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该文本提供了一个关于PyTorch二分类神经网络的实现与性能分析的全面概述。首先，它通过具体代码示例展示了如何构建、训练、评估和保存一个基础的神经网络模型，并演示了如何加载模型进行推理。其次，文章深入探讨了不同模型参数规模下，Apple的MPS（Metal Performance Shaders）框架与CPU在训练时间上的性能对比，通过表格数据清晰地呈现了MPS在处理大型模型时相较于CPU的显著优势，并指出了性能的“转折点”。

我的电脑是 Apple MacBook Pro M2 Max 16寸 64G内存

PyTorch 二分类神经网络实现与训练示例 import torch import torch.nn.functional as F from torch.utils.data import Dataset from torch.utils.data import DataLoader # 模型网络 class NeuralNetwork(torch.nn.Module): def init(self, num_inputs, num_outputs): super().init() self.layers = torch.nn.Sequential( torch.nn.Linear(num_inputs, 30), torch.nn.ReLU(), torch.

macOS 上安装（M2）

conda create -n xinference python=3.10.9
conda activate xinference
pip install -U pip
pip install xinference

# GGML
CMAKE_ARGS="-DLLAMA_METAL=on" pip install llama-cpp-python

• 安装
  • GGML 引擎

使用

运行 Xinference

MLX 介绍

MLX 是一个为 Apple Silicon 芯片上的机器学习研究设计的 array 框架，由 Apple 机器学习研究团队提供。

• 熟悉的 API：MLX 拥有一个与 NumPy 紧密对应的 Python API。MLX 还拥有功能齐全的 C++、C 和 Swift API，这些 API 也紧密地反映了 Python API。MLX 拥有更高级别的包，如 mlx.nn 和 mlx.optimizers，它们的 API 紧密跟随 PyTorch，以简化构建更复杂模型的过程。
• 统一内存：MLX 与其他框架的一个显著区别在于其统一内存模型。MLX 中的数组存在于共享内存中。可以在任何支持的设备类型上执行 MLX 数组的操作，无需数据传输。
• MLX 的设计受到了像 NumPy、PyTorch、Jax 和 ArrayFire 这样的框架的启发。

安装

• pip

pip install mlx
pip install mlx-lm

• conda

conda install -c conda-forge mlx
conda install -c conda-forge mlx-lm

TinyLlama

• TinyLlama: The Mini AI Model with a Trillion-Token Punch
• Just using MLX to fine-tune TinyLlama with LoRA locally on a 8 GB Mac Mini.

TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0

• 输入

<|system|>
You are a chatbot who can help code!</s>
<|user|>
Write me a function to calculate the first 10 digits of the fibonacci sequence in Python and print it out to the CLI.</s>
<|assistant|>

• 输出

将 MLX 微调的模型转换为 GGUF 模型最大的意义是可以融入 GGUF 的生态系统，可以在更多的平台上使用。

LoRA 微调

大模型 Mistral-7B-v0.1

• mistralai/Mistral-7B-v0.1

数据集 WikiSQL

• WikiSQL
• sqllama/sqllama-V0

修改脚本 mlx-examples/lora/data/wikisql.py

if __name__ == "__main__":
    # ......
    for dataset, name, size in datasets:
        with open(f"data/{name}.jsonl", "w") as fid:
            for e, t in zip(range(size), dataset):
                t = t[3:]
                json.dump({"text": t}, fid)
                fid.write("\n")

执行脚本 data/wikisql.py 生成数据集。

data/wikisql.py

安装 mlx-lm

pip install mlx-lm

微调

大模型 Deepseek-Coder-7B

• deepseek-ai/deepseek-coder-7b-base-v1.5
• deepseek-ai/deepseek-coder-7b-instruct-v1.5

数据集 WikiSQL

• WikiSQL
• sqllama/sqllama-V0

修改脚本 mlx-examples/lora/data/wikisql.py if name == "main": # ...... for dataset, name, size in datasets: with open(f"data/{name}.jsonl", "w") as fid: for e, t in zip(range(size), dataset): # deepseek-ai/deepseek-coder-7b-instruct-v1.5 # 去掉开头的 <｜begin▁of▁sentence｜>，因为 tokenizer 会自动添加 <｜begin▁of▁sentence｜> t = t[3:-4] + "<｜end▁of▁sentence｜>" json.dump({"text": t}, fid) fid.

