pax_global_header00006660000000000000000000000064147235352430014522gustar00rootroot0000000000000052 comment=a48e72987ab25e6f84b35317f96d4c4b3efaae91 pengchengmind-7b/000077500000000000000000000000001472353524300142025ustar00rootroot00000000000000pengchengmind-7b/README.md000066400000000000000000000136061472353524300154670ustar00rootroot00000000000000PengCheng-Mind 鹏城·脑海大模型是基于Transformer架构的自回归式语言模型。模型全流程基于中国算力网的全自主安全可控国产软硬件平台进行开发和训练， 采用MindSpore框架实现在大规模集群上长期稳定的多维分布式并行训练。鹏城·脑海模型主要聚焦中文核心能力，兼顾英文和部分多语言能力。 当前模型已完成训练1T Tokens数据量，仍在持续训练迭代中。 随着中国算力网的不断发展壮大，我们希望通过模型训练全流程开源开放的方式，将鹏城·脑海200B 模型培育为算力网上一个种子应用， 吸引产学研界更多人参与到通用大语言模型基座的研究和应用中，一起助力国产智能软硬件生态的发展。
## 模型信息 | 模型 | 开源日期 | 预训练token数 | 可下载 |:----------|:--------:|:-------:|:-------:| | PengChengMind-7B-latest | 24.11 | 2T | ✅ | | [PengChengMind-7B](https://openi.pcl.ac.cn/PengChengMind/PengChengMind-7B/modelmanage/show_model) | 23.11 | 1T | ✅ | PengChengMind-7B-latest 更新： - **batch size调整策略：Loss收敛最优的batchsize方案** - **学习率调整策略：WSD 、Cosine scheduler** - **MuP：最优超参不随着width增大而变化** - **超参数优化：采用了贪心算法依次找到最优配置** - **数据配比：多组对比实验优化数据配比** ## 要点 - **两千亿级参数量大语言模型「鹏城·脑海」** - **代码、200B/7B 模型逐步全开源** - **MindSpore超大规模自动并行技术** - **模型基于国产全栈式软硬件协同生态（算力网+MindSpore+CANN+昇腾910+ModelArts）** ### 模型结构 | PengCheng-Mind 7B | 结构参数 | | :-------------| :--------------- | | seq_length | 4096 | | vocab_size | 125952 | | embedding_size | 4096 | | num_layers | 32 | | num_heads | 32 | ### 环境要求 支持 python >= 3.7.5, mindspore >= 2.1 版本. 推荐使用mindspore的官方 docker 镜像 (http://mirrors.cn-central-221.ovaijisuan.com/mirrors.html) | 硬件平台 | 操作系统 |框架 |7B推理设备数量 |7B微调设备数量 | | :------------|:--------------- |:---------- |:------------------|:---------------| | Ascend 910 | EulerOS-aarch64 |MindSpore |1卡 |≥16卡 | ### 模型演化和开源 [鹏城·脑海模型申请](https://openi.pcl.ac.cn/extension/mind) ### 推理 #### 7B 鹏城·脑海模型推理 启动命令（--offline 1代表使用NPU裸机，修改脚本中local_ckpt_path为脑海7B预训练模型文件路径; --offline 0代表使用modelarts环境,修改脚本中gpu_model_npy_obspath为脑海7B预训练模型文件路径;）: ```bash python predict_new7B.py \ --run_type predict \ --mode 7B \ --vocab_size 125952 \ --seq_length 4096 \ --distribute true \ --use_pynative_op 1 \ --op_level_model_parallel_num 1 \ --device_num 1 \ --stage_num 1 \ --top_p 1.0 \ --top_k_num 3 \ --max_generate_length 100 \ --pre_trained true \ --use_rope True \ --use_past True \ --offline 1 ``` ### 微调 #### 1、准备训练数据 参考[数据](#数据)部分 #### 2、预训练模型加载，增量训练 启动命令（修改脚本中 obs_ckpt_url为脑海7B预训练模型文件路径。stage开启时，可修改micro_size来调整batch size大小）: ```bash python train_7B_new2024.py \ --data_url YOUR_OUTPUT_PATH \ --mode 7B \ --vocab_size 125952 \ --seq_length 4096 \ --stage_num 2 \ --op_level_model_parallel 8 \ --micro_size 16 \ --optimizer_shard 1 \ --param_init_type fp16 \ --save_checkpoint True \ --save_checkpoint_steps 100 \ --recompute True \ --sequence_parallel True \ --save_checkpoint_bucket_dir YOUR_SFT_OBS_PATH \ --save_strategy_bucket_dir YOUR_SFT_strategySaving_OBS_PATH \ --use_rope True \ --pre_trained True ``` #### 3、模型合并 finetune 完后的模型是分片的，如果要进行推理，则先需要对模型进行合并。 合并脚本参考： ```bash python tools/merge_ckpt_forpp.py --obs_save_path YOUR_OBS_SAVE_PATH ``` **(1).微调时产生的策略文件:$strategy_name_prefix** **(2).merge成单个ckpt的策略文件:$src_obs_strategy_inference** **(3).微调产生的多个模型分片位置:$ckpt_obs_path** ### 数据 ##### 生成训练数据 推荐镜像环境[CPU镜像-mindspore_cpu.zip]，解压后docker load：https://openi.pcl.ac.cn/PengChengMind/PengChengMind-7B/datasets/ 参考已制作数据集：https://openi.pcl.ac.cn/PengChengMind/PengChengMind-7B/datasets/pretrain_2B.zip 参考脚本：`/tools/pre_process_data.py` 在 YOUR_DATASET_PATH 目录下存放多个 `xxx.json` 文件，如果训练数据较多，最好每个 `json` 文件大小统一，且分开多个 `json` 存放， 大小可以 1M 一个文件。如果有繁体文字，需要转成简体，可以使用`zhconv`。 每个 `json` 文本格式为（需要换行符号分割不同样本）： ```txt {"text": "sample1"} {"text": "sample2"} {"text": "sample2"} ``` ```bash python pre_process_data.py --input_glob "YOUR_DATASET_PATH/*.json" --output_file "YOUR_OUTPUT_PATH/mindrecord" --SEQ_LEN 4097 ``` 将会在YOUR_OUTPUT_PATH目录下生成mindrecord* 文件。 ### NPU 模型转 GPU 转换流程： 一、merged-NPU模型文件，转NPY中间文件 ```bash python tools/check_merged_ckpt_7B.py ``` **(1).merge后单个NPU-ckpt文件路径：$ckpt_full_name** **(2).转换出NPY文件路径：$ckpt_obs_path** 二、NPY中间文件，通过torch库，执行以下转换脚本，转换生成GPU模型 ```bash python tools/convert_ms_to_megatron.py ``` **(1).中间NPY文件路径：$ms_npy_base_path/merged_ckpt.npy** **(2).输出GPU模型：$pt_save_path/model_optim_rng.pt** ### 声明 [鹏城·脑海模型开源协议](./docs/鹏城·脑海模型开源协议.pdf) [数据集/算力来源声明]() pengchengmind-7b/docs/000077500000000000000000000000001472353524300151325ustar00rootroot00000000000000pengchengmind-7b/docs/PengCheng-Mind-logo.png000066400000000000000000011534151472353524300213330ustar00rootroot00000000000000PNG  IHDRDJ@ pHYs  ֿIDATxw]u~Nv s3)fʲ-4xf~~Dr-Y)1S")1$"nt9X8o7 ${Y}sT޵K\W4?f_Ћ>k"Z+v%@pm㵱1 oDtObw#^FUǻMvPkH!I  &]pt۰K.԰Oozgࡧ<~iާ8Q?ADt?wՙAF頵nj<~f$RMQ |dP q槷]=Ol{rVYwF-WhCJ2vxїx|s\޻~?oN^b8ݍ) ^hEW'ѷY#T-]6Xuk7SwBX.R1^O°lk,S9ݸk12͉M)e'ǿv9pozT=mÃep^:R}R*ܰy#t4 XyzBoj? f|[_c{ bq{/߿W{~'|af*xt:0$P.^Y\6\u g@]d '1.̿15 C<3X 5滂?ƜTcu( S+%'?[g}tlz+I) ®`ge\"v2B>M V#AYOqg_%'fӜ*#oL:t$-4F7AtJC41d'B؀ZF(HZ+0~,Q2/=O"egQ%aݚ fՄ!6HOГ;\Ce 6ʼz0}BRh8n=KBX@;0jFTkô׹{%DDzljD%: !h9Чbq "_(6 8 UMf%FPZXr=BQŰ&D{PF40$к@"EOC~xln ad*Ƹ.%t|Z=;ANUXf B@~ƟY[@ H+*/F5hNf wi!X•* ƪ8YۍcGe2N/ )mNTm2`|MiǥpO9Hb7oF6F@GL gVpd. ^f7skځ'v$;r 2ƋiX8[KNZC-pw"?/0CaB0ݬ*n%UNr{Nsl`hg"Sn."Ox;gF^beSE`H ZcH z_v}^ZsHAS?{wa&]q k^C%k|?Z(#bq5Y;Aa5h ea_isD/CO,(B=֑\'~>bZfn\OxBf$1OuP=QsDj!fqꞦh HAI:l {5 }0 `TQݏS( 2,a4.E" 4D5h="D!E<MЄHcA3@ dXç블ᲿxMPhmݗ1Q}Z8ivchix[4u{n`[5l)^cZ a)]76 |8Cܰ%(mTZPbSe\w=$oL<͌;l뼘K{T$3$^hoOJ4lI9k ^)(U痶}V'Kw2ޜ`Ky\>p5Lsm۹umL6y4:=VH!5,ar9X>CGaC~59.;g2!mvښtIv ]Ņ=EkMJ5Q83&t ܭb~-940n\+ ƐF JI 0b#nwaDfV74Zu^=C $JAyf:~0$溓hEL:q嚦ji\;&ZOt @.H A攇E'/&:(".fo%AYqD&JvtDCp'0Td8O1xIwB{I'$J5Es@_թ%ᠴi&q924U ۰tHMm' ‹\zRؘг>!HR :hFH DAvK rpPE@#7rl%4y"@@dޏ|,˙Phs;ںs4&\ޅgF r= #D N~ M#ߦT:\n͜dsRJ2M_^$KFB{/qƜO&!$nXE"._voL6Y g2L-3IJ7I!u$6?(l f&V9Zdg%ޮG@Lvnhe?4i CvUL[<-NXCxQ`L:{]/+%$a\cD9f.)%Ab;Mg8'8MIo_~|-읚3njPX*I#i*˧ZtF"HÌH!b j>@PB D-@$8 *H]`0 !JCb­u!NՁnR=Gx#8Zvh4)GELbEhg+A+F3VwvGfv9NTraX粡A'ao1eGQ7lGFZG2BcIZ02D"xaHD:N ѦFH#@8F8I eŨ< 73Yn`kAVL*`!DDD6aNd,##AWAf{Ch5%ki|\("D7Һ(x0H.4Z1tRvs敜D*Awi6ߤQZS,V-X9 aI3֟2:-JƏ eZ;zPĖI.4eW ,iil뾕Ww<٪2l0&̦Kf1ޜxJPD ΋ffi^>ͨIW@* m;KsϚ}1fwK>6/oq: m#wҗ{F_4xzz}-Iǥ71ŭ#;tS#Ǧ[Kn<,2`hm6Sw_=fqUޘ=D5H8jYp:9K[9{.vdQ4ט mح)"nc˙_u!~aJA3 H"@x5 <#?1M6RqP+},G 6.HHĶVp &>ˌ3FP1;j)FD1ˤ 0И 0*50C4bcJ &șc`? e܃D/#4o?i\t\ipP:8$`:,"4\fVQ D"q?>z Di$~ E0l@7**HtEA 3mM~A'rr|T8IULc" qto\]0 @HvDw|]gJRH,aʇ&kuF!CNMs`%dREH,W@&GXq>J|42%o t%y h͇S2Ӝ"T`.q6f:8Q27]#W?9 )6r'zEޛzCt%BU\ InƑIL5NrʫxmboLa(ՃRE Rw[V y;* aeXֲ+tĬ[7a0Ernl z&OQr͞Lv`g,IB ^Ku: l=P) NgLu>S'7 >zftA.gKD;˓wǬF1X)$Uurqb-ie>7lY̼L6]'X[iN,֛dX ;tLx 1cZR7M".e'`ܯbIe)/_?i1X")]N۰8^ő+7*)2f 5uAi )044Öh Bf4[o . TD &ֱ3G ~=NwGUL:tBD}"DWlaηj=)Dم헨F tj;FTsk1^:ֵ۰cؘ͌zhӍS\=Ew4&j2QhN;. 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IIDJQpD$%=$*%(EIJbjH+tzI D֟Ir޶C=mՋf$ $I~ԃlL pVx&ّAޑ\5,RI4k?ae8JYx2兮)!]T]/iXy !d!dz!)e20jG20W}@}-VP3Iе)tM 5)ZqvĥIM#.]쒱0&伪G҃*`@ǥ^B g!y8Myr$<~QZ c'K/ zIOj S藤-Jʨr {ӥMBkUKogWݴOIo7]z1}].~^~]7O-JTd|)@~*t9S\PCsݍi Rd`P:F= 1 dF#HpǰeezZTitpQm XA}b cy_$2%Y2dDK&dNݾ5;cα9 Ok6rôn]^3$ Mcv#FS<36{x?g+=YSOSܨnߩ5W;EgF&u&sCȝpf|68Y^ DCA14/vkO`$Ɂx 3So# ԌB(eNUH\& IHטI~|)m9F1*YˡMpWw WsZS~5 lSC2D"P!ok6Ƶ; ׍ü35'0₆x]/wa~?w[ SN!N4OkM S4]φˏ4W;HĽP>Kz3 E)NF2V^*f6a<~0 SMu`nlԭySMu/[n5bI"AmDvbĆwUlڹT%g Tl>;X> 6}{`!OEzC&Ob8``ipX'"咆72O pAgoT8{yW,|h׹ͦs!s VPSto&Mc'ovtӵIdJ/z)d5d5~tM1G6 s u~d2TYbWxuU.qy/0ɒ{JOve@,i4 0}" endstream endobj 13 0 obj <>stream hެYn7 VDJ-C ܊\wa wm9٩9^O! %\5>xI$6^2&RxBǕFS<)gf' Ut?שpm5UCirqf.@fn 89F!v7Bp]i ÄĒ0 `e  wG<8dT0L:  !dbkb*|VHJFB6aRE|Ȧ 1d:X@u";SeVeשT ]d AL!l!1d,!cٵ>  lbAL%l]c!2d0fTHb?IŠ{Ɔ$ nC@3Htr@6BZ `>-b)7R daADp 䆰ar "Wvo~'?r[;&^Ss~{~wׯ/^r~iP~O}? ilD9 e\1=o窮jad $*0 O2sUsN*9Ui⪄Xg\TJWNI5HvJS]Ep\jj JH7?xG@ml9mhȊ#VY`C#!mB} uq[ y}/g6% WjBs%[ 9W6s5%O,R6 ӦҦc Og.o6mB C٥5g:.Ӫ^,8|0e $gL[ >at:r|UY֦xi-#MVY G-c9mE"?Ce; v(QD|Fጒzk0u5YHyvZS]a:FҶ@rv[^Z9\$EϷTĪRj NkyId;ih^e#Ee }Pƕ\ƙ9َw^Q?12ܚLVyXx]n(p]n(x]u֍sCɺ U4K-TmDC9HSy_48#WZ. y 'JA:XXX}1*#d%!b#:}ʼn\~OZ{_B{AgC# b endstream endobj 14 0 obj <>stream hެY]k\7Oi5@KPlP຋1NHɶgu jљ/inBbTG"NLQBЎ%<in THE~DgQhS9c)iQ#E 2 `08)pT+- fȊq@`c$銁Imxlź FVjo 2Č݅1#Gi@nCШ֕IK/hhTt@$)D4@d#l Jbr6Q\M4@uhXO ,T%h]550j%(2LZ(p(i0tfc%Sl@4 flլkKep"р,\@T@nl]@n,78iS0Bܭrg#@,SLVB(fRΆ Mܺ( qlXW/16)Uf^%BW6g=a&Ň[kIoۜ/_>m7v/w?lo_䷗?w/^?󋻫ۻe IH2:TqCcua')=o[ҕ[J3ooΝ7[zUsB4r3:WIPU^ #d"F":".""""!%#C+qCi3:ڙGC"\?c&͘@IqCcK.д<zWAs~bOy! %/ 1#ߞ+vs+Tw.6s u3$wC+7m?_]m^^^l~Ӄ҆ti?gV*YaipC1<[=xOxR7Nn(rQ}hOn.3:Q͍d<-玼;pϓx4hn3 |O9%zF>2`߈R5k9'a5V(f5ҩRWF\t u*-@Pr*T )ʄ5&ju=dYy^&Kԙu/;r<<wYdNa{Y$N&REK]gI` \(۪ َT|h#W9;%eǔ'6jԫPpo^ ~筸ùʂ%@cԛm7i&ʼ]$T0:R>stream h޴XoT9 W|%BZX-7ġ0v`*픾} Q2َ䈃P+#1f )a3>P6$95UȱP&EJe]Δ3B%bq_X\짷o6S`^^|_^Nޙ@yoЧ/^ZJ=]!uzWJJ^%d. X@|AK'J33eU` 0oI,݅[w)\o` \J`ƜUQL uwPjwea/Ɵ3JO+* 5۪;BfiUfgwxtd09?2fB[{CTG\sYc*sR:3Wت- gc F a/tȋč6|M?;8fn<rfQJ5s6B'zk4h\m,ÒŲcX hЇ9$SoOsϳW#߱ŋ=z~d5Lc@`2nҳ iCڱfV`ɜYeV]KHz ڴիsKW~0 endstream endobj 16 0 obj <>stream Microsoft® Word 2019 application/pdf Windows User Microsoft® Word 2019 2023-09-21T14:20:33+08:00 2023-09-26T15:00:48+08:00 2023-09-26T15:00:48+08:00 uuid:582530F6-4A1B-47F7-9CDB-1ACD1EA70186 uuid:a3efd122-c20b-42d8-8f6f-2ab0fe843aa9 endstream endobj 17 0 obj <>stream h24T0Pw/+Q0L)64)Ic0 1 2V? U? 1= | endstream endobj 18 0 obj <>stream h24R0Pw,-/K//V-N-w.JM,sI,Ip22026424412066P70PL./O+Y_`d`h=(?49~;;v0% endstream endobj 19 0 obj <>/Filter/FlateDecode/ID[<0163EA7C6C531E46B2983DE2E097AA96>]/Info 392 0 R/Length 119/Root 394 0 R/Size 393/Type/XRef/W[1 3 1]>>stream hbb&FM L a _D2ټ3l>9>_dH@ f"Y!昂Hy`6}a`DEFQrqh8jMW$$^p0' endstream endobj startxref 116 %%EOF pengchengmind-7b/eval_new7B_CHID_ppl.py000066400000000000000000000536571472353524300202270ustar00rootroot00000000000000# Copyright 2021 Huawei Technologies Co., Ltd # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. # You may obtain a copy of the License at # # http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 # # Unless required by applicable law or agreed to in writing, software # distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. # See the License for the specific language governing permissions and # limitations under the License. # ============================================================================ """ PengChengMind predict run """ import json import os import requests import datetime import glob import numpy as np from tqdm import tqdm import mindspore.common.dtype as mstype import mindspore.communication.management as D import mindspore as ms from mindspore import context, Tensor from mindspore import export from mindspore.context import ParallelMode from mindspore.parallel import set_algo_parameters from mindspore.parallel._cost_model_context import _set_multi_subgraphs from mindspore.train.model import Model from mindspore.train.serialization import load_distributed_checkpoint, load_checkpoint from mindspore.parallel._transformer.transformer import TransformerOpParallelConfig, TransformerRecomputeConfig from src.generate import get_scores from src.pengcheng_mind_7B import EvalNet, PengChengMindModel from src.pengcheng_mind_config import set_parse, PengChengMindConfig from src.utils import get_args from mindspore.common import Parameter from mindspore.common.tensor import Tensor from mindspore.train.serialization import load_checkpoint, load_param_into_net project_root = os.path.abspath(os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) + os.path.sep + "..") _PROJECT_ROOT = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) hf_project = lambda *x: os.path.join(_PROJECT_ROOT, *x) os.system("cat /home/ma-user/anaconda3/envs/MindSpore/lib/python3.7/site-packages/mindspore/.commit_id") def restore_checkpoint(args_param, network, cache_url='/cache/Ckpt/'): r""" Load checkpoint process. """ restore_ranks = D.get_rank() print("======start single checkpoint", flush=True) ckpt_name = os.path.join(cache_url, f"rank_{restore_ranks}.ckpt") if not ckpt_name: print(f"There is no ckpt file in {ckpt_name}, " f"current ckpt_files found is {ckpt_name} " f"with pattern {ckpt_name}, so skip the loading.") time_stamp = datetime.datetime.now() print(f"time stamp {time_stamp.strftime('%Y.%m.%d-%H:%M:%S')} pre trained ckpt model {ckpt_name} loading", flush=True) # Load checkpoint files latest file print(f'Start to load from {ckpt_name}') param_dict = load_checkpoint(ckpt_name) # for k, v in param_dict.items(): # print("rank: ", restore_ranks, k) load_param_into_net(network, param_dict, strict_load=False) def set_auto_parallel_context(args_opt): """Set the auto parallel context""" rank = 0 device_num = 1 context.reset_auto_parallel_context() # context.set_auto_parallel_context( # strategy_ckpt_load_file=args_opt.strategy_load_ckpt_path) if args_opt.distribute == "true": D.init() device_num = D.get_group_size() rank = D.get_rank() print("rank_id is {}, device_num is {}".format(rank, device_num)) context.set_auto_parallel_context( parallel_mode=ParallelMode.SEMI_AUTO_PARALLEL, gradients_mean=False, full_batch=True, loss_repeated_mean=True, enable_parallel_optimizer=False, strategy_ckpt_save_file=f'/cache/strategy_{rank}.ckpt', pipeline_stages=args_opt.stage_num) set_algo_parameters(elementwise_op_strategy_follow=True) _set_multi_subgraphs() return rank, device_num def load_model(args_opt): r""" The main function for load model """ context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE) # Set parallel context rank, device_num = set_auto_parallel_context(args_opt) context.set_context(variable_memory_max_size="30GB") context.set_context(save_graphs=2, save_graphs_path="/cache/graphs_of_device_id_" + str(rank), device_target=args_opt.device_target) strategy_local_file = f"/cache/inference_strategy_100b_d8_mp8_dp1-{rank}.ckpt" ms.set_auto_parallel_context(strategy_ckpt_save_file=strategy_local_file) if args_opt.eval_task: use_past = False else: use_past = args_opt.use_past print('local_rank:{}, start to run...'.format(rank), flush=True) # Set model property, rewrite the model parallel if device_num < args_opt.op_level_model_parallel_num: print(f"The op_level_model_parallel_num {args_opt.op_level_model_parallel_num} is smaller than the device num，" f"so change it to the {device_num}", flush=True) args_opt.op_level_model_parallel_num = device_num model_parallel_num = args_opt.op_level_model_parallel_num data_parallel_num = int(device_num / (model_parallel_num*args_opt.stage_num)) micro_batch_interleaved = args_opt.micro_batch_interleaved parallel_config = TransformerOpParallelConfig(data_parallel=data_parallel_num, model_parallel=model_parallel_num, pipeline_stage=args_opt.stage_num, micro_batch_num=args_opt.micro_size, vocab_emb_dp=False, recompute=False) # add sequence_parallel parallel_config.sequence_parallel = args_opt.sequence_parallel # add select_recompute parallel_config.select_recompute = args_opt.select_recompute per_batch_size = args_opt.per_batch_size batch_size = per_batch_size * data_parallel_num # Now only support single batch_size for predict if args_opt.run_type == "predict": batch_size = 1 if args_opt.softmax_compute_fp32 == "FP32": softmax_compute_type = mstype.float32 elif args_opt.softmax_compute_fp32 == "FP16": softmax_compute_type = mstype.float16 else: raise ValueError(f"Unknown softmax_compute_fp32 {args_opt.softmax_compute_fp32}") if args_opt.top_query_softmax_fp32 == "FP32": top_query_softmax = mstype.float32 elif args_opt.top_query_softmax_fp32 == "FP16": top_query_softmax = mstype.float16 else: raise ValueError(f"Unknown top_query_softmax_fp32 {args_opt.top_query_softmax_fp32}") print(f"softmax_compute_type: {softmax_compute_type}") print(f"top_query_softmax: {top_query_softmax}") ################################################## pc-mind v2 ####################################################### config = PengChengMindConfig(batch_size=batch_size // parallel_config.micro_batch_num // micro_batch_interleaved, num_heads=args_opt.num_heads, hidden_size=args_opt.embedding_size, seq_length=args_opt.seq_length, vocab_size=args_opt.vocab_size, use_moe=bool(args_opt.use_moe), eod_token=args_opt.eod_id, num_layers=args_opt.num_layers, ffn_hidden_size=int((2 * args_opt.embedding_size * 4 / 3) / 64) * 64, eod_reset=bool(args_opt.eod_reset), use_past=use_past, load_ckpt_path=args_opt.load_ckpt_path, param_init_type=mstype.float32 if args_opt.param_init_type == 'fp32' else mstype.float16, enable_offload=bool(args_opt.opt_offload), parallel_config=parallel_config, use_rope=args_opt.use_rope, use_flash_attention=args_opt.use_flash_attention, pipeline_config_filename=args_opt.pipeline_config_filename) # softmax_compute_fp32=softmax_compute_type) print(">>> FFN_Hidden_Size for PengChengMind-new7B is: {} >>>\n".format(config.ffn_hidden_size)) config.softmax_compute_fp32 = mstype.float32 #softmax_compute_type config.top_query_softmax_fp32 = mstype.float32 #top_query_softmax # config.hidden_act = "swiglu" ##################################################################################################################### print("===config is: ", config, flush=True) print("=====args_opt is: ", args_opt, flush=True) # Define network pengcheng_mind = PengChengMindModel(config) # # 完整模型加载，要在构图之前 from src.pengcheng_mind_7B import PengChengMindLossWith_notPrompt from src.loss import CrossEntropyLoss_eval loss = CrossEntropyLoss_eval() eval_net = PengChengMindLossWith_notPrompt(config, pengcheng_mind, loss, pad_token=args_opt.padding_id, seq_length=args_opt.seq_length) eval_net.set_train(False) model_predict = Model(eval_net) # Compile network and obtain tensor layout for loading ckpt inputs_np = Tensor(np.ones(shape=(config.batch_size, config.seq_length)), mstype.int32) current_index = Tensor(np.array([0]), mstype.int32) if args_opt.distribute == "false": predict_layout = None elif args_opt.eval_task: # Compiling only needs the shape predict_layout = model_predict.infer_predict_layout(inputs_np, inputs_np) elif config.use_past: batch_valid_length = Tensor(np.array([0]), mstype.int32) init_true = Tensor([True], mstype.bool_) inputs_np_1 = Tensor(np.ones(shape=(config.batch_size, 1)), mstype.int32) model_predict.predict_network.add_flags_recursive(is_first_iteration=True) predict_layout = model_predict.infer_predict_layout(inputs_np, current_index, init_true, batch_valid_length) model_predict.predict_network.add_flags_recursive(is_first_iteration=False) _ = model_predict.infer_predict_layout(inputs_np_1, current_index, init_true, batch_valid_length) else: predict_layout = model_predict.infer_predict_layout(inputs_np, current_index) local_ckpt_path = '/cache/pretrained_7b_fp16.ckpt' if args_opt.pre_trained: # STEP = 500 # download_OneCKPT_from_obs( # obs_ckpt_url=f'obs://pcmind7b/ckpts/PengCheng-Mind-7B-1000_tokens_fp16.ckpt', # local_ckpt_url=local_ckpt_path, # rank=rank) # param_dict = load_checkpoint(local_ckpt_path) # load_param_into_net(eval_net, param_dict) # print("================load param ok=================", flush=True) ####################################################################### # #### method1: loading [.npy file] # if not args_opt.offline: # import moxing as mox # gpu_model_npy_obspath = "obs://test-zy/merged_ckpt_pt.npy" # local_npy_path = "/cache/ckpt.npy" # mox.file.copy(gpu_model_npy_obspath, local_npy_path) # gpu_param_dict_array = np.load(local_npy_path, allow_pickle=True) # ####################################################################### # # for key, value in pengcheng_mind.parameters_dict().items(): # print(key, value) # # for param in pengcheng_mind.get_parameters(): # for gpu_param_dict in gpu_param_dict_array: # key = gpu_param_dict['name'] # value = gpu_param_dict['data'] # if key == param.name or ('position' in key and 'position' in param.name): # # param.data.set_data(Tensor(value)) # param.data.set_data(Tensor(value, config.param_init_type)) # print('> setting: {}'.format(param.name)) # print("================load param ok=================", flush=True) # # ####################################################################### # # # saving npu-ckpt for yunnao2-obs # # tokens_flag = "227B" # # save_local_ckpt = "pcmind_new7B_{}tks.ckpt".format(tokens_flag) # # ms.save_checkpoint(pengcheng_mind, save_local_ckpt) # # if not args_opt.offline: # # if config.param_init_type == mstype.float32: # # mox.file.copy(save_local_ckpt, # # "obs://" # # "fp32-{}".format(save_local_ckpt)) # # else: # # mox.file.copy(save_local_ckpt, # # "obs://" # # "fp16-{}".format(save_local_ckpt)) # # print("================save param to OBS ok=================", flush=True) #### method2: loading [.ckpt file] if not args_opt.offline: import moxing as mox # gpu_model_npy_obspath = "obs://pcl-verify/yizx/2023_7b_ckpts/mind7b_to_ckpts/new7b_gpu_npy2msckpt/" \ # "fp16-pcmind_new7B_227Btks.ckpt" # gpu_model_npy_obspath = "obs://pcl-verify/yizx/2023_7b_ckpts/mind7b_to_ckpts/new7b_gpu_npy2msckpt/" \ # "new-fp16-iter47200-pcmind_new7B_227Btks.ckpt" gpu_model_npy_obspath = "obs://pcl-verify/yizx/2023_7b_ckpts/mind7b_to_ckpts/new7b_gpu_npy2msckpt/" \ "new-fp16-v660sft-pcmind_new7B_660Btks.ckpt" # "new-fp32-iter47200-pcmind_new7B_227Btks.ckpt" mox.file.copy(gpu_model_npy_obspath, local_ckpt_path) param_dict = load_checkpoint(local_ckpt_path) load_param_into_net(eval_net, param_dict) print("================load param ok=================", flush=True) # ####################################################################### return model_predict, config def run_predict(model_predict, config, args_opt): """run predict""" from src.generate import generate, generate_increment import time D.init() rank_id = D.get_rank() device_num = D.get_group_size() generate_func = generate_increment if config.use_past else generate # Define tokenizer from transformers import AutoTokenizer pcmind7b_tokenizer_dir = hf_project("tokenizer/baichuan2") print(pcmind7b_tokenizer_dir) print(os.listdir(pcmind7b_tokenizer_dir)) vocab_path = pcmind7b_tokenizer_dir tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(vocab_path, trust_remote_code=True) EOT = tokenizer.eos_token_id PAD = tokenizer.unk_token_id id_label = {0: "A", 1: "B", 2: "C", 3: "D"} File_Dir = "/home/ma-user/modelarts/user-job-dir/pcmind_new_7B/task_dataset/chid" file_dir = os.path.join(File_Dir, "test_public.json") count = 0 correct_num = 0 acc = 0 with open(file_dir, "r", encoding="utf8") as f: for line in f.readlines(): count += 1 line = json.loads(line) id, candidates, content, answer = line["id"], line["candidates"], line["content"], line["answer"] input_str_one = content.replace("#idiom#", candidates[0]) input_str_two = content.replace("#idiom#", candidates[1]) input_str_thr = content.replace("#idiom#", candidates[2]) input_str_fou = content.replace("#idiom#", candidates[3]) input_str_fiv = content.replace("#idiom#", candidates[4]) input_str_six = content.replace("#idiom#", candidates[5]) input_str_sev = content.replace("#idiom#", candidates[6]) input_ids_one = np.array([tokenizer.encode(input_str_one, add_special_tokens=False)]).reshape(1, -1) input_ids_two = np.array([tokenizer.encode(input_str_two, add_special_tokens=False)]).reshape(1, -1) input_ids_thr = np.array([tokenizer.encode(input_str_thr, add_special_tokens=False)]).reshape(1, -1) input_ids_fou = np.array([tokenizer.encode(input_str_fou, add_special_tokens=False)]).reshape(1, -1) input_ids_fiv = np.array([tokenizer.encode(input_str_fiv, add_special_tokens=False)]).reshape(1, -1) input_ids_six = np.array([tokenizer.encode(input_str_six, add_special_tokens=False)]).reshape(1, -1) input_ids_sev = np.array([tokenizer.encode(input_str_sev, add_special_tokens=False)]).reshape(1, -1) # mask_length = len(tokenizer.encode(f"{example}问题：{question}\n答案：", add_special_tokens=False)) mask_length = 0 mask_ids_one = np.array([[0] * mask_length + [1] * (input_ids_one.shape[-1] - mask_length) + [0] * (config.seq_length - input_ids_one.shape[-1])]) mask_ids_two = np.array([[0] * mask_length + [1] * (input_ids_two.shape[-1] - mask_length) + [0] * (config.seq_length - input_ids_two.shape[-1])]) mask_ids_thr = np.array([[0] * mask_length + [1] * (input_ids_thr.shape[-1] - mask_length) + [0] * (config.seq_length - input_ids_thr.shape[-1])]) mask_ids_fou = np.array([[0] * mask_length + [1] * (input_ids_fou.shape[-1] - mask_length) + [0] * (config.seq_length - input_ids_fou.shape[-1])]) mask_ids_fiv = np.array([[0] * mask_length + [1] * (input_ids_fiv.shape[-1] - mask_length) + [0] * (config.seq_length - input_ids_fiv.shape[-1])]) mask_ids_six = np.array([[0] * mask_length + [1] * (input_ids_six.shape[-1] - mask_length) + [0] * (config.seq_length - input_ids_six.shape[-1])]) mask_ids_sev = np.array([[0] * mask_length + [1] * (input_ids_sev.shape[-1] - mask_length) + [0] * (config.seq_length - input_ids_sev.shape[-1])]) input_ids_one = np.pad(input_ids_one, ((0, 0), (0, config.seq_length - input_ids_one.shape[-1])), 'constant', constant_values=(0, PAD)) input_ids_two = np.pad(input_ids_two, ((0, 0), (0, config.seq_length - input_ids_two.shape[-1])), 'constant', constant_values=(0, PAD)) input_ids_thr = np.pad(input_ids_thr, ((0, 0), (0, config.seq_length - input_ids_thr.shape[-1])), 'constant', constant_values=(0, PAD)) input_ids_fou = np.pad(input_ids_fou, ((0, 0), (0, config.seq_length - input_ids_fou.shape[-1])), 'constant', constant_values=(0, PAD)) input_ids_fiv = np.pad(input_ids_fiv, ((0, 0), (0, config.seq_length - input_ids_fiv.shape[-1])), 'constant', constant_values=(0, PAD)) input_ids_six = np.pad(input_ids_six, ((0, 0), (0, config.seq_length - input_ids_six.shape[-1])), 'constant', constant_values=(0, PAD)) input_ids_sev = np.pad(input_ids_sev, ((0, 0), (0, config.seq_length - input_ids_sev.shape[-1])), 'constant', constant_values=(0, PAD)) input_ids_one = Tensor(input_ids_one, mstype.int32) input_ids_two = Tensor(input_ids_two, mstype.int32) input_ids_thr = Tensor(input_ids_thr, mstype.int32) input_ids_fou = Tensor(input_ids_fou, mstype.int32) input_ids_fiv = Tensor(input_ids_fiv, mstype.int32) input_ids_six = Tensor(input_ids_six, mstype.int32) input_ids_sev = Tensor(input_ids_sev, mstype.int32) mask_ids_one = Tensor(mask_ids_one, mstype.float32) mask_ids_two = Tensor(mask_ids_two, mstype.float32) mask_ids_thr = Tensor(mask_ids_thr, mstype.float32) mask_ids_fou = Tensor(mask_ids_fou, mstype.float32) mask_ids_fiv = Tensor(mask_ids_fiv, mstype.float32) mask_ids_six = Tensor(mask_ids_six, mstype.float32) mask_ids_sev = Tensor(mask_ids_sev, mstype.float32) loss1 = model_predict.predict(input_ids_one, mask_ids_one).asnumpy().tolist() loss2 = model_predict.predict(input_ids_two, mask_ids_two).asnumpy().tolist() loss3 = model_predict.predict(input_ids_thr, mask_ids_thr).asnumpy().tolist() loss4 = model_predict.predict(input_ids_fou, mask_ids_fou).asnumpy().tolist() loss5 = model_predict.predict(input_ids_fiv, mask_ids_fiv).asnumpy().tolist() loss6 = model_predict.predict(input_ids_six, mask_ids_six).asnumpy().tolist() loss7 = model_predict.predict(input_ids_sev, mask_ids_sev).asnumpy().tolist() loss = np.concatenate([loss1, loss2, loss3, loss4, loss5, loss6, loss7]) answers_pred = int(np.argmin(loss)) if answers_pred == answer: correct_num += 1 acc = correct_num / count if rank_id == 0: print("CHID ", " ,zero shot , 准确率Acc：", acc, "number: ", count) if rank_id == 0: print("\n\n=========================================================") print("CHID ", " ,zero shot , 准确率Acc：", acc, "number: ", count) def main(): """Main process for predict or export model""" opt = get_args(True) set_parse(opt) model_predict, config = load_model(opt) run_predict(model_predict, config, opt) if __name__ == "__main__": main() pengchengmind-7b/flash_attention/000077500000000000000000000000001472353524300173645ustar00rootroot00000000000000pengchengmind-7b/flash_attention/__init__.py000066400000000000000000000001101472353524300214650ustar00rootroot00000000000000# Copyright (C) 2021.Huawei Technologies Co., Ltd. All rights reserved. pengchengmind-7b/flash_attention/attention.py000066400000000000000000000357661472353524300217640ustar00rootroot00000000000000# Copyright (C) 2021.Huawei Technologies Co., Ltd. All rights reserved. from abc import ABCMeta from abc import abstractmethod from functools import partial from collections import defaultdict import te.platform as tbe_platform from tbe import tik from tbe.common.platform import get_soc_spec from constants import FP16 from constants import FP32 from constants import GM from constants import MASK_FILL_VALUE from constants import UB from tiling_strategy.strategy import TilingPara from tiling_strategy.strategy import TilingStrategy from tiling_strategy.xunfei_tiling import XunfeiTiling from tik_ops_utils import TikOpsUtils class FlashAttention(metaclass=ABCMeta): """The base class of FlashAttention""" def __init__(self, q, k, v, attn_mask, dropout_mask, alibi_mask, kernel_name, tiling_stgy_cls, prev_block_num=65536, next_block_num=65536, high_precision=False, disable_debug=True): """ Init parameter shape :param q: with shape: (B, h, N, d) :param k: with shape: (B, h, N, d) :param v: with shape: (B, h, N, d) :param attn_mask: with shape: (1, N, N) or (B, N, N) :param dropout_mask: with shape: (B, h, N, N) :param alibi_mask: with shape: (B, h, 1, N) :param kernel_name: :param tiling_stgy_cls: :param prev_block_num: :param next_block_num: :param disable_debug: """ self.tik_instance = tik.Tik(disable_debug=disable_debug) self.core_num = get_soc_spec(tbe_platform.CORE_NUM) self.M = tbe_platform.get_soc_spec(tbe_platform.L1_SIZE) self.kernel_name = kernel_name self.cont_data_mv_1_bust = partial(self.tik_instance.data_move, sid=0, nburst=1, src_stride=0, dst_stride=0) self.tik_ops_utils = TikOpsUtils(self.tik_instance) self.parse_input_shape(alibi_mask, attn_mask, dropout_mask, k, q, v) # NZ _, _, N1, M1, M0, N0 = self.q_shape self.M1 = M1 self.N1 = N1 self.M0 = M0 self.N0 = N0 self.d = N1 * N0 # ND batch_size, h, Nq, actual_d = self.q_ori_shape self.head_num = h self.B, self.Nq = batch_size * h, Nq self.N = self.k_ori_shape[2] self.actual_d = actual_d self.l_shape = [batch_size, h, self.Nq] self.m_shape = [batch_size, h, self.Nq] self.O_shape = self.q_shape self.prev_block_num = prev_block_num self.next_block_num = next_block_num self.high_precision = high_precision if self.high_precision: self.precision_type = FP32 else: self.precision_type = FP16 if tiling_stgy_cls is None: self.tiling_stgy = XunfeiTiling(self.Nq, self.N, self.d) else: self.tiling_stgy: TilingStrategy = tiling_stgy_cls(self.Nq, self.N, self.d) # NZ get offset def get_gm_offset(self, batch_start, batch_idx, h, w, block_h, block_idx): gm_offset = (batch_start + batch_idx) * h * w + block_idx * block_h * self.N0 return gm_offset # ND get offset @staticmethod def get_l_m_gm_offset(batch_start, batch_idx, h, block_h, block_idx): gm_offset = (batch_start + batch_idx) * h + block_idx * block_h return gm_offset @staticmethod def get_alibi_gm_offset(batch_start, batch_idx, w, block_w, block_idx): gm_offset = (batch_start + batch_idx) * w + block_idx * block_w return gm_offset @staticmethod def get_drop_mask_gm_offset(batch_start, batch_idx, h, w, block_h, block_h_idx, block_w, block_w_idx): gm_offset = (batch_start + batch_idx) * h * w + block_h_idx * (w * block_h) + block_w_idx * block_w return gm_offset @abstractmethod def define_custom_inputs(self): raise NotImplemented @abstractmethod def define_outputs(self): raise NotImplemented @abstractmethod def collect_inputs(self): raise NotImplemented @abstractmethod def collect_outputs(self): raise NotImplemented def get_cur_tr_block_num(self, tr_idx): cur_prev_block_num = min(tr_idx, self.prev_block_num) cur_next_block_num = min(self.next_block_num, self.Tc - tr_idx - 1) block_num = cur_prev_block_num + 1 + cur_next_block_num return block_num def get_total_block_num(self): block_num = 0 for b_idx in range(self.B): for tr_idx in range(self.Tr): block_num += self.get_cur_tr_block_num(tr_idx) return block_num def update_core_task_map(self, core_b_map, core_b_tr_map, core_idx, b_start, b_end, tr_start, tr_end): core_b_map[core_idx][0] = min(core_b_map[core_idx][0], b_start) if tr_end == 0: # 跨head，但跨过的head不会被当前的core处理 core_b_map[core_idx][1] = max(core_b_map[core_idx][1], b_end - 1) else: core_b_map[core_idx][1] = max(core_b_map[core_idx][1], b_end) for b_idx in range(b_start, b_end + 1): if b_idx == b_end and tr_end == 0: # 跨head，但跨过的head不会被当前的core处理 break elif b_idx == b_start and b_idx == b_end: # 没跨head core_b_tr_map[core_idx][b_idx] = (tr_start, tr_end) elif b_idx == b_start: # 跨head，第一个head core_b_tr_map[core_idx][b_idx] = (tr_start, self.Tr) elif b_idx == b_end: # 跨head，最后一个head core_b_tr_map[core_idx][b_idx] = (0, tr_end) else: # 跨head，中间的head core_b_tr_map[core_idx][b_idx] = (0, self.Tr) def convert_py_dict_to_tik_tensor(self, core_b_map, core_b_tr_map): # python dict -> tik tensor # [batch_start, batch_idx_end] -> [batch_start, batch_num] # [tr_start, tr_idx_end] -> [tr_start, tr_idx_end) core_idx_to_batch_info = self.tik_instance.Tensor( "int32", (self.core_num, 2), name="core_idx_to_batch_info", scope=UB ) core_idx_to_tr_info = self.tik_instance.Tensor( "int32", (self.core_num, self.B, 2), name="core_idx_to_tr_info", scope=UB ) for core_idx in core_b_map.keys(): batch_start, batch_end = core_b_map[core_idx] core_idx_to_batch_info[core_idx, 0] = batch_start core_idx_to_batch_info[core_idx, 1] = batch_end - batch_start + 1 for batch_idx in core_b_tr_map[core_idx].keys(): tr_start, tr_end = core_b_tr_map[core_idx][batch_idx] core_idx_to_tr_info[core_idx, batch_idx, 0] = tr_start core_idx_to_tr_info[core_idx, batch_idx, 1] = tr_end return core_idx_to_batch_info, core_idx_to_tr_info def get_core_bath_info(self): """ Get batch start and batch number of each NPU core. :return: Tensor([[core_1_batch_start, core_1_batch_num],...,[core_m_batch_start, core_m_batch_num]]), Tensor([[[core_1_batch_1_Tr_start, core_1_batch_1_Tr_end],...