 4.2661, val loss 4.8593
训练2000步后，train loss下降到4.2661，相对于之前的训练来看这个数值偏高。 让我们看一下效果先：