使用 LoRA 和 QLoRA 基于 Mistral-7B 微调的实验

• 在 MLX 上使用 LoRA / QLoRA 微调 Text2SQL（二）：使用 LoRA 基于 Mistral-7B 微调
• 在 MLX 上使用 LoRA / QLoRA 微调 Text2SQL（四）：使用 QLoRA 基于 Mistral-7B 微调

LoRA 和 QLoRA 对比

微调

Iteration	LoRA Train Loss	LoRA Val Loss	LoRA Tokens/sec	QLoRA Train Loss	QLoRA Val Loss	QLoRA Tokens/sec
1		2.343			2.420
100	1.204		221.348	1.216		166.377
200	1.091	1.111	207.353	1.095	1.130	187.795
300	0.818		234.182	1.065		194.826
400	0.837	1.076	207.763	0.998	1.006	170.072
500	0.774		223.036	0.726		189.288
600	0.609	1.001	218.118	0.607	1.015	186.397

微调的参数量 LoRA 微调万分之 2.35 （1.704M / 7243.436M * 10000）的模型参数。 QLoRA 微调万分之 13.

预训练模型 mistralai/Mistral-7B-v0.1

量化

QLoRA 微调需要量化，生成 4 位量化的 Mistral 7B 并默认将其存储在 mlx_model 目录中

python convert.py --hf-path mistralai/Mistral-7B-v0.1 -q

mlx_model 目录结构如下：

mlx_model
├── config.json
├── model.safetensors
├── special_tokens_map.json
├── tokenizer.json
├── tokenizer.model
├── tokenizer_config.json
└── weights.00.safetensors

量化后的模型 8.0G

微调

QLoRA 微调

mlx-community/Mistral-7B-v0.1-LoRA-Text2SQL

安装 mlx-lm

pip install mlx-lm

生成 SQL

python -m mlx_lm.generate --model mlx-community/Mistral-7B-v0.1-LoRA-Text2SQL \
                          --max-tokens 50 \
                          --prompt "table: students
columns: Name, Age, School, Grade, Height, Weight
Q: Which school did Wang Junjian come from?
A: "

SELECT School FROM Students WHERE Name = 'Wang Junjian'

上传模型到 HuggingFace Hub

1. 加入 MLX Community 组织

2. 在 MLX Community 组织中创建一个新的模型 mlx-community/Mistral-7B-v0.1-LoRA-Text2SQL

3. 克隆仓库 mlx-community/Mistral-7B-v0.1-LoRA-Text2SQL

mlx-community/Mistral-7B-v0.1-LoRA-Text2SQL

本次微调的模型我已经上传到了 HuggingFace Hub 上，大家可以进行尝试。

安装 mlx-lm

pip install mlx-lm

生成 SQL

python -m mlx_lm.generate --model mlx-community/Mistral-7B-v0.1-LoRA-Text2SQL \
                          --max-tokens 50 \
                          --prompt "table: students
columns: Name, Age, School, Grade, Height, Weight
Q: Which school did Wang Junjian come from?
A: "

SELECT School FROM Students WHERE Name = 'Wang Junjian'

在 MLX 上使用 LoRA / QLoRA 微调 Text2SQL（一）：使用 LoRA 基于 Mistral-7B 微调

📌 没有使用模型的标注格式生成数据集，导致不能结束，直到生成最大的 Tokens 数量。

这次我们来解决这个问题。

数据集 WikiSQL

• WikiSQL
• sqllama/sqllama-V0

修改脚本 mlx-examples/lora/data/w

安装

git clone https://github.com/ml-explore/mlx-examples.git
cd mlx-examples/lora

pip install -r requirements.txt

下载模型

• mistralai/Mistral-7B-v0.1

pip install huggingface_hub hf_transfer

export HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1
huggingface-cli download \
    --local-dir-use-symlinks False \
    --local-dir mistralai/Mistral-7B-v0.1 \
    mistralai/Mistral-7B-v0.1

• huggingface_hub Environment variables

数据集 WikiSQL

• WikiSQL
• sqllama/sqllama-V0

样本格式

NEON & MPS 🆚 CoreML

下载模型（large-v3）

models/download-ggml-model.sh large-v3

NEON & MPS

编译

make clean
make -j

main 帮助 ./main --help usage: ./main [options] file0.wav file1.wav ...