[core_1_batch_n_Tr_start, core_1_batch_n_Tr_end]],...,[[core_m_batch_1_Tr_start, core_m_batch_1_Tr_end],...[core_m_batch_n_Tr_start, core_m_batch_n_Tr_end]] """ if self.core_num > self.B * self.Tr: self.core_num = self.B * self.Tr total_blk_num = self.get_total_block_num() b_start = 0 tr_start = 0 remain_blk_num = total_blk_num core_b_map = defaultdict(lambda: [100000, -1]) core_b_tr_map = defaultdict(lambda: defaultdict(list)) for core_idx in range(self.core_num): cur_core_blk_num = 0 cur_each_core_blk_num = remain_blk_num // (self.core_num - core_idx) cur_core_finished = False b_end = b_start tr_end = tr_start while b_end < self.B: while tr_end < self.Tr: cur_tr_blk_num = self.get_cur_tr_block_num(tr_end) if abs(cur_core_blk_num - cur_each_core_blk_num) <= \ (cur_core_blk_num + cur_tr_blk_num - cur_each_core_blk_num): self.update_core_task_map(core_b_map, core_b_tr_map, core_idx, b_start, b_end, tr_start, tr_end) remain_blk_num -= cur_core_blk_num cur_core_finished = True break else: cur_core_blk_num += cur_tr_blk_num tr_end += 1 if tr_end == self.Tr: tr_end = 0 b_end += 1 if cur_core_finished: b_start = b_end tr_start = tr_end break core_idx_to_batch_info, core_idx_to_tr_info = self.convert_py_dict_to_tik_tensor(core_b_map, core_b_tr_map) return core_idx_to_batch_info, core_idx_to_tr_info def get_attn_mask_gm_offset(self, batch_start, batch_idx, h, w, block_h, block_h_idx, block_w, block_w_idx): if self.att_mask_shape[0] == 1: gm_offset = block_w_idx * (h * block_w) + block_h_idx * block_h * self.N0 else: gm_offset = ((batch_start + batch_idx) // self.head_num) * h * w \ + block_w_idx * (h * block_w) + block_h_idx * block_h * self.N0 return gm_offset def parse_input_shape(self, alibi_mask, attn_mask, dropout_mask, k, q, v): """parser input shape""" self.has_attn_mask = False self.has_drop_mask = False self.has_alibi_mask = False # NZ self.q_shape = q["shape"] self.k_shape = k["shape"] self.v_shape = v["shape"] # ND self.q_ori_shape = q["ori_shape"] self.k_ori_shape = k["ori_shape"] if attn_mask is not None: self.has_attn_mask = True self.att_mask_shape = attn_mask["shape"] if dropout_mask is not None: self.has_drop_mask = True self.drop_mask_shape = dropout_mask["shape"] if alibi_mask is not None: self.has_alibi_mask = True self.alibi_mask_shape = alibi_mask["shape"] def define_inputs_outputs(self): self.define_common_inputs() self.define_custom_inputs() self.define_outputs() def init(self): tiling_para: TilingPara = self.tiling_stgy.tiling() self.Br = tiling_para.Br self.last_Br = tiling_para.last_Br self.Bc = tiling_para.Bc self.last_Bc = tiling_para.last_Bc self.Tr = tiling_para.Tr self.Tc = tiling_para.Tc self.define_inputs_outputs() def define_common_inputs(self): """define common input gm tensors""" self.Q_gm = self.tik_instance.Tensor(FP16, self.q_shape, name="Q_gm", scope=GM) self.K_gm = self.tik_instance.Tensor(FP16, self.k_shape, name="K_gm", scope=GM) self.V_gm = self.tik_instance.Tensor(FP16, self.v_shape, name="V_gm", scope=GM) if self.has_attn_mask: self.att_mask_gm = self.tik_instance.Tensor(FP16, self.att_mask_shape, name="att_mask_gm", scope=GM) if self.has_drop_mask: self.drop_mask_gm = self.tik_instance.Tensor(FP16, self.drop_mask_shape, name="drop_mask_gm", scope=GM) if self.has_alibi_mask: self.alibi_mask_gm = self.tik_instance.Tensor(FP16, self.alibi_mask_shape, name="alibi_mask_gm", scope=GM) def do_alibi_mask(self, Sij_ub, alibi_mask_gm_offset, m_aligned, n_aligned): """load alibi mask from gm to ub, then add Sij""" with self.tik_instance.new_stmt_scope(disable_sync=False): alibi_mask_ub = self.tik_instance.Tensor(FP16, (1, n_aligned), scope=UB, name="alibi_mask_ub") self.tik_instance.data_move(alibi_mask_ub, self.alibi_mask_gm[alibi_mask_gm_offset], 0, 1, n_aligned // 16, 0, 0) alibi_mask_ub_broadcast = self.tik_ops_utils.broadcast_row(alibi_mask_ub, (m_aligned, n_aligned)) self.tik_instance.h_add(Sij_ub, Sij_ub, alibi_mask_ub_broadcast) def do_att_mask(self, Sij_ub_N1MN0, attn_mask_gm_offset, q_blk_height, kv_blk_height, q_blk_h_aligned, kv_blk_h_aligned): """load attn mask from gm to ub, then mul it by MASK_FILL_VALUE and add Sij""" with self.tik_instance.new_stmt_scope(disable_sync=False): att_mask_ub = self.tik_instance.Tensor(FP16, (kv_blk_h_aligned // self.N0, q_blk_h_aligned, self.N0), scope=UB, name="att_mask_ub") self.tik_instance.data_move(att_mask_ub, self.att_mask_gm[attn_mask_gm_offset], 0, kv_blk_height // self.N0, q_blk_height * self.N0 // 16, (self.Nq - q_blk_height) * self.N0 // 16, 0) self.tik_instance.h_mul(att_mask_ub, att_mask_ub, MASK_FILL_VALUE) self.tik_instance.h_add(Sij_ub_N1MN0, Sij_ub_N1MN0, att_mask_ub) def do_dropout_mask(self, Pij_ub, dropout_mask_gm_offset, kv_blk_h_aligned, kv_blk_height, q_blk_h_aligned, q_blk_height, precision_type=FP16, workspace=None): """load drop mask from gm to ub, then mul it by Pij""" with self.tik_instance.new_stmt_scope(disable_sync=False): dropout_mask_ub = self.tik_instance.Tensor(FP16, (q_blk_h_aligned, kv_blk_h_aligned), scope=UB, name="drop_mask_ub") self.tik_instance.data_move(dropout_mask_ub, self.drop_mask_gm[dropout_mask_gm_offset], 0, q_blk_height, kv_blk_height // 16, (self.N - kv_blk_height) // 16, 0) dropout_mask_ub = dropout_mask_ub.reshape((kv_blk_height // self.N0, q_blk_height, self.N0)) if precision_type == FP32: dropout_mask_ub_fp32 = self.tik_instance.Tensor(FP32, (kv_blk_h_aligned // self.N0, q_blk_h_aligned, self.N0), scope=UB, name="dropout_mask_ub_fp32") self.tik_instance.h_cast(dropout_mask_ub_fp32, dropout_mask_ub, "none") if workspace is None: self.tik_instance.h_mul(Pij_ub, Pij_ub, dropout_mask_ub_fp32) else: self.tik_instance.h_mul(workspace, Pij_ub, dropout_mask_ub_fp32) else: if workspace is None: self.tik_instance.h_mul(Pij_ub, Pij_ub, dropout_mask_ub) else: self.tik_instance.h_mul(workspace, Pij_ub, dropout_mask_ub) pengchengmind-7b/flash_attention/constants.py000066400000000000000000000010051472353524300217460ustar00rootroot00000000000000# Copyright (C) 2021.Huawei Technologies Co., Ltd. All rights reserved. from tbe import tik BLOCK_NUM = 16 FP16 = "float16" INT8 = "int8" INT32 = "int32" FP32 = "float32" REPEAT_SZ = 128 BLK_STRIDE = 1 REPEAT_STRIDE = 8 TRANS_CUBE_TGT = 8 FP16_MIN_VAL = -65504.0 MASK_FILL_VALUE = -10000.0 GM = tik.scope_gm L1 = tik.scope_cbuf L1OUT = tik.scope_cbuf_out UB = tik.scope_ubuf L0A = tik.scope_ca L0B = tik.scope_cb L0C = tik.scope_cc DTYPE_SIZE = { "int8": 1, "float16": 2, "int16": 2, "float32": 4, } pengchengmind-7b/flash_attention/flash_attention_bwd.py000066400000000000000000000720511472353524300237610ustar00rootroot00000000000000import os import sys from tbe import tik sys.path.append(os.path.dirname(__file__)) from tiling_strategy.strategy import TilingStrategy from attention import FlashAttention from constants import FP16 from constants import FP32 from constants import INT32 from constants import GM from constants import L1 from constants import UB class FlashAttentionBwd(FlashAttention): """The implementation of FlashAttention backward This function contains the flash attention backward implementation used in flash attention (see paper) `FlashAttention: Fast and Memory-Efficient Exact Attention with IO-Awareness ` """ def __init__(self, q, k, v, O, dO, l, m, attn_mask, dropout_mask, alibi_mask, prev_block_num, next_block_num, high_precision, kernel_name, tiling_stgy: TilingStrategy, disable_debug): super().__init__(q, k, v, attn_mask, dropout_mask, alibi_mask, kernel_name, tiling_stgy, prev_block_num, next_block_num, high_precision, disable_debug) if isinstance(q, dict): self.dO_shape = dO["shape"] # [B, Nq, d] else: self.dO_shape = dO.shape self.dV_shape = self.v_shape self.dQ_shape = self.q_shape self.dK_shape = self.k_shape def define_outputs(self): """define output gm tensors""" self.dQ_gm = self.tik_instance.Tensor(FP32, self.dQ_shape, name="dQ_gm", scope=GM, is_atomic_add=True) self.dK_gm = self.tik_instance.Tensor(FP32, self.dK_shape, name="dK_gm", scope=GM, is_atomic_add=True) self.dV_gm = self.tik_instance.Tensor(FP32, self.dV_shape, name="dV_gm", scope=GM, is_atomic_add=True) def define_custom_inputs(self): """define input gm tensors""" self.O_gm = self.tik_instance.Tensor(FP16, self.O_shape, name="O_gm", scope=GM) self.dO_gm = self.tik_instance.Tensor(FP16, self.dO_shape, name="dO_gm", scope=GM) self.l_gm = self.tik_instance.Tensor(self.precision_type, self.l_shape, name="l_gm", scope=GM) self.m_gm = self.tik_instance.Tensor(FP16, self.m_shape, name="m_gm", scope=GM) def collect_inputs(self): """collect all input gm tensors into input_gm_list, the input list should keep order with the para order in Primitive and init """ input_gm_list = [ self.Q_gm, self.K_gm, self.V_gm, self.O_gm, self.dO_gm, self.l_gm, self.m_gm ] if self.has_attn_mask: input_gm_list.append(self.att_mask_gm) if self.has_drop_mask: input_gm_list.append(self.drop_mask_gm) if self.has_alibi_mask: input_gm_list.append(self.alibi_mask_gm) return input_gm_list def compute_Pij(self, Qi_l1_K1MK0_ed, KjT_l1_K1NK0_ed, m, k, n, lm_gm_offset, attn_mask_gm_offset, dropout_mask_gm_offset, alibi_mask_gm_offset): """Refer to Algorithm 4 line11-14 in FlashAttention implement Pij computation""" m_aligned = self.tik_ops_utils.up_align_to_K0(m) n_aligned = self.tik_ops_utils.up_align_to_K0(n) # Sij <- Qi * KjT Sij_ub = self.tik_ops_utils.matmul_compute(Qi_l1_K1MK0_ed, KjT_l1_K1NK0_ed, m, k, n, N1MN0_to_MN=False) if self.has_drop_mask: Pij_drop_ed_ub = self.tik_instance.Tensor(FP16, (n_aligned // self.N0, m_aligned, self.N0), name="Pij_drop_ed_ub", scope=UB) with self.tik_instance.new_stmt_scope(disable_sync=False): # Sij <- Sij / sqrt(d) TODO NZ 适配 alibi if self.has_alibi_mask: self.do_alibi_mask(Sij_ub, alibi_mask_gm_offset, m_aligned, n_aligned) # att_mask if self.has_attn_mask: self.do_att_mask(Sij_ub, attn_mask_gm_offset, m, n, m_aligned, n_aligned) # move li (ith block of l_gm) and mi (ith block of m_gm) from gm to ub li_ub = self.tik_instance.Tensor(self.precision_type, (m_aligned,), name="li_ub", scope=UB) mi_ub = self.tik_instance.Tensor(FP16, (m_aligned,), name="mi_ub", scope=UB) self.tik_ops_utils.move_vector_from_gm_to_ub(li_ub, self.l_gm, lm_gm_offset, m) self.tik_ops_utils.move_vector_from_gm_to_ub(mi_ub, self.m_gm, lm_gm_offset, m) # Sij <- Sij - mi (Br, Bc) (Br) n1 = n_aligned // self.N0 with self.tik_instance.new_stmt_scope(disable_sync=False): broadcast_mi_ub = self.tik_ops_utils.broadcast(mi_ub, (m, self.N0)) broadcast_mi_ub = broadcast_mi_ub.reshape((1, m, self.N0)) for idx in range(n1): self.tik_instance.h_sub(Sij_ub[idx, :, :], Sij_ub[idx, :, :], broadcast_mi_ub) # Sij <- diag(li)^-1 * Sij li_rec_ub = self.tik_ops_utils.calc_vec_rec(li_ub, m) with self.tik_instance.new_stmt_scope(disable_sync=False): if self.high_precision: # fp16 -> fp32 Sij_ub_fp32 = self.tik_instance.Tensor(FP32, (n_aligned // self.N0, m_aligned, self.N0), name="Sij_ub_fp32", scope=UB) self.tik_instance.h_cast(Sij_ub_fp32, Sij_ub, "none") # Sij <- exp(Sij) self.tik_instance.h_exp(Sij_ub_fp32, Sij_ub_fp32) # Sij <- diag(li)^-1 * Sij # TODO: fp32广播优化 cur_row_sum_rec = self.tik_instance.Tensor(FP32, (m_aligned, self.N0), name="cur_row_sum_rec", scope=UB) for i in range(m_aligned): src_scalar = self.tik_instance.Scalar(init_value=li_rec_ub[i], dtype=FP32) self.tik_instance.h_duplicate(cur_row_sum_rec[i, :], src_scalar) cur_row_sum_rec = cur_row_sum_rec.reshape((1, m_aligned, self.N0)) with self.tik_instance.for_range(0, n_aligned // self.N0) as idx: self.tik_instance.h_mul(Sij_ub_fp32[idx, :, :], Sij_ub_fp32[idx, :, :], cur_row_sum_rec) # fp32 -> fp16 self.tik_instance.h_cast(Sij_ub, Sij_ub_fp32, "none") else: # Sij <- exp(Sij) self.tik_instance.h_exp(Sij_ub, Sij_ub) broadcast_li_rec_ub = self.tik_ops_utils.broadcast(li_rec_ub, (m_aligned, self.N0)) broadcast_li_rec_ub = broadcast_li_rec_ub.reshape((1, m_aligned, self.N0)) for idx in range(n1): self.tik_instance.h_mul(Sij_ub[idx, :, :], Sij_ub[idx, :, :], broadcast_li_rec_ub) # dropout_mask if self.has_drop_mask: self.do_dropout_mask(Sij_ub, dropout_mask_gm_offset, n_aligned, n, m_aligned, m, workspace=Pij_drop_ed_ub) else: Pij_drop_ed_ub = Sij_ub return Sij_ub, Pij_drop_ed_ub def compute_Di(self, Di_ub, dOi_ub, qo_gm_offset, q_blk_height): """Refer to Algorithm 4 line19 in FlashAttention implement Di computation""" q_blk_height_aligned = self.tik_ops_utils.up_align_to_K0(q_blk_height) with self.tik_instance.new_stmt_scope(disable_sync=False): Oi_ub = self.tik_instance.Tensor(FP16, (self.d // self.N0, q_blk_height_aligned, self.N0), scope=UB, name="Oi_ub") self.tik_instance.data_move(dst=Oi_ub, src=self.O_gm[qo_gm_offset], sid=0, nburst=self.N1, burst=q_blk_height * self.N0 // 16, src_stride=(self.Nq - q_blk_height) * self.N0 // 16, dst_stride=0) # dOi*Oi (elementwise) self.tik_instance.h_mul(Oi_ub, dOi_ub, Oi_ub) # rowsum (dOi*Oi) dOi_Oi_l1 = self.tik_instance.Tensor(FP16, (self.d // self.N0, q_blk_height_aligned, self.N0), name="dOi_Oi_l1", scope=L1) self.cont_data_mv_1_bust(dst=dOi_Oi_l1, src=Oi_ub, burst=q_blk_height_aligned * self.d // 16) self.tik_ops_utils.row_sum_cube_impl(dOi_Oi_l1, Di_ub, q_blk_height, self.actual_d, precision_type=FP16) def compute_dSij(self, Pij_ub, dOi_l1_K1MK0_ed, VjT_K1NK0_ed, Di_ub, kv_blk_height, q_blk_height, dropout_mask_gm_offset): """Refer to Algorithm 4 line20 in FlashAttention implement dSij computation""" with self.tik_instance.new_stmt_scope(disable_sync=False): # 为了释放dPij_ub dPij_ub = self.tik_ops_utils.matmul_compute(dOi_l1_K1MK0_ed, VjT_K1NK0_ed, q_blk_height, self.actual_d, kv_blk_height, N1MN0_to_MN=False) q_blk_height_aligned = self.tik_ops_utils.up_align_to_K0(q_blk_height) kv_blk_height_aligned = self.tik_ops_utils.up_align_to_K0(kv_blk_height) # dropout_mask if self.has_drop_mask: self.do_dropout_mask(dPij_ub, dropout_mask_gm_offset, kv_blk_height_aligned, kv_blk_height, q_blk_height_aligned, q_blk_height) # dPij - Di with self.tik_instance.new_stmt_scope(disable_sync=False): broadcast_Di_ub = self.tik_ops_utils.broadcast(Di_ub, (q_blk_height_aligned, self.N0)) broadcast_Di_ub = broadcast_Di_ub.reshape((1, q_blk_height_aligned, self.N0)) n1 = kv_blk_height_aligned // self.N0 for idx in range(n1): self.tik_instance.h_sub(dPij_ub[idx, :, :], dPij_ub[idx, :, :], broadcast_Di_ub) # Pij * (dPij - Di) (elementwise) self.tik_instance.h_mul(Pij_ub, Pij_ub, dPij_ub) # 复用Pij_ub内存 return Pij_ub def update_dVj(self, PijT_l1_K1MK0_ed, dOi_l1_K1NK0_ed, kv_gm_offset, kv_blk_height, q_blk_height): """Refer to Algorithm 4 line16 in FlashAttention implement dVj update""" with self.tik_instance.new_stmt_scope(disable_sync=False): PijT_Oi_ub = self.tik_ops_utils.matmul_compute(PijT_l1_K1MK0_ed, dOi_l1_K1NK0_ed, kv_blk_height, q_blk_height, self.actual_d, N1MN0_to_MN=False, precision_type=FP32) self.tik_instance.set_atomic_add(1) # 实测 2 (fp16) 不支持 self.tik_instance.data_move(dst=self.dV_gm[kv_gm_offset], src=PijT_Oi_ub, sid=0, nburst=self.N1, burst=kv_blk_height * self.N0 // 8, src_stride=0, dst_stride=(self.Nq - kv_blk_height) * self.N0 // 8) self.tik_instance.set_atomic_add(0) def update_dQi(self, dSij_l1_K1MK0_ed, Kj_l1_K1NK0_ed, qo_gm_offset, q_blk_height, kv_blk_height): """Refer to Algorithm 4 line21 in FlashAttention implement dQi update""" with self.tik_instance.new_stmt_scope(disable_sync=False): dSij_Kj_ub = self.tik_ops_utils.matmul_compute(dSij_l1_K1MK0_ed, Kj_l1_K1NK0_ed, q_blk_height, kv_blk_height, self.actual_d, N1MN0_to_MN=False, precision_type=FP32) self.tik_instance.set_atomic_add(1) self.tik_instance.data_move(dst=self.dQ_gm[qo_gm_offset], src=dSij_Kj_ub, sid=0, nburst=self.d // self.N0, burst=q_blk_height * self.N0 // 8, src_stride=0, dst_stride=(self.Nq - q_blk_height) * self.N0 // 8) self.tik_instance.set_atomic_add(0) def update_dKj(self, dSijT_l1_K1MK0_ed, Qi_l1_K1NK0_ed, kv_gm_offset, kv_blk_height, q_blk_height): """Refer to Algorithm 4 line22 in FlashAttention implement dKi update""" with self.tik_instance.new_stmt_scope(disable_sync=False): dSijT_Qi_ub = self.tik_ops_utils.matmul_compute(dSijT_l1_K1MK0_ed, Qi_l1_K1NK0_ed, kv_blk_height, q_blk_height, self.actual_d, N1MN0_to_MN=False, precision_type=FP32) self.tik_instance.set_atomic_add(1) self.tik_instance.data_move(dst=self.dK_gm[kv_gm_offset], src=dSijT_Qi_ub, sid=0, nburst=self.d // self.N0, burst=kv_blk_height * self.N0 // 8, src_stride=0, dst_stride=(self.Nq - kv_blk_height) * self.N0 // 8) self.tik_instance.set_atomic_add(0) def compute_in_each_kv_block(self, batch_start, batch_idx, kv_blk_idx, kv_blk_height, core_idx_to_tr_info, core_idx): """The backward computation in each outer loop""" kv_blk_height_aligned = self.tik_ops_utils.up_align_to_K0(kv_blk_height) kv_gm_offset = self.get_gm_offset(batch_start, batch_idx, self.N, self.d, self.Bc, kv_blk_idx) # load KjT Kj_l1_1_K1MK0 = self.tik_instance.Tensor(FP16, (self.d // self.N0, kv_blk_height_aligned, self.N0), name="Kj_l1_1_K1MK0", scope=L1) # for Qi*KjT (算法11行) self.tik_instance.data_move(dst=Kj_l1_1_K1MK0, src=self.K_gm[kv_gm_offset], sid=0, nburst=self.N1, burst=kv_blk_height_aligned * self.N0 // 16, src_stride=(self.N - kv_blk_height_aligned) * self.N0 // 16, dst_stride=0) # load Kj Kj_l1_2 = self.tik_instance.Tensor(FP16, (kv_blk_height_aligned, self.d), name="Kj_l1_2", scope=L1) # for dSij*Kj （算法21行） with self.tik_instance.new_stmt_scope(disable_sync=False): Kj_ub = self.tik_instance.Tensor(FP16, (self.d // self.N0, kv_blk_height_aligned, self.N0), name="Kj_ub", scope=UB) self.tik_instance.data_move(dst=Kj_ub, src=self.K_gm[kv_gm_offset], sid=0, nburst=self.N1, burst=kv_blk_height_aligned * self.N0 // 16, src_stride=(self.N - kv_blk_height_aligned) * self.N0 // 16, dst_stride=0) # (N1, K, N0) -> (K, N) Kj_ub = self.tik_ops_utils.N1MN0_TO_MN(Kj_ub) # (K, N) -> (K1, N, K0) Kj_l1_2_K1NK0_ed = self.tik_ops_utils.KN_TO_K1NK0(Kj_ub, workspace_tensor=Kj_l1_2) # load VjT Vj_l1 = self.tik_instance.Tensor(FP16, (self.d // self.N0, kv_blk_height_aligned, self.N0), name="Vj_l1", scope=L1) self.tik_instance.data_move(dst=Vj_l1, src=self.V_gm[kv_gm_offset], sid=0, nburst=self.N1, burst=kv_blk_height_aligned * self.N0 // 16, src_stride=(self.N - kv_blk_height_aligned) * self.N0 // 16, dst_stride=0) tr_start_s = self.tik_instance.Scalar("int32", name="tr_start_s") tr_end_s = self.tik_instance.Scalar("int32", name="tr_end_s") tr_start_s.set_as(core_idx_to_tr_info[core_idx, batch_start + batch_idx, 0]) tr_end_s.set_as(core_idx_to_tr_info[core_idx, batch_start + batch_idx, 1]) with self.tik_instance.for_range(tr_start_s, tr_end_s, name="q_blk_idx") as q_blk_idx: # 根据 atten_mask倒三角特性，过滤无效计算 with self.tik_instance.if_scope(tik.all(kv_blk_idx - self.next_block_num <= q_blk_idx, q_blk_idx <= kv_blk_idx + self.prev_block_num)): with self.tik_instance.if_scope(q_blk_idx != self.Tr - 1): self.compute_in_each_q_block(Kj_l1_1_K1MK0, Kj_l1_2_K1NK0_ed, Vj_l1, batch_idx, batch_start, kv_gm_offset, kv_blk_height, self.Br, kv_blk_idx, q_blk_idx) with self.tik_instance.else_scope(): self.compute_in_each_q_block(Kj_l1_1_K1MK0, Kj_l1_2_K1NK0_ed, Vj_l1, batch_idx, batch_start, kv_gm_offset, kv_blk_height, self.last_Br, kv_blk_idx, q_blk_idx) def compute_in_each_q_block(self, KjT_l1_K1NK0_ed, Kj_l1_K1NK0_ed, VjT_l1_K1NK0_ed, batch_idx, batch_start, kv_gm_offset, kv_blk_height, q_blk_height, kv_blk_idx, q_blk_idx): """The backward computation in each inner loop""" kv_blk_height_alig = self.tik_ops_utils.up_align_to_K0(kv_blk_height) q_blk_height_alig = self.tik_ops_utils.up_align_to_K0(q_blk_height) # load Qi并做分形 (L1: 256K) qo_gm_offset = self.get_gm_offset(batch_start, batch_idx, self.Nq, self.d, self.Br, q_blk_idx) # load dOi并做分形，提前计算Di，否则dOi_ub无法释放，或者后面计算Di时需要再次load dOi (L1: 320K) dOi_l1_right = self.tik_instance.Tensor(FP16, (q_blk_height_alig, self.d), name="dOi_l1_right", scope=L1) # for PijT*dOi (算法16行) Di_ub = self.tik_instance.Tensor(FP16, (q_blk_height_alig,), name="Di_ub", scope=UB) # 为了释放dOi_ub，提前计算Di with self.tik_instance.new_stmt_scope(disable_sync=False): dOi_ub = self.tik_instance.Tensor(FP16, (self.d // self.N0, q_blk_height_alig, self.N0), name="dOi_ub", scope=UB) self.tik_instance.data_move(dst=dOi_ub, src=self.dO_gm[qo_gm_offset], sid=0, nburst=self.N1, burst=q_blk_height_alig * self.N0 // 16, src_stride=(self.Nq - q_blk_height_alig) * self.N0 // 16, dst_stride=0) self.compute_Di(Di_ub, dOi_ub, qo_gm_offset, q_blk_height) # (N1, K, N0) -> (K, N) dOi_ub = self.tik_ops_utils.N1MN0_TO_MN(dOi_ub) # (K, N) -> (K1, N, K0) dOi_l1_K1NK0_ed = self.tik_ops_utils.KN_TO_K1NK0(dOi_ub, workspace_tensor=dOi_l1_right) Qi_l1_K1MK0 = self.tik_instance.Tensor(FP16, (self.d // self.N0, q_blk_height_alig, self.N0), name="Qi_l1_K1MK0", scope=L1) # for Qi*KjT (算法11行) self.tik_instance.data_move(dst=Qi_l1_K1MK0, src=self.Q_gm[qo_gm_offset], sid=0, nburst=self.N1, burst=q_blk_height_alig * self.N0 // 16, src_stride=(self.Nq - q_blk_height_alig) * self.N0 // 16, dst_stride=0) # load Qi_right Qi_l1_right = self.tik_instance.Tensor(FP16, (q_blk_height_alig, self.d), name="Qi_l1_right", scope=L1) # for dSijT*Qi (算法22行) with self.tik_instance.new_stmt_scope(disable_sync=False): Qi_ub = self.tik_instance.Tensor(FP16, (self.d // self.N0, q_blk_height_alig, self.N0), name="Qi_ub", scope=UB) # ub是不是可以重复利用，上面的datamove就直接用这个move给l1 self.tik_instance.data_move(dst=Qi_ub, src=self.Q_gm[qo_gm_offset], sid=0, nburst=self.N1, burst=q_blk_height_alig * self.N0 // 16, src_stride=(self.N - q_blk_height_alig) * self.N0 // 16, dst_stride=0) # (N1, K, N0) -> (K, N) Qi_ub = self.tik_ops_utils.N1MN0_TO_MN(Qi_ub) # (K, N) -> (K1, N, K0) Qi_l1_K1NK0_ed = self.tik_ops_utils.KN_TO_K1NK0(Qi_ub, workspace_tensor=Qi_l1_right) lm_gm_offset = self.get_l_m_gm_offset(batch_start, batch_idx, self.Nq, self.Br, q_blk_idx) attn_mask_gm_offset, dropout_mask_gm_offset, alibi_mask_gm_offset = None, None, None if self.has_attn_mask: attn_mask_gm_offset = self.get_attn_mask_gm_offset(batch_start, batch_idx, self.Nq, self.N, self.Br, q_blk_idx, self.Bc, kv_blk_idx) if self.has_drop_mask: dropout_mask_gm_offset = self.get_drop_mask_gm_offset(batch_start, batch_idx, self.Nq, self.N, self.Br, q_blk_idx, self.Bc, kv_blk_idx) if self.has_alibi_mask: alibi_mask_gm_offset = self.get_alibi_gm_offset(batch_start, batch_idx, self.N, self.Bc, kv_blk_idx) # 算法11~15行 Pij_ub, Pij_drop_ed_ub = self.compute_Pij(Qi_l1_K1MK0, KjT_l1_K1NK0_ed, q_blk_height, self.actual_d, kv_blk_height, lm_gm_offset, attn_mask_gm_offset, dropout_mask_gm_offset, alibi_mask_gm_offset) dOi_l1_K1MK0 = self.tik_instance.Tensor(FP16, (self.d // self.N0, q_blk_height_alig, self.N0), name="dOi_l1_K1MK0", scope=L1) # for dOi * VjT (算法17行) okk self.tik_instance.data_move(dst=dOi_l1_K1MK0, src=self.dO_gm[qo_gm_offset], sid=0, nburst=self.N1, burst=q_blk_height_alig * self.N0 // 16, src_stride=(self.Nq - q_blk_height_alig) * self.N0 // 16, dst_stride=0) # 分形，为PijT*dOi(算法16行)做准备 # 左矩阵转置后做MK->K1MK0分形等价于不做转置的KN->K1NK0分形 (L1: 384K) Pij_l1 = self.tik_instance.Tensor(FP16, (q_blk_height_alig, kv_blk_height_alig), name="Pij_l1", scope=L1) Pij_drop_ed_ub = self.tik_ops_utils.N1MN0_TO_MN(Pij_drop_ed_ub) PijT_l1_K1MK0_ed = self.tik_ops_utils.KN_TO_K1NK0(Pij_drop_ed_ub, workspace_tensor=Pij_l1) # 算法24行：write dKj dVj (放入内循环=>增大tiling的blocksize) self.update_dVj(PijT_l1_K1MK0_ed, dOi_l1_K1NK0_ed, kv_gm_offset, kv_blk_height, q_blk_height) # (L1: 512K) dSij_l1_K1MK0_ed = self.tik_instance.Tensor(FP16, (kv_blk_height_alig // self.N0, q_blk_height_alig, self.N0), name="dSij_l1_1", scope=L1) # for dSij*Kj (算法21行) dSij_l1_2 = self.tik_instance.Tensor(FP16, (q_blk_height_alig, kv_blk_height_alig), name="dSij_l1_2", scope=L1) # for dSijT*Qi (算法22行) with self.tik_instance.new_stmt_scope(disable_sync=False): # 为了释放dSij_ub dSij_ub = self.compute_dSij(Pij_ub, dOi_l1_K1MK0, VjT_l1_K1NK0_ed, Di_ub, kv_blk_height, q_blk_height, dropout_mask_gm_offset) # for dSij*Kj (算法21行) self.cont_data_mv_1_bust(dst=dSij_l1_K1MK0_ed, src=dSij_ub, burst=kv_blk_height_alig * q_blk_height_alig // 16) dSij_ub = self.tik_ops_utils.N1MN0_TO_MN(dSij_ub) # for dSijT*Qi (算法22行) dSijT_l1_K1MK0_ed = self.tik_ops_utils.KN_TO_K1NK0(dSij_ub, workspace_tensor=dSij_l1_2) # 算法21行 self.update_dQi(dSij_l1_K1MK0_ed, Kj_l1_K1NK0_ed, qo_gm_offset, q_blk_height, kv_blk_height) # 算法22行 self.update_dKj(dSijT_l1_K1MK0_ed, Qi_l1_K1NK0_ed, kv_gm_offset, kv_blk_height, q_blk_height) def compute_one_core(self, batch_start_sc, batch_num_sc, core_idx_to_tr_info, core_idx): """The computation of FlashAttention backward on each core""" with self.tik_instance.for_range(0, batch_num_sc, name="batch_index") as batch_idx: with self.tik_instance.for_range(0, self.Tc, name="kv_blk_idx") as kv_blk_idx: with self.tik_instance.if_scope(kv_blk_idx != self.Tc - 1): self.compute_in_each_kv_block(batch_start_sc, batch_idx, kv_blk_idx, self.Bc, core_idx_to_tr_info, core_idx) with self.tik_instance.else_scope(): self.compute_in_each_kv_block(batch_start_sc, batch_idx, kv_blk_idx, self.last_Bc, core_idx_to_tr_info, core_idx) def compute_process(self): """The compute process of FlashAttention backward""" self.init() core_idx_to_batch_info, core_idx_to_tr_info = self.get_core_bath_info() with self.tik_instance.for_range(begint=0, endt=self.core_num, name="core_index", block_num=self.core_num) as core_idx: batch_start_s = self.tik_instance.Scalar("int32", name="batch_start_s") batch_num_s = self.tik_instance.Scalar("int32", name="batch_num_s") batch_start_s.set_as(core_idx_to_batch_info[core_idx, 0]) batch_num_s.set_as(core_idx_to_batch_info[core_idx, 1]) self.compute_one_core(batch_start_s, batch_num_s, core_idx_to_tr_info, core_idx) self.tik_instance.BuildCCE( kernel_name=self.kernel_name, inputs=self.collect_inputs(), outputs=self.collect_outputs(), config={"dump_cce_code": False, "save_temp_cce_file": True, "enable_const_fold": True}, enable_l2=True ) def collect_outputs(self): """collect all output gm tensors into output_gm_list, the output list should keep order with the para order in Primitive and init """ output_gm_list = [self.dQ_gm, self.dK_gm, self.dV_gm] return output_gm_list def flash_attention_grad(Q, K, V, O, dO, l, m, attn_mask, dropout_mask, alibi_mask, dq, dk, dv, prev_block_num=65536, next_block_num=65536, high_precision=False, tiling_stgy_name='xunfei', kernel_name="flash_attention_grad", disable_debug=True): """ algorithm: flash_attention_backward Parameters ---------- Q : dict. shape and dtype of input, only support float16 K : dict. shape and dtype of input, only support float16 V: dict. shape and dtype of input, only support float16 O: dict. shape and dtype of input, only support float16 dO: dict. shape and dtype of input, only support float16 l: dict. shape and dtype of input, only support float16 m: dict. shape and dtype of input, only support float16 dropout_mask: dict. shape and dtype of input, only support float16 dropout_mask: dict. shape and dtype of input, only support float16 alibi_mask: dict. shape and dtype of input, only support float16 dq: dict. shape and dtype of output, only support float16 dk: dict. shape and dtype of output, only support float16 dv: dict. shape and dtype of output, only support float16 prev_block_num: int. an attribute used to define sparse attention next_block_num: int. an attribute used to define sparse attention tiling_stgy_name: str. an attribute used to choose the tiling strategy kernel_name: str. cce kernel name, default value is real_div disable_debug: bool. whether disable debug Returns ------- tik_instance """ fa_grad = FlashAttentionBwd(Q, K, V, O, dO, l, m, attn_mask, dropout_mask, alibi_mask, prev_block_num=prev_block_num, next_block_num=next_block_num, high_precision=high_precision, kernel_name=kernel_name, tiling_stgy=TilingStrategy.from_strategy_name(tiling_stgy_name), disable_debug=disable_debug) fa_grad.compute_process() return fa_grad.tik_instance pengchengmind-7b/flash_attention/flash_attention_fwd.py000066400000000000000000001074461472353524300237740ustar00rootroot00000000000000import os import sys from tbe import tik sys.path.append(os.path.dirname(__file__)) from tiling_strategy.strategy import TilingStrategy from constants import INT32 from constants import FP16 from constants import FP32 from constants import GM from constants import L1 from constants import UB from constants import DTYPE_SIZE from attention import FlashAttention class FlashAttentionFwd(FlashAttention): """The implementation of flash attention forward This function contains the flash attention forward implementation used in flash attention (see paper) `FlashAttention: Fast and Memory-Efficient Exact Attention with IO-Awareness ` """ def __init__(self, q, k, v, attn_mask, dropout_mask, alibi_mask, kernel_name, tiling_stgy: TilingStrategy, prev_block_num=65536, next_block_num=65536, high_precision=False, disable_debug=True): super().__init__(q, k, v, attn_mask, dropout_mask, alibi_mask, kernel_name, tiling_stgy, prev_block_num, next_block_num, high_precision, disable_debug) def define_custom_inputs(self): pass def define_outputs(self): """define output gm tensors""" self.O_gm = self.tik_instance.Tensor(FP16, self.O_shape, name="O_gm", scope=GM, is_atomic_add=True) if self.high_precision: # 累加更新O FP32临时空间 self.O_gm_workspace = self.tik_instance.Tensor(FP32, self.O_shape, name="O_gm_workspace", scope=GM, is_workspace=True, is_atomic_add=True) self.l_gm = self.tik_instance.Tensor(self.precision_type, self.l_shape, name="l_gm", scope=GM, is_atomic_add=True) self.m_gm = self.tik_instance.Tensor(FP16, self.m_shape, name="m_gm", scope=GM, is_atomic_add=True) def softmax_compute(self, Sij_ub, mij_ub, lij_ub, m, n): """Refer to Algorithm 2 line12 Calculate softmax. :param Sij_ub: with shape M x N or N1 x M x N0, 使用Sij空间返回Pij 提高UB利用率 :param mij_ub: :param lij_ub: :param m: :param n: :return: """ m_aligned = self.tik_ops_utils.up_align_to_K0(m) n_aligned = self.tik_ops_utils.up_align_to_K0(n) n0 = 16 n1 = n // 16 # 当前只支持 n % 16 == 0 # TODO：当 n % 16 ！=0时，无效的尾块不能参与计算rowmax # calc rowmax of Sij with self.tik_instance.new_stmt_scope(disable_sync=False): mn0_block_max = self.tik_instance.Tensor(FP16, (1, m, n0), name="mn0_block_max", scope=UB) self.cont_data_mv_1_bust(dst=mn0_block_max, src=Sij_ub, burst=m) # 用第一个(m, n0)始化，少一次duplicate和max with self.tik_instance.for_range(1, n1) as idx: self.tik_instance.h_max(mn0_block_max, mn0_block_max, Sij_ub[idx, :, :]) mn0_block_max = mn0_block_max.reshape((m, n0)) self.tik_instance.h_reduce_max(mij_ub, mn0_block_max, 1) # Sij - mij with self.tik_instance.new_stmt_scope(disable_sync=False): broadcast_mij_ub = self.tik_ops_utils.broadcast(mij_ub, (m, n0)) broadcast_mij_ub = broadcast_mij_ub.reshape((1, m, n0)) for idx in range(n1): self.tik_instance.h_sub(Sij_ub[idx, :, :], Sij_ub[idx, :, :], broadcast_mij_ub) # exp if self.high_precision: # fp16 -> fp32 Sij_ub_fp32 = self.tik_instance.Tensor( FP32, (n_aligned // 16, m_aligned, 16), name="Sij_ub_fp32", scope=UB ) with self.tik_instance.new_stmt_scope(disable_sync=False): self.tik_instance.h_cast(Sij_ub_fp32, Sij_ub, "none") self.tik_instance.h_exp(Sij_ub_fp32, Sij_ub_fp32) self.tik_instance.h_cast(Sij_ub, Sij_ub_fp32, "none") else: self.tik_instance.h_exp(Sij_ub, Sij_ub) # cube impl rowsum Sij_l1_K1MK0_ed = self.tik_instance.Tensor(FP16, (n_aligned // 16, m_aligned, 16), name="Sij_l1_K1MK0_ed", scope=L1) self.cont_data_mv_1_bust(dst=Sij_l1_K1MK0_ed, src=Sij_ub, burst=m * n // 16) Sij_row_sum_ub = self.tik_ops_utils.row_sum_cube_impl(Sij_l1_K1MK0_ed, lij_ub, m, n, self.precision_type) if self.high_precision: return Sij_ub_fp32, mij_ub, Sij_row_sum_ub if self.has_drop_mask: return Sij_ub, mij_ub, Sij_row_sum_ub return Sij_l1_K1MK0_ed, mij_ub, Sij_row_sum_ub def update_m_l(self, mi_old_ub, mij_ub, li_old_ub, lij_ub, vec_len): """Refer to Algorithm 2 line13 mi_new = max(mi, mij), li_new = exp(mi-mi_new)*li + exp(mij - mi_new) * lij """ dtype = li_old_ub.dtype vec_len_aligned = self.tik_ops_utils.up_align_to_K0(vec_len) mi_new_ub = self.tik_instance.Tensor(FP16, (vec_len_aligned,), name="mi_new_ub", scope=UB) li_new_ub = self.tik_instance.Tensor(dtype, (vec_len_aligned,), name="li_new_ub", scope=UB) # 1 calculate mi_new = max(mi, mij) self.tik_instance.h_max(mi_new_ub, mi_old_ub, mij_ub) # 2 calculate li_new = exp(mi-mi_new)*li + exp(mij-mi_new)*lij # 2.1 相减，求指数 self.tik_instance.h_sub(mi_old_ub, mi_old_ub, mi_new_ub) # mi-mi_new self.tik_instance.h_exp(mi_old_ub, mi_old_ub) # exp(mi-mi_new) # 2.2 相减，求指数 self.tik_instance.h_sub(mij_ub, mij_ub, mi_new_ub) # mij-mi_new self.tik_instance.h_exp(mij_ub, mij_ub) # exp(mij-mi_new) # 2.3 相乘，相加 exp(m_ij_ub-mi_new)*li + exp(m_ij_ub-mi_new) * lij with self.tik_instance.new_stmt_scope(disable_sync=False): mul_li_ub = self.tik_instance.Tensor(dtype, (vec_len_aligned,), scope=UB, name="mul_li_ub") mul_lij_ub = self.tik_instance.Tensor(dtype, (vec_len_aligned,), scope=UB, name="mul_lij_ub") if self.high_precision: self.tik_instance.h_cast(mul_li_ub, mi_old_ub, "none") self.tik_instance.h_cast(mul_lij_ub, mij_ub, "none") self.tik_instance.h_mul(mul_li_ub, mul_li_ub, li_old_ub) self.tik_instance.h_mul(mul_lij_ub, mul_lij_ub, lij_ub) else: self.tik_instance.h_mul(mul_li_ub, mi_old_ub, li_old_ub) self.tik_instance.h_mul(mul_lij_ub, mij_ub, lij_ub) self.tik_instance.h_add(li_new_ub, mul_li_ub, mul_lij_ub) return mi_new_ub, li_new_ub # TODO fp32未NZ适配 def update_o_m_l_fp32(self, Pij_ub_fp32, Vj_l1_K1NK0_ed, Pij_ub, mij_ub, lij_ub, batch_start, batch_idx, kv_blk_idx, kv_blk_height, q_blk_idx, block_h): """ load o m l from gm and update them in ub, then write them back to gm :param Pij_Vj_ub: input tensor with shape of (q_blk_h_aligned, self.d) :param mij_ub: input tensor with shape of (Br) :param lij_ub: input tensor with shape of (Br) :param batch_start: :param batch_idx: :param kv_blk_idx: :param q_blk_idx: :param block_h: :return: None """ vec_gm_offset = self.get_l_m_gm_offset(batch_start, batch_idx, self.Nq, self.Br, q_blk_idx) o_gm_offset = self.get_gm_offset(batch_start, batch_idx, self.Nq, self.d, self.Br, q_blk_idx) block_h_aligned = self.tik_ops_utils.up_align_to_K0(block_h) block_k_aligned_aligned = self.tik_ops_utils.up_align_to_K0(kv_blk_height) n1 = block_k_aligned_aligned // self.N0 # 第一次外循环时，不用走更新逻辑， 减少的无用计算 # mi_new = mij, li_new=lij. Oi <- Pij*Vj/Li_new with self.tik_instance.if_scope(tik.any(kv_blk_idx == 0, kv_blk_idx + self.prev_block_num == q_blk_idx)): self.tik_ops_utils.move_vector_from_ub_to_gm(self.l_gm, lij_ub, vec_gm_offset, block_h) self.tik_ops_utils.move_vector_from_ub_to_gm(self.m_gm, mij_ub, vec_gm_offset, block_h) li_new_rec_ub = self.tik_ops_utils.calc_vec_rec(lij_ub, block_h) # TODO：FP32广播接口，去掉循环 => 提升性能 vec_ub = self.tik_instance.Tensor(FP32, (block_h, self.N0), name="vec_ub", scope=UB) for i in range(block_h): src_scalar = self.tik_instance.Scalar(init_value=li_new_rec_ub[i], dtype=FP32) self.tik_instance.h_duplicate(vec_ub[i, :], src_scalar) vec_ub = vec_ub.reshape((1, block_h, self.N0)) with self.tik_instance.for_range(0, n1) as idx: self.tik_instance.h_mul(Pij_ub_fp32[idx, :, :], Pij_ub_fp32[idx, :, :], vec_ub) self.tik_instance.h_cast(Pij_ub, Pij_ub_fp32, "none") # ub -> l1 Pij_l1_K1MK0_ed = self.tik_instance.Tensor( FP16, (block_k_aligned_aligned // 16, block_h_aligned, 16), name="Pij_l1_K1MK0_ed", scope=L1 ) # Pij_l1_K1MK0_ed = self.tik_ops_utils.MK_TO_K1MK0(Pij_ub, workspace_tensor=Pij_l1_K1MK0_ed) self.cont_data_mv_1_bust(dst=Pij_l1_K1MK0_ed, src=Pij_ub, burst=block_k_aligned_aligned * block_h_aligned // 16) # UB 使用: Pij_ub + Pij_ub_f32 * 2 Pij_Vj_matmul_res_ub = self.tik_ops_utils.matmul_compute(Pij_l1_K1MK0_ed, Vj_l1_K1NK0_ed, block_h, kv_blk_height, self.actual_d, N1MN0_to_MN=False, precision_type=self.precision_type) # Pij*Vj self.tik_instance.data_move(dst=self.O_gm_workspace[o_gm_offset], src=Pij_Vj_matmul_res_ub, sid=0, nburst=self.N1, burst=block_h * self.N0 // 8, src_stride=0, dst_stride=(self.Nq - block_h_aligned) * self.N0 // 8) with self.tik_instance.else_scope(): mi_ub = self.tik_instance.Tensor(FP16, (block_h_aligned,), name="mi_old_ub", scope=UB) li_ub = self.tik_instance.Tensor(FP32, (block_h_aligned,), name="li_ub", scope=UB) self.tik_ops_utils.move_vector_from_gm_to_ub(mi_ub, self.m_gm, vec_gm_offset, block_h) self.tik_ops_utils.move_vector_from_gm_to_ub(li_ub, self.l_gm, vec_gm_offset, block_h) # 更新 l, m mi_new_ub, li_new_ub = self.update_m_l(mi_ub, mij_ub, li_ub, lij_ub, block_h) self.tik_ops_utils.move_vector_from_ub_to_gm(self.l_gm, li_new_ub, vec_gm_offset, block_h) self.tik_ops_utils.move_vector_from_ub_to_gm(self.m_gm, mi_new_ub, vec_gm_offset, block_h) exp_m_old_fp32 = self.tik_instance.Tensor(FP32, (block_h_aligned,), scope=UB, name="exp_m_old_fp32") exp_m_cur_fp32 = self.tik_instance.Tensor(FP32, (block_h_aligned,), scope=UB, name="exp_m_cur_fp32") self.tik_instance.h_cast(exp_m_old_fp32, mi_ub, "none") self.tik_instance.h_cast(exp_m_cur_fp32, mij_ub, "none") li_new_rec_ub = self.tik_ops_utils.calc_vec_rec(li_new_ub, block_h) self.tik_instance.h_mul(exp_m_cur_fp32, exp_m_cur_fp32, li_new_rec_ub) exp_m_cur_fp32_vec_ub = self.tik_instance.Tensor(FP32, (block_h, self.N0), name="exp_m_cur_fp32_vec_ub", scope=UB) for i in range(block_h): src_scalar = self.tik_instance.Scalar(init_value=exp_m_cur_fp32[i], dtype=FP32) self.tik_instance.h_duplicate(exp_m_cur_fp32_vec_ub[i, :], src_scalar) exp_m_cur_fp32_vec_ub = exp_m_cur_fp32_vec_ub.reshape((1, block_h, self.N0)) with self.tik_instance.for_range(0, n1) as idx: self.tik_instance.h_mul(Pij_ub_fp32[idx, :, :], Pij_ub_fp32[idx, :, :], exp_m_cur_fp32_vec_ub) self.tik_instance.h_cast(Pij_ub, Pij_ub_fp32, "none") # ub -> l1 Pij_l1_K1MK0_ed = self.tik_instance.Tensor( FP16, (block_k_aligned_aligned // 16, block_h_aligned, 16), name="Pij_l1_K1MK0_ed", scope=L1 ) self.cont_data_mv_1_bust(dst=Pij_l1_K1MK0_ed, src=Pij_ub, burst=block_k_aligned_aligned * block_h_aligned // 16) Pij_Vj_matmul_res_ub = self.tik_ops_utils.matmul_compute(Pij_l1_K1MK0_ed, Vj_l1_K1NK0_ed, block_h, kv_blk_height, self.actual_d, N1MN0_to_MN=False, precision_type=self.precision_type) # Pij*Vj n1, m, n0 = Pij_Vj_matmul_res_ub.shape self.tik_instance.h_mul(li_new_rec_ub, li_new_rec_ub, li_ub) self.tik_instance.h_mul(li_new_rec_ub, li_new_rec_ub, exp_m_old_fp32) li_new_rec_vec_ub = self.tik_instance.Tensor(FP32, (block_h, self.N0), name="li_new_rec_vec_ub", scope=UB) for i in range(block_h): src_scalar = self.tik_instance.Scalar(init_value=li_new_rec_ub[i], dtype=FP32) self.tik_instance.h_duplicate(li_new_rec_vec_ub[i, :], src_scalar) li_new_rec_vec_ub = li_new_rec_vec_ub.reshape((1, block_h, self.N0)) # 载入Oi 到 UB n1_front = n1 // 2 n1_tail = n1 - n1_front with self.tik_instance.new_stmt_scope(disable_sync=False): Oi_ub = self.tik_instance.Tensor(FP32, (n1_front, m, n0), name="Oi_ub", scope=UB) self.tik_instance.data_move(dst=Oi_ub, src=self.O_gm_workspace[o_gm_offset], sid=0, nburst=n1_front, burst=m * self.N0 // 8, src_stride=(self.Nq - m) * self.N0 // 8, dst_stride=0) with self.tik_instance.for_range(0, n1_front) as idx: self.tik_instance.h_mul(Oi_ub[idx, :, :], Oi_ub[idx, :, :], li_new_rec_vec_ub) self.tik_instance.h_add(Oi_ub, Oi_ub, Pij_Vj_matmul_res_ub[:n1_front, :, :]) self.tik_instance.data_move(dst=self.O_gm_workspace[o_gm_offset], src=Oi_ub, sid=0, nburst=n1_front, burst=block_h * self.N0 // 8, src_stride=0, dst_stride=(self.Nq - block_h_aligned) * self.N0 // 8) with self.tik_instance.new_stmt_scope(disable_sync=False): Oi_ub = self.tik_instance.Tensor(FP32, (n1_tail, m, n0), name="Oi_ub", scope=UB) o_cur_offset = o_gm_offset + n1_front * self.Nq * n0 self.tik_instance.data_move(dst=Oi_ub, src=self.O_gm_workspace[o_cur_offset], sid=0, nburst=n1_tail, burst=m * self.N0 // 8, src_stride=(self.Nq - m) * self.N0 // 8, dst_stride=0) with self.tik_instance.for_range(0, n1_tail) as idx: self.tik_instance.h_mul(Oi_ub[idx, :, :], Oi_ub[idx, :, :], li_new_rec_vec_ub) self.tik_instance.h_add(Oi_ub, Oi_ub, Pij_Vj_matmul_res_ub[n1_front:, :, :]) self.tik_instance.data_move(dst=self.O_gm_workspace[o_cur_offset], src=Oi_ub, sid=0, nburst=n1_tail, burst=block_h * self.N0 // 8, src_stride=0, dst_stride=(self.Nq - block_h_aligned) * self.N0 // 8) def exp_Pij_Vj(self, exp_mij_sub_mi_new, Pij_Vj_ub, block_h_aligned): """Refer to Algorithm 2 line15 exp(mij - mi_new) * Pij * Vj """ with self.tik_instance.new_stmt_scope(disable_sync=False): broadcast_exp_mij_sub_mi_new = self.tik_ops_utils.broadcast(exp_mij_sub_mi_new, (block_h_aligned, self.d)) self.tik_instance.h_mul(Pij_Vj_ub, Pij_Vj_ub, broadcast_exp_mij_sub_mi_new) return Pij_Vj_ub def update_o_m_l(self, Pij_l1_K1MK0_ed, Vj_l1_K1NK0_ed, mij_ub, lij_ub, batch_start, batch_idx, kv_blk_idx, kv_blk_height, q_blk_idx, block_h): """Refer to Algorithm 2 line13 and line15 in FlashAttention load o m l from gm and update them in ub, then write them back to gm :param Pij_Vj_ub: input tensor with shape of (q_blk_h_aligned, self.d) :param mij_ub: input tensor with shape of (Br) :param lij_ub: input tensor with shape of (Br) :param batch_start: :param batch_idx: :param kv_blk_idx: :param q_blk_idx: :param block_h: :return: None """ vec_gm_offset = self.get_l_m_gm_offset(batch_start, batch_idx, self.Nq, self.Br, q_blk_idx) o_gm_offset = self.get_gm_offset( batch_start, batch_idx, self.Nq, self.d, self.Br, q_blk_idx ) block_h_aligned = self.tik_ops_utils.up_align_to_K0(block_h) Pij_Vj_matmul_res_ub = self.tik_ops_utils.matmul_compute(Pij_l1_K1MK0_ed, Vj_l1_K1NK0_ed, block_h, kv_blk_height, self.actual_d, N1MN0_to_MN=False) # Pij*Vj n1, m, n0 = Pij_Vj_matmul_res_ub.shape # 第一次外循环时，不用走更新逻辑， 减少的无用计算 # calculate mi_new = mij, li_new=lij. Oi <- Pij*Vj/Li_new with self.tik_instance.if_scope(tik.any(kv_blk_idx == 0, kv_blk_idx + self.prev_block_num == q_blk_idx)): self.tik_ops_utils.move_vector_from_ub_to_gm(self.l_gm, lij_ub, vec_gm_offset, block_h) self.tik_ops_utils.move_vector_from_ub_to_gm(self.m_gm, mij_ub, vec_gm_offset, block_h) li_new_rec_ub = self.tik_ops_utils.calc_vec_rec(lij_ub, block_h) # TODO：NZ版double buffer broadcast_li_new_rec_ub = self.tik_ops_utils.broadcast(li_new_rec_ub, (m, n0)) broadcast_li_new_rec_ub = broadcast_li_new_rec_ub.reshape((1, m, n0)) with self.tik_instance.for_range(0, n1) as idx: self.tik_instance.h_mul(Pij_Vj_matmul_res_ub[idx, :, :], Pij_Vj_matmul_res_ub[idx, :, :], broadcast_li_new_rec_ub) self.tik_instance.data_move(dst=self.O_gm[o_gm_offset], src=Pij_Vj_matmul_res_ub, sid=0, nburst=self.N1, burst=block_h * self.N0 // 16, src_stride=0, dst_stride=(self.Nq - block_h_aligned) * self.N0 // 16) with self.tik_instance.else_scope(): mi_ub = self.tik_instance.Tensor(FP16, (block_h_aligned,), name="mi_old_ub", scope=UB) li_ub = self.tik_instance.Tensor(FP16, (block_h_aligned,), name="li_ub", scope=UB) self.tik_ops_utils.move_vector_from_gm_to_ub(mi_ub, self.m_gm, vec_gm_offset, block_h) self.tik_ops_utils.move_vector_from_gm_to_ub(li_ub, self.l_gm, vec_gm_offset, block_h) # 更新 l, m mi_new_ub, li_new_ub = self.update_m_l(mi_ub, mij_ub, li_ub, lij_ub, block_h) self.tik_ops_utils.move_vector_from_ub_to_gm(self.l_gm, li_new_ub, vec_gm_offset, block_h) self.tik_ops_utils.move_vector_from_ub_to_gm(self.m_gm, mi_new_ub, vec_gm_offset, block_h) exp_mi_sub_mi_new = mi_ub exp_mij_sub_mi_new = mij_ub li_new_rec_ub = self.tik_ops_utils.calc_vec_rec(li_new_ub, block_h) # TODO：NZ版double buffer # scale1 <- li * exp(mi - mi_new) / li_new self.tik_instance.h_mul(li_ub, li_ub, exp_mi_sub_mi_new) self.tik_instance.h_mul(li_ub, li_ub, li_new_rec_ub) scale1 = li_ub # scale2 <- exp(mij - mi_new) / li_new self.tik_instance.h_mul(exp_mij_sub_mi_new, exp_mij_sub_mi_new, li_new_rec_ub) scale2 = exp_mij_sub_mi_new Oi_ub = self.tik_instance.Tensor(FP16, (n1, m, n0), name="Oi_ub", scope=UB) self.tik_instance.data_move(dst=Oi_ub, src=self.O_gm[o_gm_offset], sid=0, nburst=self.N1, burst=m * self.N0 // 16, src_stride=(self.Nq - m) * self.N0 // 16, dst_stride=0) broadcast_scale1 = self.tik_ops_utils.broadcast(scale1, (m, n0)) broadcast_scale1 = broadcast_scale1.reshape((1, m, n0)) with self.tik_instance.for_range(0, n1) as idx: self.tik_instance.h_mul(Oi_ub[idx, :, :], Oi_ub[idx, :, :], broadcast_scale1) # vec: scale2 * Pij_Vj broadcast_scale2 = self.tik_ops_utils.broadcast(scale2, (m, n0)) broadcast_scale2 = broadcast_scale2.reshape((1, m, n0)) with self.tik_instance.for_range(0, n1) as idx: self.tik_instance.h_mul(Pij_Vj_matmul_res_ub[idx, :, :], Pij_Vj_matmul_res_ub[idx, :, :], broadcast_scale2) self.tik_instance.h_add(Oi_ub, Oi_ub, Pij_Vj_matmul_res_ub) self.tik_instance.data_move(dst=self.O_gm[o_gm_offset], src=Oi_ub, sid=0, nburst=self.N1, burst=block_h * self.N0 // 16, src_stride=0, dst_stride=(self.Nq - block_h_aligned) * self.N0 // 16) def compute_in_each_kv_block(self, batch_start, batch_idx, kv_blk_idx, kv_blk_height, core_idx_to_tr_info, core_idx): """The forward computation in each outer loop""" kv_blk_height_aligned = self.tik_ops_utils.up_align_to_K0(kv_blk_height) kv_gm_offset = self.get_gm_offset(batch_start, batch_idx, self.N, self.d, self.Bc, kv_blk_idx) # load Kj (kv_blk_idx_th block of K_gm) KjT_l1_K1MK0_ed = self.tik_instance.Tensor(FP16, (self.d // self.N0, kv_blk_height_aligned, self.N0), name="KjT_l1_K1MK0_ed", scope=L1) self.tik_instance.data_move(dst=KjT_l1_K1MK0_ed, src=self.K_gm[kv_gm_offset], sid=0, nburst=self.N1, burst=kv_blk_height_aligned * self.N0 // 16, src_stride=(self.N - kv_blk_height_aligned) * self.N0 // 16, dst_stride=0) # load Vj (kv_blk_idx_th block of V_gm), then reorder for Pij*Vj Vj_l1 = self.tik_instance.Tensor(FP16, (kv_blk_height_aligned, self.d), name="Vj_l1", scope=L1) with self.tik_instance.new_stmt_scope(disable_sync=False): # TODO: 外部转置或V的快速转换方案探索 Vj_ub = self.tik_instance.Tensor(FP16, (self.d // self.N0, kv_blk_height_aligned, self.N0), name="Vj_ub", scope=UB) self.tik_instance.data_move(dst=Vj_ub, src=self.V_gm[kv_gm_offset], sid=0, nburst=self.N1, burst=kv_blk_height_aligned * self.N0 // 16, src_stride=(self.N - kv_blk_height_aligned) * self.N0 // 16, dst_stride=0) # (N1, K, N0) -> (K, N) Vj_ub = self.tik_ops_utils.N1MN0_TO_MN(Vj_ub) # (K, N) -> (K1, N, K0) Vj_l1_K1NK0_ed = self.tik_ops_utils.KN_TO_K1NK0(Vj_ub, workspace_tensor=Vj_l1) tr_start_s = self.tik_instance.Scalar("int32", name="tr_start_s") tr_end_s = self.tik_instance.Scalar("int32", name="tr_end_s") tr_start_s.set_as(core_idx_to_tr_info[core_idx, batch_start + batch_idx, 0]) tr_end_s.set_as(core_idx_to_tr_info[core_idx, batch_start + batch_idx, 1]) with self.tik_instance.for_range(tr_start_s, tr_end_s, name="q_blk_idx") as q_blk_idx: # 根据atten_mask倒三角特性，过滤无效计算 with self.tik_instance.if_scope(tik.all(kv_blk_idx - self.next_block_num <= q_blk_idx, q_blk_idx <= kv_blk_idx + self.prev_block_num)): with self.tik_instance.if_scope(q_blk_idx != self.Tr - 1): self.compute_in_each_q_block(KjT_l1_K1MK0_ed, Vj_l1_K1NK0_ed, batch_idx, batch_start, kv_blk_height, self.Br, q_blk_idx, kv_blk_idx) with self.tik_instance.else_scope(): self.compute_in_each_q_block(KjT_l1_K1MK0_ed, Vj_l1_K1NK0_ed, batch_idx, batch_start, kv_blk_height, self.last_Br, q_blk_idx, kv_blk_idx) def compute_in_each_q_block(self, KjT_l1_K1MK0_ed, Vj_l1_K1NK0_ed, batch_idx, batch_start, kv_blk_height, q_blk_height, q_blk_idx, kv_blk_idx): """The forward computation in each inner loop""" kv_blk_h_aligned = self.tik_ops_utils.up_align_to_K0(kv_blk_height) q_blk_h_aligned = self.tik_ops_utils.up_align_to_K0(q_blk_height) # load Qi (q_blk_idx_th block of Q_gm), then reorder it fo Qi*KjT q_gm_offset = self.get_gm_offset(batch_start, batch_idx, self.Nq, self.d, self.Br, q_blk_idx) Qi_l1_K1MK0_ed = self.tik_instance.Tensor(FP16, (self.d // self.N0, q_blk_h_aligned, self.N0), scope=L1, name="Qi_l1_K1MK0_ed") self.tik_instance.data_move(dst=Qi_l1_K1MK0_ed, src=self.Q_gm[q_gm_offset], sid=0, nburst=self.N1, burst=q_blk_h_aligned * self.N0 // 16, src_stride=(self.Nq - q_blk_h_aligned) * self.N0 // 16, dst_stride=0) lij_ub = self.tik_instance.Tensor(self.precision_type, (q_blk_h_aligned,), scope=UB, name="lij_ub") mij_ub = self.tik_instance.Tensor(FP16, (q_blk_h_aligned,), scope=UB, name="mij_ub") # QK^T Q shape: (q_blk_h_aligned, self.d), K^T shape: (self.d, kv_blk_h_aligned) # M, N (q_blk_h_aligned, kv_blk_h_aligned) Sij_ub_N1MN0 = self.tik_ops_utils.matmul_compute(Qi_l1_K1MK0_ed, KjT_l1_K1MK0_ed, m=q_blk_height, k=self.actual_d, n=kv_blk_height, N1MN0_to_MN=False) # Qi*KjT if self.has_alibi_mask: # TODO NZ需要维护 alibi_mask_gm_offset = self.get_alibi_gm_offset(batch_start, batch_idx, self.N, self.Bc, kv_blk_idx) self.do_alibi_mask(Sij_ub_N1MN0, alibi_mask_gm_offset, q_blk_h_aligned, kv_blk_h_aligned) # att_mask if self.has_attn_mask: attn_mask_gm_offset = self.get_attn_mask_gm_offset(batch_start, batch_idx, self.Nq, self.N, self.Br, q_blk_idx, self.Bc, kv_blk_idx) self.do_att_mask(Sij_ub_N1MN0, attn_mask_gm_offset, q_blk_height, kv_blk_height, q_blk_h_aligned, kv_blk_h_aligned) Pij_N1MN0, mij_ub, lij_ub = self.softmax_compute( Sij_ub_N1MN0, mij_ub, lij_ub, q_blk_height, kv_blk_height ) # self.high_precision=True, Pij_ub return type fp32 # dropout_mask if self.has_drop_mask: dropout_mask_gm_offset = self.get_drop_mask_gm_offset(batch_start, batch_idx, self.Nq, self.N, self.Br, q_blk_idx, self.Bc, kv_blk_idx) self.do_dropout_mask(Pij_N1MN0, dropout_mask_gm_offset, kv_blk_h_aligned, kv_blk_height, q_blk_h_aligned, q_blk_height, precision_type=self.precision_type) if not self.high_precision: Pij_l1_K1MK0_ed = self.tik_instance.Tensor(FP16, (kv_blk_h_aligned // self.N0, q_blk_h_aligned, self.N0), name="Pij_l1_K1MK0_ed", scope=L1) self.cont_data_mv_1_bust(dst=Pij_l1_K1MK0_ed, src=Pij_N1MN0, burst=kv_blk_h_aligned * q_blk_h_aligned // 16) Pij_N1MN0 = Pij_l1_K1MK0_ed if self.high_precision: self.update_o_m_l_fp32( Pij_N1MN0, Vj_l1_K1NK0_ed, Sij_ub_N1MN0, # fp16, 与Pij_ub内存共用, fp32, 内存保留做类型转换使用，避免重新申请; mij_ub, lij_ub, batch_start, batch_idx, kv_blk_idx, kv_blk_height, q_blk_idx, q_blk_height ) else: self.update_o_m_l( Pij_N1MN0, Vj_l1_K1NK0_ed, mij_ub, lij_ub, batch_start, batch_idx, kv_blk_idx, kv_blk_height, q_blk_idx, q_blk_height ) def compute_one_core(self, batch_start_sc, batch_num_sc, core_idx_to_tr_info, core_idx): """The computation of FlashAttention forward on each core""" with self.tik_instance.for_range(0, batch_num_sc, name="batch_index") as batch_idx: with self.tik_instance.for_range(0, self.Tc, name="kv_blk_idx") as kv_blk_idx: with self.tik_instance.if_scope(kv_blk_idx != self.Tc - 1): self.compute_in_each_kv_block(batch_start_sc, batch_idx, kv_blk_idx, self.Bc, core_idx_to_tr_info, core_idx) with self.tik_instance.else_scope(): self.compute_in_each_kv_block(batch_start_sc, batch_idx, kv_blk_idx, self.last_Bc, core_idx_to_tr_info, core_idx) if self.high_precision: # O_gm_workspace -> O_gm block_h = 128 gm_offset = (batch_start_sc + batch_idx) * (self.Nq * self.d) temp_ub = self.tik_instance.Tensor(FP32, (block_h, self.d), name="temp_ub", scope=UB) temp_ub_fp16 = self.tik_instance.Tensor(FP16, (block_h, self.d), name="temp_ub_fp16", scope=UB) if self.Nq // block_h // 2 > 0: with self.tik_instance.for_range(0, self.Nq // block_h // 2) as i: with self.tik_instance.for_range(0, 2, thread_num=2) as t_idx: index = i * 2 + t_idx gm_offset += index * (block_h * self.d) self.cont_data_mv_1_bust(dst=temp_ub, src=self.O_gm_workspace[gm_offset], burst=block_h * self.d * DTYPE_SIZE[FP32] // 32) self.tik_instance.h_cast(temp_ub_fp16, temp_ub, "none") self.cont_data_mv_1_bust(dst=self.O_gm[gm_offset], src=temp_ub_fp16, burst=block_h * self.d * DTYPE_SIZE[FP16] // 32) if self.Nq % (block_h * 2) > 0: # 尾块处理 gm_offset = (batch_start_sc + batch_idx) * (self.Nq * self.d) + \ (self.Nq // (block_h * 2) * 2) * (block_h * self.d) last_block_h = self.Nq % (block_h * 2) self.cont_data_mv_1_bust(dst=temp_ub, src=self.O_gm_workspace[gm_offset], burst=last_block_h * self.d * DTYPE_SIZE[FP32] // 32) self.tik_instance.h_cast(temp_ub_fp16, temp_ub, "none") self.cont_data_mv_1_bust(dst=self.O_gm[gm_offset], src=temp_ub_fp16, burst=last_block_h * self.d * DTYPE_SIZE[FP16] // 32) def collect_inputs(self): """collect all input gm tensors into input_gm_list, the input list should keep order with the para order in Primitive and init """ input_gm_list = [self.Q_gm, self.K_gm, self.V_gm] if self.has_attn_mask: input_gm_list.append(self.att_mask_gm) if self.has_drop_mask: input_gm_list.append(self.drop_mask_gm) if self.has_alibi_mask: input_gm_list.append(self.alibi_mask_gm) return input_gm_list def collect_outputs(self): """collect all output gm tensors into output_gm_list, the output list should keep order with the para order in Primitive and init """ output_gm_list = [self.O_gm, self.l_gm, self.m_gm] return output_gm_list def compute_process(self): """The compute process of FlashAttention forward""" self.init() core_idx_to_batch_info, core_idx_to_tr_info = self.get_core_bath_info() with self.tik_instance.for_range(begint=0, endt=self.core_num, name="core_index", block_num=self.core_num) as core_idx: batch_start_s = self.tik_instance.Scalar("int32", name="batch_start_s") batch_num_s = self.tik_instance.Scalar("int32", name="batch_num_s") batch_start_s.set_as(core_idx_to_batch_info[core_idx, 0]) batch_num_s.set_as(core_idx_to_batch_info[core_idx, 1]) self.compute_one_core(batch_start_s, batch_num_s, core_idx_to_tr_info, core_idx) self.tik_instance.BuildCCE( kernel_name=self.kernel_name, inputs=self.collect_inputs(), outputs=self.collect_outputs(), config={"dump_cce_code": False, "save_temp_cce_file": True, "enable_const_fold": True}, enable_l2=True ) def flash_attention(q, k, v, attn_mask, dropout_mask, alibi_mask, y, l, m, prev_block_num=65536, next_block_num=65536, high_precision=False, tiling_stgy_name='xunfei', kernel_name="flash_attention", disable_debug=True): """ algorithm: flash_attention_backward Parameters ---------- q : dict. shape and dtype of input, only support float16 k : dict. shape and dtype of input, only support float16 v: dict. shape and dtype of input, only support float16 attn_mask: dict. shape and dtype of input, only support float16 dropout_mask: dict. shape and dtype of input, only support float16 dropout_mask: dict. shape and dtype of input, only support float16 alibi_mask: dict. shape and dtype of input, only support float16 y: dict. shape and dtype of output, only support float16 l: dict. shape and dtype of output, only support float16 m: dict. shape and dtype of output, only support float16 prev_block_num: int. an attribute used to define sparse attention next_block_num: int. an attribute used to define sparse attention tiling_stgy_name: str. an attribute used to choose the tiling strategy kernel_name: str. cce kernel name, default value is real_div disable_debug: bool. whether disable debug Returns ------- tik_instance """ fa = FlashAttentionFwd(q=q, k=k, v=v, attn_mask=attn_mask, dropout_mask=dropout_mask, alibi_mask=alibi_mask, kernel_name=kernel_name, tiling_stgy=TilingStrategy.from_strategy_name(tiling_stgy_name), prev_block_num=prev_block_num, next_block_num=next_block_num, high_precision=high_precision, disable_debug=disable_debug) fa.compute_process() return fa.tik_instance pengchengmind-7b/flash_attention/flash_attention_impl.py000066400000000000000000000126311472353524300241440ustar00rootroot00000000000000from __future__ import absolute_import import os import sys from mindspore.ops import DataType from mindspore.ops import TBERegOp from mindspore.ops import op_info_register sys.path.append(os.path.dirname(__file__)) from flash_attention_fwd import flash_attention from flash_attention_bwd import flash_attention_grad kernel_name = "flash_attention" cus_flash_atten_op_info = TBERegOp("FlashAttentionPrimitive") \ .fusion_type("OPAQUE") \ .partial_flag(True) \ .async_flag(False) \ .binfile_name("flash_attention.so") \ .compute_cost(10) \ .kernel_name(kernel_name) \ .attr("prev_block_num", "required", "int", "all", "65536") \ .attr("next_block_num", "required", "int", "all", "65536") \ .attr("high_precision", "required", "bool", "all", "false") \ .attr("tiling_stgy_name", "required", "str", "all", "xunfei") \ .input(0, "q", False, "required", "all") \ .input(1, "k", False, "required", "all") \ .input(2, "v", False, "required", "all") \ .input(3, "attn_mask", False, "optional", "all") \ .input(4, "dropout_mask", False, "optional", "all") \ .input(5, "alibi_mask", False, "optional", "all") \ .output(0, "y", False, "required", "all") \ .output(1, "l", False, "required", "all") \ .output(2, "m", False, "required", "all") \ .dtype_format(DataType.F16_FracNZ, DataType.F16_FracNZ, DataType.F16_FracNZ, DataType.F16_FracNZ, DataType.F16_Default, DataType.F16_FracNZ, DataType.F16_FracNZ, DataType.F16_Default, DataType.F16_Default) \ .dtype_format(DataType.F16_FracNZ, DataType.F16_FracNZ, DataType.F16_FracNZ, DataType.F16_FracNZ, DataType.F16_Default, DataType.F16_FracNZ, DataType.F16_FracNZ, DataType.F32_Default, DataType.F16_Default) \ .get_op_info() # Binding kernel info with the kernel implementation. @op_info_register(cus_flash_atten_op_info) def flash_attention_impl(query, key, value, attn_mask, dropout_mask, alibi_mask, y, l, m, prev_block_num, next_block_num, high_precision, tiling_stgy_name): flash_attention(query, key, value, attn_mask, dropout_mask, alibi_mask, y, l, m, prev_block_num, next_block_num, high_precision=high_precision, kernel_name=kernel_name, tiling_stgy_name=tiling_stgy_name) kernel_name = "flash_attention_grad" cus_flash_atten_grad_op_info = TBERegOp("FlashAttentionGradPrimitive") \ .fusion_type("OPAQUE") \ .partial_flag(True) \ .async_flag(False) \ .binfile_name("flash_attention_grad.so") \ .compute_cost(10) \ .kernel_name(kernel_name) \ .attr("prev_block_num", "required", "int", "all", "65536") \ .attr("next_block_num", "required", "int", "all", "65536") \ .attr("high_precision", "required", "bool", "all", "false") \ .attr("tiling_stgy_name", "required", "str", "all", "xunfei") \ .input(0, "q", False, "required", "all") \ .input(1, "k", False, "required", "all") \ .input(2, "v", False, "required", "all") \ .input(3, "o", False, "required", "all") \ .input(4, "do", False, "required", "all") \ .input(5, "l", False, "required", "all") \ .input(6, "m", False, "required", "all") \ .input(7, "attn_mask", False, "optional", "all") \ .input(8, "dropout_mask", False, "optional", "all") \ .input(9, "alibi_mask", False, "optional", "all") \ .output(0, "dq", False, "required", "all") \ .output(1, "dk", False, "required", "all") \ .output(2, "dv", False, "required", "all") \ .dtype_format(DataType.F16_FracNZ, DataType.F16_FracNZ, DataType.F16_FracNZ, DataType.F16_FracNZ, DataType.F16_FracNZ, DataType.F16_Default, DataType.F16_Default, DataType.F16_FracNZ, DataType.F16_Default, DataType.F16_FracNZ, DataType.F32_FracNZ, DataType.F32_FracNZ, DataType.F32_FracNZ,) \ .dtype_format(DataType.F16_FracNZ, DataType.F16_FracNZ, DataType.F16_FracNZ, DataType.F16_FracNZ, DataType.F16_FracNZ, DataType.F32_Default, DataType.F16_Default, DataType.F16_FracNZ, DataType.F16_Default, DataType.F16_FracNZ, DataType.F32_FracNZ, DataType.F32_FracNZ, DataType.F32_FracNZ) \ .get_op_info() # Binding kernel info with the kernel implementation. @op_info_register(cus_flash_atten_grad_op_info) def flash_attention_grad_impl(q, k, v, o, dout, l, m, attn_mask, dropout_mask, alibi_mask, dq, dk, dv, prev_block_num, next_block_num, high_precision, tiling_stgy_name="xunfei"): flash_attention_grad(q, k, v, o, dout, l, m, attn_mask, dropout_mask, alibi_mask, dq, dk, dv, prev_block_num, next_block_num, high_precision=high_precision, kernel_name=kernel_name, tiling_stgy_name=tiling_stgy_name) pengchengmind-7b/flash_attention/flash_attention_ops.py000066400000000000000000000066101472353524300240040ustar00rootroot00000000000000# Copyright 2022 Huawei Technologies Co., Ltd import mindspore.ops as ops from mindspore import dtype as mstype from mindspore.ops import PrimitiveWithInfer from mindspore.ops import prim_attr_register from mindspore.ops.composite.multitype_ops.zeros_like_impl import zeros_like class FlashAttentionGradPrimitive(PrimitiveWithInfer): @prim_attr_register def __init__(self, name="flash_attention_grad"): super().__init__(name) from flash_attention.flash_attention_impl import flash_attention_grad_impl self.init_prim_io_names( inputs=["q", "k", "v", "o", "do", "l", "m", "dim_mask", "attn_mask", "dropout_mask", "alibi_mask"], outputs=["dq", "dk", "dv"] ) def infer_shape(self, q_shape, k_shape, v_shape, o_shape, do_shape, l_shape, m_shape, dim_mask_shape, att_mask_shape, dropout_mask_shape, alibi_mask_shape): return q_shape, k_shape, v_shape def infer_dtype(self, q_dtype, k_dtype, v_dtype, o_dytpe, do_dtype, l_dtype, m_dtype, dim_mask_dtype, attn_mask_dtype, dropout_mask_dtype, alibi_mask_type): return mstype.float32, mstype.float32, mstype.float32 class FlashAttentionPrimitive(PrimitiveWithInfer): @prim_attr_register def __init__(self, prev_block_num=65536, next_block_num=65536, high_precision=False, name="flash_attention", tiling_stgy_name='xunfei'): super().__init__(name) from flash_attention.flash_attention_impl import flash_attention_impl self.init_prim_io_names( inputs=["q", "k", "v", "dim_mask", "attn_mask", "dropout_mask", "alibi_mask"], outputs=["y", "l", "m"] ) self.prev_block_num = prev_block_num self.next_block_num = next_block_num self.high_precision = high_precision self.tiling_stgy_name = tiling_stgy_name def infer_shape(self, q_shape, k_shape, v_shape, dim_mask_shape, attn_mask_shape=None, dropout_mask_shape=None, alibi_mask_shape=None): b, h, N, d = q_shape l_shape = (b, h, N) m_shape = (b, h, N) return q_shape, l_shape, m_shape def infer_dtype(self, q_dtype, k_dtype, v_dtype, dim_mask_dtype, attn_mask_dtype=None, dropout_mask_dtype=None, alibi_mask_type=None): l_dtype = mstype.float16 if self.high_precision: l_dtype = mstype.float32 return q_dtype, l_dtype, q_dtype def get_bprop(self): flash_attention_grad = FlashAttentionGradPrimitive() flash_attention_grad.add_prim_attr("prev_block_num", self.prev_block_num) flash_attention_grad.add_prim_attr("next_block_num", self.next_block_num) flash_attention_grad.add_prim_attr("high_precision", self.high_precision) flash_attention_grad.add_prim_attr("tiling_stgy_name", self.tiling_stgy_name) def bprop(q, k, v, dim_mask, attn_mask, dropout_mask, alibi_mask, out, douts): o, l, m = out dout, dl, dm = douts dq, dk, dv = flash_attention_grad(q, k, v, o, dout, l, m, dim_mask, attn_mask, dropout_mask, alibi_mask) dq = ops.cast(dq, mstype.float16) dk = ops.cast(dk, mstype.float16) dv = ops.cast(dv, mstype.float16) return dq, dk, dv, zeros_like(dim_mask), zeros_like(attn_mask), \ zeros_like(dropout_mask), zeros_like(alibi_mask) return bproppengchengmind-7b/flash_attention/flash_attention_primitive.py000066400000000000000000000064071472353524300252170ustar00rootroot00000000000000# Copyright 2022 Huawei Technologies Co., Ltd import mindspore.ops as ops from mindspore import dtype as mstype from mindspore.ops import PrimitiveWithInfer from mindspore.ops import prim_attr_register from mindspore.ops.composite.multitype_ops.zeros_like_impl import zeros_like class FlashAttentionGradPrimitive(PrimitiveWithInfer): @prim_attr_register def __init__(self, name="flash_attention_grad"): super().__init__(name) from flash_attention.flash_attention_impl import flash_attention_grad_impl self.init_prim_io_names( inputs=["q", "k", "v", "o", "do", "l", "m", "attn_mask", "dropout_mask", "alibi_mask"], outputs=["dq", "dk", "dv"] ) def infer_shape(self, q_shape, k_shape, v_shape, o_shape, do_shape, l_shape, m_shape, att_mask_shape, dropout_mask_shape, alibi_mask_shape): return q_shape, k_shape, v_shape def infer_dtype(self, q_dtype, k_dtype, v_dtype, o_dytpe, do_dtype, l_dtype, m_dtype, attn_mask_dtype, dropout_mask_dtype, alibi_mask_type): return mstype.float32, mstype.float32, mstype.float32 class FlashAttentionPrimitive(PrimitiveWithInfer): @prim_attr_register def __init__(self, prev_block_num=65536, next_block_num=65536, high_precision=False, name="flash_attention", tiling_stgy_name='xunfei'): super().