MLX Examples

• MLX
• MLX Documentation

克隆代码

git clone https://github.com/ml-explore/mlx-examples
cd mlx-examples

创建虚拟环境

python -m venv env
source env/bin/activate

pip install -r llms/phi2/requirements.txt
pip install -r llms/qwen/requirements.txt

创建大模型链接 mkdir llms/phi2/microsoft ln -s /Users/junjian/HuggingFace/microsoft/phi-2 llms/phi2/microsoft/phi-2 mkdir llms/qwen/Qwen ln -s /Users/junjian/HuggingFace/Qwen/Qwen-14B-Chat llms/qwen/Qwen/Qwen-14B-Chat ln -s /Users/junjian/HuggingFace/Qwen/Qwen-1_8B llms/qwen/Qwen/Qwen-1_8B ln -s /Users/junjian/HuggingFace/Qwen/Qwen-1_8B-Chat llms/qwen/Qwen/Qwen-1_8

MLX

统一内存：与 MLX 和其他框架的显着区别是统一内存模型。 MLX 中的数组位于共享内存中。 MLX 阵列上的操作可以在任何支持的设备类型上执行，而无需传输数据。

MLX Documentation

创建虚拟环境

mkdir ml-explore && cd ml-explore
git clone https://github.com/ml-explore/mlx
git clone https://github.com/ml-explore/mlx-examples

python -m venv env
source env/bin/activate

Phi-2

• 安装依赖包

cd llms/phi2
pip install -r requirements.txt

• 模型下载和转换

使用已经下载的模型

mkdir microsoft
ln -s /Users/junjian/HuggingFace/microsoft/phi-2 microsoft/phi-2

转换模型

python convert.py

这将生成 MLX 可以读取的 weights.npz 文件。

-rw-r--r--  1 junjian  staff   5.2G 12 20 20:36 weights.npz

• 运行

Phi-2: The surprising power of small language models

microsoft/phi-2

创建虚拟环境

conda create -n huggingface python==3.10.9
conda activate huggingface

安装依赖包

conda install pytorch torchvision -c pytorch
pip install transformers
pip install einops

下载模型

huggingface-cli download microsoft/phi-2 --local-dir microsoft/phi-2 --local-dir-use-symlinks False

代码 import torch from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer torch.set_default_device("mps") model = AutoModelForCausalLM.

• SDXL-Turbo 模型
• SDXL-Turbo 代码
• Clipdrop SDXL TURBO Real-Time Text-to-Image Generation
• Stable Diffusion 台灣社群v2

下载代码

git clone https://github.com/Stability-AI/generative-models.git Stability-AI/generative-models
cd Stability-AI/generative-models/

创建虚拟环境

python -m venv env
source env/bin/activate
pip install -r requirements/pt2.txt
pip install .

Apple Silicon 上没有安装成功，安装包 triton 不支持

下载模型

pip install "huggingface_hub[cli]"

SDXL-Turbo

huggingface-cli download stabilityai/sdxl-turbo --local-dir checkpoints --local-dir-use-symlinks False

CLIP huggingface-cli download openai/clip-vit-large-patch14 --lo

ChatGLM2-6B

ChatGLM2-6B 是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本，在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上，ChatGLM2-6B 引入了如下新特性：

1. 更强大的性能：基于 ChatGLM 初代模型的开发经验，我们全面升级了 ChatGLM2-6B 的基座模型。ChatGLM2-6B 使用了 GLM 的混合目标函数，经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练，评测结果显示，相比于初代模型，ChatGLM2-6B 在 MMLU（+23%）、CEval（+33%）、GSM8K（+571%） 、BBH（+60%）等数据集上的性能取得了大幅度的提升，在同尺寸开源模型中具有较强的竞争力。
2. 更长的上下文：基于 FlashAttention 技术，我们将基座模型的上下文长度（Context Length）由 ChatGLM-6B 的 2K 扩展到了 32K，并在对话阶段使用 8K 的上下文长度训练，允许更多轮次的对话。但当前版本的 ChatGLM2-6B 对单轮超长文档的理解能力有限，我们会在后续迭代升级中着重进行优化。
3. 更高效的推理：基于 Multi-Query Attention 技术，ChatGLM2-6B 有更高效的推理速度和更低的显存占用：在官方的模型实现下，推理速度相比初代提升了 42%，INT4 量化下，6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。

LLaMA

LLaMA-13B 在大多数基准上的表现优于 GPT-3（175B），LLaMA-65B 与最好的型号 Chinchilla-70B 和 PaLM-540B 具有竞争力。

• LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models

克隆

git clone https://github.com/facebookresearch/llama
cd llama

下载模型

修改 download.sh，配置下载模型的 地址(PRESIGNED_URL) 和 下载目录(TARGET_FOLDER)。

vim download.sh

PRESIGNED_URL="https://agi.gpt4.org/llama/LLaMA/*"             # replace with presigned url from email
TARGET_FOLDER="./"             # where all files should end up

bash download.sh

llama.cpp

构建

git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp
make

拷贝 LLaMA 模型到当前目录 ls .