__init__(name) from flash_attention.flash_attention_impl import flash_attention_impl self.init_prim_io_names( inputs=["q", "k", "v", "attn_mask", "dropout_mask", "alibi_mask"], outputs=["y", "l", "m"] ) self.prev_block_num = prev_block_num self.next_block_num = next_block_num self.high_precision = high_precision self.tiling_stgy_name = tiling_stgy_name def infer_shape(self, q_shape, k_shape, v_shape, attn_mask_shape=None, dropout_mask_shape=None, alibi_mask_shape=None): b, h, N, d = q_shape l_shape = (b, h, N) m_shape = (b, h, N) return q_shape, l_shape, m_shape def infer_dtype(self, q_dtype, k_dtype, v_dtype, attn_mask_dtype=None, dropout_mask_dtype=None, alibi_mask_type=None): l_dtype = mstype.float16 if self.high_precision: l_dtype = mstype.float32 return q_dtype, l_dtype, q_dtype def get_bprop(self): flash_attention_grad = FlashAttentionGradPrimitive() flash_attention_grad.add_prim_attr("prev_block_num", self.prev_block_num) flash_attention_grad.add_prim_attr("next_block_num", self.next_block_num) flash_attention_grad.add_prim_attr("high_precision", self.high_precision) flash_attention_grad.add_prim_attr("tiling_stgy_name", self.tiling_stgy_name) def bprop(q, k, v, attn_mask, dropout_mask, alibi_mask, out, douts): o, l, m = out dout, dl, dm = douts dq, dk, dv = flash_attention_grad(q, k, v, o, dout, l, m, attn_mask, dropout_mask, alibi_mask) dq = ops.cast(dq, mstype.float16) dk = ops.cast(dk, mstype.float16) dv = ops.cast(dv, mstype.float16) return dq, dk, dv, zeros_like(attn_mask), \ zeros_like(dropout_mask), zeros_like(alibi_mask) return bprop pengchengmind-7b/flash_attention/tik_ops_utils.py000066400000000000000000000444511472353524300226360ustar00rootroot00000000000000# Copyright (C) 2021.Huawei Technologies Co., Ltd. All rights reserved. from functools import partial from constants import DTYPE_SIZE from constants import FP16 from constants import FP32 from constants import L0C from constants import L1 from constants import UB class TikOpsUtils: def __init__(self, tik_instance): self.tik_instance = tik_instance self.dtype = "float16" self.cont_data_mv_1_bust = partial(self.tik_instance.data_move, sid=0, nburst=1, src_stride=0, dst_stride=0) def MK_TO_K1MK0(self, mk_input_tensor, workspace_tensor=None): """change data shape from (M, K) to (K1, M, K0), K1 = K // K0, the effect is equant to: new_tensor = np.stack(np.hsplit(mk_input_tensor, K1), axis=0) :param mk_input_tensor: input tensor in GM with shape: (M, K) :param workspace_tensor: workspace tensor with shape: (K1, M, K0) tensor will be changed, otherwise the new data will be copied to the workspace tensor, and input tensor will stay unchanged. :return: Tensor with shape (K1,M, K0) """ dtype = mk_input_tensor.dtype m, k = mk_input_tensor.shape K0 = 16 K1 = k // K0 M = self.up_align_to_K0(m) if workspace_tensor is not None: with self.tik_instance.for_range(0, K1) as i: self.tik_instance.data_move( workspace_tensor[i * M * K0:], mk_input_tensor[i * K0:], 0, M, K0 * DTYPE_SIZE[dtype] // 32, (K1 - 1) * K0 * DTYPE_SIZE[dtype] // 32, 0, ) return workspace_tensor.reshape((K1, M, K0)) else: with self.tik_instance.new_stmt_scope(disable_sync=False): tmp_ub = self.tik_instance.Tensor(dtype, (K1, M, K0), name="tmp_ub", scope=UB) # data_move(m,k) --> (k1,m,K0) with self.tik_instance.for_range(0, K1) as i: self.tik_instance.data_move( tmp_ub[i * M * K0:], mk_input_tensor[i * K0:], 0, M, K0 * DTYPE_SIZE[dtype] // 32, (K1 - 1) * K0 * DTYPE_SIZE[dtype] // 32, 0, ) self.cont_data_mv_1_bust( dst=mk_input_tensor, src=tmp_ub, burst=K1 * M * K0 * DTYPE_SIZE[dtype] // 32) return mk_input_tensor.reshape((K1, M, K0)) def transpose_matrix(self, src_ub, dst_ub, N, nk0=False): """ transpose matrix, default support shape: (16, n) -> (n, 16) if nk0 is true, support shape: (n, 16) -> (16, n) """ K0 = 16 rep_times = N // K0 if nk0: src_list = [src_ub[16 * i] for i in range(16)] dst_list = [dst_ub[N * i] for i in range(16)] else: src_list = [src_ub[N * i] for i in range(16)] dst_list = [dst_ub[16 * i] for i in range(16)] dst_rep_stride = K0 src_rep_stride = 1 if rep_times == 1: dst_rep_stride = 0 src_rep_stride = 0 if nk0: src_rep_stride, dst_rep_stride = dst_rep_stride, src_rep_stride self.tik_instance.vec_trans_scatter( False, False, dst_list, src_list, rep_times, dst_rep_stride, src_rep_stride ) return dst_ub def KN_TO_K1NK0(self, kn_input_tensor, workspace_tensor=None): """change data shape from (K,N) to (K1, N, K0), K1 = K // K0, the effect is equvilent to: new_tensor = np.reshape(kn_input_tensor, newshape=(K1, K0, N)).swapaxes(1, 2) :param kn_input_tensor: input tensor with shape: (K, N) :param workspace_tensor: workspace tensor with shape: (K1, N, K0) tensor will be changed, otherwise the new data will be copied to the workspace tensor, and input tensor will stay unchanged. :return: Tensor with shape: (K1, N, K0) """ dtype = kn_input_tensor.dtype k, n = kn_input_tensor.shape K0 = 16 K1 = k // K0 N = n with self.tik_instance.for_range(0, K1) as index: k1nk0_ub = self.tik_instance.Tensor(dtype, (N, K0), UB, "k1nk0_ub") src_ub = self.tik_instance.Tensor(dtype, (K0, N), UB, "src_ub") burst_len = K0 * N * DTYPE_SIZE[dtype] // 32 self.cont_data_mv_1_bust(dst=src_ub, src=kn_input_tensor[index * K0 * N], burst=burst_len) k1nk0_ub = self.transpose_matrix(src_ub, k1nk0_ub, N) if workspace_tensor is None: self.cont_data_mv_1_bust(dst=kn_input_tensor[index * K0 * N], src=k1nk0_ub, burst=burst_len) else: self.cont_data_mv_1_bust(dst=workspace_tensor[index * K0 * N], src=k1nk0_ub, burst=burst_len) if workspace_tensor is None: return kn_input_tensor.reshape((K1, N, K0)) else: return workspace_tensor.reshape((K1, N, K0)) def N1MN0_TO_MN(self, N1MN0_input): """change data shape from (N1, M, N0) to (M, N), N0=16, N = N1 * K0, the effect is equant to: N1MN0_input = np.concatenate(list(map(np.squeeze, np.split(N1MN0_input, N1))), axis=1) :param N1MN0_input: input tensor with shape (N, M, N0) in GM or L1. :return: """ dtype = N1MN0_input.dtype N1, M, N0 = N1MN0_input.shape with self.tik_instance.new_stmt_scope(disable_sync=False): tmp_ub = self.tik_instance.Tensor(dtype, (M, N1 * N0), name="tmp_ub", scope=UB) # data_move (n1,m,n0) --> (m,n) with self.tik_instance.for_range(0, N1) as i: self.tik_instance.data_move( tmp_ub[i * N0:], N1MN0_input[i * M * N0:], 0, M, N0 * DTYPE_SIZE[dtype] // 32, 0, (N1 - 1) * N0 * DTYPE_SIZE[dtype] // 32, ) # data_move out self.cont_data_mv_1_bust(dst=N1MN0_input, src=tmp_ub, burst=M * N1 * N0 * DTYPE_SIZE[ dtype] // 32) return N1MN0_input.reshape((M, N1 * N0)) def broadcast(self, vec_ub, shape): """ broadcast a vector to a matrix :param vec_ub: a tensor in UB with shape of (M,), and dtype is float16 :param shape: the target shape, a tuple with value (M, N)，M and N are integer multiples of 16 :return: a tensor in UB with shape of (M, N) """ M, N = shape dst_ub = self.tik_instance.Tensor(FP16, shape, name="dst_ub", scope=UB) with self.tik_instance.new_stmt_scope(disable_sync=False): # (M,) -> (2, M) -> (4, M) -> (8, M) -> (16, M) tmp_ub1 = self.tik_instance.Tensor(FP16, (16, M), name="tmp_ub1", scope=UB) self.tik_instance.data_move(tmp_ub1, vec_ub, 0, 1, M // 16, 0, 0) times = self.tik_instance.Scalar("int32", name="times", init_value=1) with self.tik_instance.for_range(begint=0, endt=16) as idx: with self.tik_instance.if_scope(times <= 8): offset = times * M burst = times * M // 16 self.cont_data_mv_1_bust(dst=tmp_ub1[offset], src=tmp_ub1, burst=burst) with self.tik_instance.else_scope(): self.tik_instance.tik_break() times.set_as(times * 2) # (16, M) -> (M, 16) tmp_ub2 = self.tik_instance.Tensor(FP16, (M, 16), name="tmp_ub2", scope=UB) tmp_ub2_transposed = self.transpose_matrix(tmp_ub1, tmp_ub2, M) # (M, 16) -> (M, 32) -> (M, 64) -> ... -> (M, N) self.tik_instance.data_move(dst_ub, tmp_ub2_transposed, 0, M, 1, 0, N // 16 - 1) times.set_as(1) with self.tik_instance.for_range(begint=0, endt=N) as idx: offset = times * 16 with self.tik_instance.if_scope(offset * 2 <= N): burst = offset // 16 src_stride = N // 16 - burst dst_stride = N // 16 - burst self.tik_instance.data_move(dst_ub[offset], dst_ub, 0, M, burst, src_stride, dst_stride) with self.tik_instance.else_scope(): burst = (N - offset) // 16 src_stride = N // 16 - burst dst_stride = N // 16 - burst with self.tik_instance.if_scope(burst > 0): self.tik_instance.data_move(dst_ub[offset], dst_ub, 0, M, burst, src_stride, dst_stride) self.tik_instance.tik_break() times.set_as(times * 2) return dst_ub def broadcast_row(self, vec_ub, shape): M, N = shape dst_ub = self.tik_instance.Tensor(FP16, shape, name="dst_ub", scope=UB) self.tik_instance.data_move(dst_ub, vec_ub, 0, 1, N // 16, 0, 0) times = self.tik_instance.Scalar("int32", name="times", init_value=1) # (1, N) -> (2, M) -> (4, N) -> ... -> (M, N) with self.tik_instance.for_range(begint=0, endt=M) as row_idx: with self.tik_instance.if_scope(times * 2 <= M): burst = times * N // 16 offset = times * N self.tik_instance.data_move(dst_ub[offset], dst_ub, 0, 1, burst, 0, 0) with self.tik_instance.else_scope(): burst = (M - times) * N // 16 offset = times * N with self.tik_instance.if_scope(burst > 0): self.tik_instance.data_move(dst_ub[offset], dst_ub, 0, 1, burst, 0, 0) self.tik_instance.tik_break() times.set_as(times * 2) return dst_ub def get_K0(self, dtype=None): if dtype is None: dtype = self.dtype return 32 // DTYPE_SIZE[dtype] def up_align_to_K0(self, n, dtype=None): if dtype is None: dtype = self.dtype K0 = 32 // DTYPE_SIZE[dtype] return (n + K0 - 1) // K0 * K0 def calc_vec_rec(self, vec_ub, vec_len): dtype = vec_ub.dtype vec_len_aligned = self.up_align_to_K0(vec_len) vec_rec_ub = self.tik_instance.Tensor(dtype, (vec_len_aligned,), scope=UB, name="li_new_rec_ub") mask_len = 256 // DTYPE_SIZE[dtype] block_len = 32 // DTYPE_SIZE[dtype] work_size = 8 // DTYPE_SIZE[dtype] with self.tik_instance.new_stmt_scope(disable_sync=False): repeat_times = vec_len // mask_len if repeat_times > 0: dst_rep_stride = 8 src_rep_stride = 8 src_extent_size = (repeat_times - 1) * src_rep_stride * block_len + mask_len wk_size_unit = ((src_extent_size + block_len - 1) // block_len) * block_len wk_size = work_size * wk_size_unit # 定义work_tensor work_tensor_ub = self.tik_instance.Tensor( "float32", (wk_size,), name="work_tensor_ub", scope=UB ) # 如果work_tensor有索引，需要写成 work_tensor[index:] self.tik_instance.vec_rec_high_preci( mask_len, vec_rec_ub[0:], vec_ub[0:], work_tensor_ub[0:], repeat_times, dst_rep_stride, src_rep_stride, ) mask_len = vec_len - repeat_times * mask_len if mask_len > 0: wk_size = work_size * ((mask_len + block_len - 1) // block_len) * block_len work_tensor_ub2 = self.tik_instance.Tensor( "float32", (wk_size,), name="work_tensor_ub2", scope=UB ) self.tik_instance.vec_rec_high_preci( mask_len, vec_rec_ub[repeat_times * 128:], vec_ub[repeat_times * 128:], work_tensor_ub2[0:], 1, 0, 0, ) return vec_rec_ub def row_sum_cube_impl(self, matrix_l1_K1MK0_ed, rowsum_ub, m, k, precision_type): """用cube实现矩阵行和：右乘一个shape=(n,1)全一矩阵 :param matrix_l1_K1MK0_ed: input tensor with shape (K1, M, K0) :param rowsum_ub: output tensor stores the row sum of input tensor. :param m: actual tensor height :param k: actual tensor width :return: row sum of the output tensor """ K1, M, K0 = matrix_l1_K1MK0_ed.shape K = K1 * K0 # 构造全一右矩阵，由于cube无法处理shape=(n, 1)，所以shape=(n, 16)，全一矩阵不需分形 right_all_one_matrix_ub = self.tik_instance.Tensor( FP16, (K, 16), name="right_all_one_matrix_ub", scope=UB ) self.tik_instance.h_duplicate(right_all_one_matrix_ub, 1.0) right_all_one_matrix_l1 = self.tik_instance.Tensor( FP16, (K1 * K0, 16), name="right_all_one_matrix_l1", scope=L1 ) self.cont_data_mv_1_bust(dst=right_all_one_matrix_l1, src=right_all_one_matrix_ub, burst=K) # 调用matmul实现rowsum，结果shape=(m, 16)，取每行的第一个数 with self.tik_instance.new_stmt_scope(disable_sync=False): row_sum_ub_N1MN0 = self.matmul_compute(matrix_l1_K1MK0_ed, right_all_one_matrix_l1, m, k, 16, N1MN0_to_MN=False, precision_type=precision_type) row_sum_ub_MN_ed = row_sum_ub_N1MN0.reshape((M, 16)) if precision_type == FP32: # TODO: fp32转置接口，代替循环 => 提升性能 for idx in range(0, m): cur_row_sum = self.tik_instance.Scalar(FP32, init_value=row_sum_ub_MN_ed[idx, 0]) rowsum_ub[idx].set_as(cur_row_sum) else: # row_sum_ub_MN_ed 先转置，然后取一行, 替换原来按行操作: lij_ub[i].set_as(row_sum_ub_MN_ed[i, 0]) row_sum_ub_trans = self.tik_instance.Tensor(FP16, (16, M), name="row_sum_ub_trans", scope=UB) row_sum_ub_trans = self.transpose_matrix(row_sum_ub_MN_ed, row_sum_ub_trans, M, True) self.cont_data_mv_1_bust(dst=rowsum_ub, src=row_sum_ub_trans, burst=M // 16) return rowsum_ub def matmul_compute(self, A_l1, B_l1, m, k, n, N1MN0_to_MN=True, precision_type=FP16): """calculate matrix multiplication A_l1 * B_l1, and move the result to C_ub, then rearrange C_ub :param A_l1: input tensor in L1 with shape of (K1, M, K0) :param B_l1: input tensor in L1 with shape of (K1, N, K0) :param m: the actual number of rows of A_l1 :param k: the actual number of cols of A_l1 :param n: the actual number of cols of B_l1 :param N1MN0_to_MN: Whether reorder the result tensor. :return: C_ub with tensor with shape of (M, N) if N1MN0_to_MN else (N1, M, N0) """ M = self.up_align_to_K0(m) N = self.up_align_to_K0(n) # 根据精度类型，决定matmul返回的ub精度类型，如果fp16, tensor_move做随路精度转换 C_ub = self.tik_instance.Tensor(precision_type, (N // 16, M, 16), name="C_ub", scope=UB) with self.tik_instance.new_stmt_scope(disable_sync=False): # matmul C_l0c = self.tik_instance.Tensor( FP32, (N // 16, M, 16), scope=L0C, name="C_l0c" ) # n1mn0 (n0=16) self.tik_instance.matmul(C_l0c, A_l1, B_l1, m, k, n) # L0C -> ub, fp32 -> fp16 (tensor_mov可做随路转换) self.tik_instance.tensor_mov(C_ub, C_l0c, "m", 1, M * N * DTYPE_SIZE[FP32] // 1024, 0, 0) if N1MN0_to_MN: return self.N1MN0_TO_MN(C_ub) else: return C_ub def move_vector_from_gm_to_ub(self, dst_tensor, src_tensor, gm_offset, vec_len): """load the vector from gm to ub :param dst_tensor: :param src_tensor: :param gm_offset: :return: """ a_burst_num = 32 // DTYPE_SIZE[src_tensor.dtype] full_tik_blk_num, tail_num = divmod(vec_len, a_burst_num) with self.tik_instance.if_scope(full_tik_blk_num > 0): self.cont_data_mv_1_bust(dst=dst_tensor, src=src_tensor[gm_offset], burst=full_tik_blk_num) # 地址回退处理尾部数据 with self.tik_instance.if_scope(tail_num > 0): offset = vec_len - a_burst_num last_blk_ub = self.tik_instance.Tensor(FP16, (a_burst_num,), name="last_blk_ub", scope=UB) self.cont_data_mv_1_bust(dst=last_blk_ub, src=src_tensor[gm_offset + offset], burst=1) with self.tik_instance.for_range(0, a_burst_num) as idx: # offset非32bytes对齐，无法用datamove dst_tensor[offset + idx].set_as(last_blk_ub[idx]) def move_vector_from_ub_to_gm(self, dst_tensor, src_tensor, gm_offset, block_h): """write the vector back to gm :param dst_tensor: :param src_tensor: :param gm_offset: :param block_h: :return: """ a_burst_num = 32 // DTYPE_SIZE[src_tensor.dtype] full_tik_blk_num = block_h // a_burst_num with self.tik_instance.if_scope(full_tik_blk_num > 0): self.cont_data_mv_1_bust(dst=dst_tensor[gm_offset], src=src_tensor, burst=full_tik_blk_num) tail_num = block_h % a_burst_num with self.tik_instance.if_scope(tail_num > 0): offset = block_h - a_burst_num tmp_ub = self.tik_instance.Tensor(FP16, (a_burst_num,), name="tmp_ub", scope=UB) with self.tik_instance.for_range(0, a_burst_num) as idx: tmp_ub[idx].set_as(src_tensor[offset + idx]) self.cont_data_mv_1_bust(dst=dst_tensor[gm_offset + offset], src=tmp_ub, burst=1) def scale_compute_vector(self, Sij_ub, dim): scale_value = dim ** -0.5 scale = self.tik_instance.Scalar(dtype=FP16) scale.set_as(scale_value) self.tik_instance.h_mul(Sij_ub, Sij_ub, scale) return Sij_ub pengchengmind-7b/flash_attention/tiling_strategy/000077500000000000000000000000001472353524300225745ustar00rootroot00000000000000pengchengmind-7b/flash_attention/tiling_strategy/__init__.py000066400000000000000000000001101472353524300246750ustar00rootroot00000000000000# Copyright (C) 2021.Huawei Technologies Co., Ltd. All rights reserved. pengchengmind-7b/flash_attention/tiling_strategy/strategy.py000066400000000000000000000025551472353524300250170ustar00rootroot00000000000000# Copyright (C) 2021.Huawei Technologies Co., Ltd. All rights reserved. from abc import ABCMeta from abc import abstractmethod from collections import namedtuple TilingPara = namedtuple("TilingPara", "Br last_Br Bc last_Bc Tr Tc") class TilingStrategy(metaclass=ABCMeta): """Tiling strategy interface. All implementations should be defined in this module, otherwise, the UT will fail. """ _strategies = {} def __init__(self, Nq, N, head_dim) -> None: super().__init__() self.Nq = Nq self.N = N self.Br = None self.last_Br = None self.Bc = None self.last_Bc = None self.Tr = None self.Tc = None self.d = head_dim def __init_subclass__(cls, **kwargs): TilingStrategy._strategies[cls.strategy_name()] = cls @classmethod @abstractmethod def strategy_name(cls): raise NotImplemented @classmethod def from_strategy_name(cls, stgy_name: str): stgy_clz = TilingStrategy._strategies.get(stgy_name) if stgy_clz is None: raise Exception(f"Strategy:{stgy_name} not supported") return stgy_clz @abstractmethod def tiling(self) -> TilingPara: raise NotImplemented def gen_tiling_para(self) -> TilingPara: return TilingPara(self.Br, self.last_Br, self.Bc, self.last_Bc, self.Tr, self.Tc) pengchengmind-7b/flash_attention/tiling_strategy/wukong_tiling.py000066400000000000000000000034251472353524300260320ustar00rootroot00000000000000# Copyright (C) 2021.Huawei Technologies Co., Ltd. All rights reserved. from tiling_strategy.strategy import TilingPara from tiling_strategy.strategy import TilingStrategy class WukongTiling(TilingStrategy): """A tiling strategy implementation for wukonghuahua model shape""" @classmethod def strategy_name(cls): return "wukong" def tiling(self) -> TilingPara: """ 反向的空间分布待详细分析 N = (4096, 1024, 256, 64) 或 77 Nq = (4096, 1024, 256, 64) d = dv = (40, 80, 160， 160) """ if self.N <= 77: # [77, 64] # cross-attention or self-attention of (64, 64, 160) self.Bc = self.N self.Tc = self.N // self.Bc if self.d <= 80: # [40, 80] # 内存瓶颈为在ub中对P*V结果[Br, dv]进行cast # ub: 512 * 80 * 6 // 1024 = 240KB self.Br = min(self.Nq, 64) self.Tr = self.Nq // self.Br else: # ub: dv = 160， 256 * 160 * 6 // 1024 = 240KB self.Br = min(self.Nq, 64) self.Tr = self.Nq // self.Br else: # self-attention if self.N == 256: self.Bc = 64 self.Tc = 1 # 内存瓶颈为在ub中对Q*K的结果[Br, Bc]进行cast # ub: 128 * 256 * 6 // 1024 = 192KB self.Br = 64 self.Tr = self.Nq // self.Br else: self.Bc = 64 self.Tc = self.N // self.Bc # ub: 64 * 512 * 6 // 1024 = 192KB self.Br = 64 self.Tr = self.Nq // self.Br self.last_Br = self.Br self.last_Bc = self.Bc return self.gen_tiling_para()pengchengmind-7b/flash_attention/tiling_strategy/xunfei_tiling.py000066400000000000000000000016011472353524300260100ustar00rootroot00000000000000# Copyright (C) 2021.Huawei Technologies Co., Ltd. All rights reserved. from tiling_strategy.strategy import TilingPara from tiling_strategy.strategy import TilingStrategy class XunfeiTiling(TilingStrategy): """A tiling strategy implementation for xunfei ipt model shape""" @classmethod def strategy_name(cls): return "xunfei" def tiling(self) -> TilingPara: self.Br = min(128, self.Nq) self.Bc = min(128, self.N) self.Tr = self.Nq // self.Br self.Tc = self.N // self.Bc if self.Nq % self.Br != 0: self.last_Br = self.Nq - self.Tr * self.Br self.Tr += 1 else: self.last_Br = self.Br if self.N % self.Bc != 0: self.last_Bc = self.N - self.Tc * self.Bc self.Tc += 1 else: self.last_Bc = self.Bc return self.gen_tiling_para()pengchengmind-7b/ma-pre-start.sh000066400000000000000000000056331472353524300170610ustar00rootroot00000000000000#!/bin/bash # Copyright 2020 Huawei Technologies Co., Ltd # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. # You may obtain a copy of the License at # # http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 # # Unless required by applicable law or agreed to in writing, software # distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. # See the License for the specific language governing permissions and # limitations under the License. # ============================================================================ pwd echo "********************" LOCAL_DIR=$(cd "$(dirname "$0")";pwd) pip install sentencepiece==0.1.94 pip install transformers==v4.29.0 sudo mkdir /cache sudo chown -R 1101:1101 /cache sudo chmod -R 777:777 /cache cd /cache sudo mkdir /cache/Ckpt sudo mkdir /cache/Graph sudo mkdir /cache/compiler_cache sudo chown -R 1101:1101 /cache/Ckpt sudo chmod 777 /cache/Ckpt -R sudo mkdir /home/ma-user/modelarts/user-job-dir/Data sudo chown -R 1101:1101 /home/ma-user/modelarts/user-job-dir/Data sudo mkdir /cache/Data #sudo chown -R 1101:1101 /cache/Data sudo chmod 777 /cache/Data sudo chmod 777 /cache/Data/ sudo mkdir /cache_gpt #sudo mkdir /cache_gpt/exp01-2 #sudo chown -R 1101:1101 /cache_gpt/exp01-2 sudo chmod 777 /cache_gpt -R sudo chmod -R 777:777 /cache_gpt sudo mkdir /cache/EvalData_dev sudo chown -R 1101:1101 /cache/EvalData_dev sudo chmod 777 /cache/EvalData_dev -R sudo mkdir /cache/EvalData_test sudo chown -R 1101:1101 /cache/EvalData_test sudo chmod 777 /cache/EvalData_test -R ls -l /cache ls -l / echo "********************" ls -ld Ckpt sudo chmod -R 777:777 /cache/Ckpt sudo chmod 777:777 /cache/Ckpt -R sudo chmod 777 /cache/Ckpt -R ls -ld Ckpt sudo chmod 777:777 /cache/Graph -R sudo chmod 777 /cache/Graph -R sudo chmod 777:777 /cache/compiler_cache -R sudo chmod 777 /cache/compiler_cache -R echo "********************" df -hl # 配合新包，打印建链时间 #export GLOG_v=2 export GLOG_v=3 #export MS_SUBMODULE_LOG_v="{DEVICE:1}" # 查看分配的task数目有没有问题 export ASCEND_GLOBAL_LOG_LEVEL=3 export ASCEND_SLOG_PRINT_TO_STDOUT=0 export HCCL_CONNECT_TIMEOUT=3600 #export HCCL_EXEC_TIMEOUT=800 export HCCL_EXEC_TIMEOUT=1800 export PIPELINE_SLICE_SKIP_REDISTRIBUTION=1 #export MS_BUILD_PROCESS_NUM=12 #export COMBINE_LINK_GRAPHS=1 # task 任务优化 #export MS_ENABLE_TASK_OPT=1 ##export MS_REDUNDANCY_TASK_NUM=10 #export MS_REDUNDANCY_TASK_NUM=4 export MS_DEV_REDUNDANCY_TASK_NUM=4 # compiletion 编译优化 export MS_DEV_CELL_REUSE=2 # link 闪断，256ms*7,修改到4s export HCCL_RDMA_TIMEOUT=19 # save graph # export MS_COMPILER_CACHE_ENABLE=1 # export MS_COMPILER_CACHE_PATH=/cache/compiler_cache/ free -g #export MINDSPORE_DUMP_CONFIG=/home/ma-user/modelarts/user-job-dir/pcmind_new_7B/data_dump.json pengchengmind-7b/predict_new7B.py000066400000000000000000000355131472353524300172570ustar00rootroot00000000000000# Copyright 2021 Huawei Technologies Co., Ltd # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. # You may obtain a copy of the License at # # http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 # # Unless required by applicable law or agreed to in writing, software # distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. # See the License for the specific language governing permissions and # limitations under the License. # ============================================================================ """ PengChengMind predict run """ import json import os import requests import datetime import glob import numpy as np from tqdm import tqdm import mindspore.common.dtype as mstype import mindspore.communication.management as D import mindspore as ms from mindspore import context, Tensor from mindspore import export from mindspore.context import ParallelMode from mindspore.parallel import set_algo_parameters from mindspore.parallel._cost_model_context import _set_multi_subgraphs from mindspore.train.model import Model from mindspore.train.serialization import load_distributed_checkpoint, load_checkpoint from mindspore.parallel._transformer.transformer import TransformerOpParallelConfig, TransformerRecomputeConfig from src.generate import get_scores from src.pengcheng_mind_7B import EvalNet, PengChengMindModel from src.pengcheng_mind_config import set_parse, PengChengMindConfig from src.utils import get_args from mindspore.common import Parameter from mindspore.common.tensor import Tensor from mindspore.train.serialization import load_checkpoint, load_param_into_net project_root = os.path.abspath(os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) + os.path.sep + "..") _PROJECT_ROOT = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) hf_project = lambda *x: os.path.join(_PROJECT_ROOT, *x) os.system("cat /home/ma-user/anaconda3/envs/MindSpore/lib/python3.7/site-packages/mindspore/.commit_id") def restore_checkpoint(args_param, network, cache_url='/cache/Ckpt/'): r""" Load checkpoint process. """ restore_ranks = D.get_rank() print("======start single checkpoint", flush=True) ckpt_name = os.path.join(cache_url, f"rank_{restore_ranks}.ckpt") if not ckpt_name: print(f"There is no ckpt file in {ckpt_name}, " f"current ckpt_files found is {ckpt_name} " f"with pattern {ckpt_name}, so skip the loading.") time_stamp = datetime.datetime.now() print(f"time stamp {time_stamp.strftime('%Y.%m.%d-%H:%M:%S')} pre trained ckpt model {ckpt_name} loading", flush=True) # Load checkpoint files latest file print(f'Start to load from {ckpt_name}') param_dict = load_checkpoint(ckpt_name) # for k, v in param_dict.items(): # print("rank: ", restore_ranks, k) load_param_into_net(network, param_dict, strict_load=False) def set_auto_parallel_context(args_opt): """Set the auto parallel context""" rank = 0 device_num = 1 context.reset_auto_parallel_context() # context.set_auto_parallel_context( # strategy_ckpt_load_file=args_opt.strategy_load_ckpt_path) if args_opt.distribute == "true": D.init() device_num = D.get_group_size() rank = D.get_rank() print("rank_id is {}, device_num is {}".format(rank, device_num)) context.set_auto_parallel_context( parallel_mode=ParallelMode.SEMI_AUTO_PARALLEL, gradients_mean=False, full_batch=True, loss_repeated_mean=True, enable_parallel_optimizer=False, strategy_ckpt_save_file=f'/cache/strategy_{rank}.ckpt', pipeline_stages=args_opt.stage_num) set_algo_parameters(elementwise_op_strategy_follow=True) _set_multi_subgraphs() return rank, device_num def load_model(args_opt): r""" The main function for load model """ context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE) # Set parallel context rank, device_num = set_auto_parallel_context(args_opt) context.set_context(variable_memory_max_size="30GB") context.set_context(save_graphs=2, save_graphs_path="/cache/graphs_of_device_id_" + str(rank), device_target=args_opt.device_target) strategy_local_file = f"/cache/inference_strategy_100b_d8_mp8_dp1-{rank}.ckpt" ms.set_auto_parallel_context(strategy_ckpt_save_file=strategy_local_file) if args_opt.eval_task: use_past = False else: use_past = args_opt.use_past print('local_rank:{}, start to run...'.format(rank), flush=True) # Set model property, rewrite the model parallel if device_num < args_opt.op_level_model_parallel_num: print(f"The op_level_model_parallel_num {args_opt.op_level_model_parallel_num} is smaller than the device num，" f"so change it to the {device_num}", flush=True) args_opt.op_level_model_parallel_num = device_num model_parallel_num = args_opt.op_level_model_parallel_num data_parallel_num = int(device_num / (model_parallel_num*args_opt.stage_num)) micro_batch_interleaved = args_opt.micro_batch_interleaved parallel_config = TransformerOpParallelConfig(data_parallel=data_parallel_num, model_parallel=model_parallel_num, pipeline_stage=args_opt.stage_num, micro_batch_num=args_opt.micro_size, vocab_emb_dp=False, recompute=False) # add sequence_parallel parallel_config.sequence_parallel = args_opt.sequence_parallel # add select_recompute parallel_config.select_recompute = args_opt.select_recompute per_batch_size = args_opt.per_batch_size batch_size = per_batch_size * data_parallel_num # Now only support single batch_size for predict if args_opt.run_type == "predict": batch_size = 1 if args_opt.softmax_compute_fp32 == "FP32": softmax_compute_type = mstype.float32 elif args_opt.softmax_compute_fp32 == "FP16": softmax_compute_type = mstype.float16 else: raise ValueError(f"Unknown softmax_compute_fp32 {args_opt.softmax_compute_fp32}") if args_opt.top_query_softmax_fp32 == "FP32": top_query_softmax = mstype.float32 elif args_opt.top_query_softmax_fp32 == "FP16": top_query_softmax = mstype.float16 else: raise ValueError(f"Unknown top_query_softmax_fp32 {args_opt.top_query_softmax_fp32}") print(f"softmax_compute_type: {softmax_compute_type}") print(f"top_query_softmax: {top_query_softmax}") ################################################## pc-mind v2 ####################################################### config = PengChengMindConfig(batch_size=batch_size // parallel_config.micro_batch_num // micro_batch_interleaved, num_heads=args_opt.num_heads, hidden_size=args_opt.embedding_size, seq_length=args_opt.seq_length, vocab_size=args_opt.vocab_size, use_moe=bool(args_opt.use_moe), eod_token=args_opt.eod_id, num_layers=args_opt.num_layers, ffn_hidden_size=int((2 * args_opt.embedding_size * 4 / 3) / 64) * 64, eod_reset=bool(args_opt.eod_reset), use_past=use_past, load_ckpt_path=args_opt.load_ckpt_path, param_init_type=mstype.float32 if args_opt.param_init_type == 'fp32' else mstype.float16, enable_offload=bool(args_opt.opt_offload), parallel_config=parallel_config, use_rope=args_opt.use_rope, use_flash_attention=args_opt.use_flash_attention, pipeline_config_filename=args_opt.pipeline_config_filename) # softmax_compute_fp32=softmax_compute_type) print(">>> FFN_Hidden_Size for PengChengMind-new7B is: {} >>>\n".format(config.ffn_hidden_size)) config.softmax_compute_fp32 = softmax_compute_type config.top_query_softmax_fp32 = top_query_softmax # config.hidden_act = "swiglu" ##################################################################################################################### print("===config is: ", config, flush=True) print("=====args_opt is: ", args_opt, flush=True) # Define network pengcheng_mind = PengChengMindModel(config) eval_net = EvalNet(pengcheng_mind, pad_token=args_opt.padding_id, seq_length=args_opt.seq_length) eval_net.set_train(False) model_predict = Model(eval_net) # Compile network and obtain tensor layout for loading ckpt inputs_np = Tensor(np.ones(shape=(config.batch_size, config.seq_length)), mstype.int32) current_index = Tensor(np.array([0]), mstype.int32) if args_opt.distribute == "false": predict_layout = None elif args_opt.eval_task: # Compiling only needs the shape predict_layout = model_predict.infer_predict_layout(inputs_np, inputs_np) elif config.use_past: batch_valid_length = Tensor(np.array([0]), mstype.int32) init_true = Tensor([True], mstype.bool_) inputs_np_1 = Tensor(np.ones(shape=(config.batch_size, 1)), mstype.int32) model_predict.predict_network.add_flags_recursive(is_first_iteration=True) predict_layout = model_predict.infer_predict_layout(inputs_np, current_index, init_true, batch_valid_length) model_predict.predict_network.add_flags_recursive(is_first_iteration=False) _ = model_predict.infer_predict_layout(inputs_np_1, current_index, init_true, batch_valid_length) else: predict_layout = model_predict.infer_predict_layout(inputs_np, current_index) local_ckpt_path = '/cache/pretrained_7b_fp16.ckpt' if args_opt.pre_trained: #### method2: loading [.ckpt file] if not args_opt.offline: import moxing as mox gpu_model_npy_obspath = "obs://pcl-verify/yizx/2023_7b_ckpts/mind7b_to_ckpts/new7b_gpu_npy2msckpt/" \ "new-fp16-v660sft-pcmind_new7B_660Btks.ckpt" # "new-fp16-v660-pcmind_new7B_660Btks.ckpt" mox.file.copy(gpu_model_npy_obspath, local_ckpt_path) param_dict = load_checkpoint(local_ckpt_path) load_param_into_net(eval_net, param_dict) print("================load param ok=================", flush=True) # ####################################################################### return model_predict, config def run_predict(model_predict, config, args_opt): """run predict""" from src.generate import generate, generate_increment import time D.init() rank_id = D.get_rank() device_num = D.get_group_size() generate_func = generate_increment if config.use_past else generate # Define tokenizer from transformers import AutoTokenizer pcmind7b_tokenizer_dir = hf_project("tokenizer/baichuan2") print(pcmind7b_tokenizer_dir) print(os.listdir(pcmind7b_tokenizer_dir)) vocab_path = pcmind7b_tokenizer_dir tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(vocab_path, trust_remote_code=True) EOT = tokenizer.eos_token_id PAD = tokenizer.unk_token_id print(EOT, PAD) test_sample = ["中国的四大发明有哪些？\n 请简要回答", "请详细的介绍中国的四大发明：\n 请简要回答", "请从来源、时期、发明人、演变过程、对世界格局的影响等方面详细的介绍中国的”四大发明“。\n 请简要回答", "四大发明来源于哪个国家？请用专业的知识给大家介绍。\n 请简要回答", "假如你是知名大学研究汉语言文学的教授，请您给大家讲解’中国四大发明‘，\n 请简要回答", "请把‘We introduce Vicuna-13B, an open-source chatbot trained by fine-tuning LLaMA on user-shared conversations collected from ShareGPT. Preliminary evaluation using GPT-4 as a judge shows Vicuna-13B achieves more than 90% quality of OpenAI ChatGPT and Google Bard while outperforming other models like LLaMA and Stanford Alpaca in more than 90%* of cases. The cost of training Vicuna-13B is around $300. ‘翻译为中文：", "以’风、雪‘为基调，写一首七言绝句。", # "以’风、雪‘为关键词，根据你自己此时的心境，写一首四句话的七言绝句：", # "假设你是一个唐代的诗人，以’风、雪‘为关键词，根据你自己此时的心境，写一首七言绝句：", # "你读了’《咏雪》唐·白居易\n已讶衾枕冷，\n复见窗户明。\n夜深知雪重，\n时闻折竹声。‘，即兴而发，以’风、雪‘为主题，写了一首七言绝句：", # "北极熊和灰熊的科学名称分别是什么？", # "北极熊和灰熊的科学名称分别是什么？请从科学研究的角度详细介绍一下这两个物种。", # "我要做蛋炒饭，请按步骤写一个详细的制作教程：", # "中国有哪些好玩的城市？请选取其中一个城市详细介绍当地景点和游玩攻略。", ] time_all = [] time_word = [] for idx, sample in enumerate(test_sample): # Tokenize input sentence to ids start_sentence = tokenizer.encode(sample, add_special_tokens=False) # start_sentence = tokenizer.encode(sample) input_ids = np.array(start_sentence).reshape(1, -1) time_start = time.time() output_ids = generate_func(model_predict, input_ids, args_opt) time_use = time.time() - time_start output_list = output_ids[input_ids.shape[-1]:].tolist() output_samples = tokenizer.decode(output_list, skip_special_tokens=True) time_all.append(time_use/max(1, len(output_ids[len(input_ids):].tolist()))) time_word.append(time_use/max(1, len(output_samples))) print(f"----------------------{idx}------------------------") print(f"Input is: {sample}\n") print(f'Output is: {output_samples}\n') print(f"Average time: {time_use / len(output_list)} s/token") def main(): """Main process for predict or export model""" opt = get_args(True) set_parse(opt) model_predict, config = load_model(opt) run_predict(model_predict, config, opt) if __name__ == "__main__": main() pengchengmind-7b/scripts/000077500000000000000000000000001472353524300156715ustar00rootroot00000000000000pengchengmind-7b/scripts/run_distributed_train_910B.sh000066400000000000000000000014031472353524300233210ustar00rootroot00000000000000#!/bin/bash execute_path=$(pwd) script_self=$(readlink -f "$0") self_path=$(dirname "${script_self}") export RANK_START=$1 export DATASET=$2 export RANK_TABLE_FILE=$3 for((i=0;i<8;i++)); do rm -rf ${execute_path}/device_$i/ mkdir ${execute_path}/device_$i/ cd ${execute_path}/device_$i/ || exit export RANK_ID=$[i+RANK_START] export DEVICE_ID=$i python -s ${self_path}/../train_7B_new2024.py --data_url ${DATASET} --mode 7B --vocab_size 125952 --offline 1 --epoch_size 50 --seq_length 4096 --stage_num 4 --op_level_model_parallel 1 --micro_size 16 --optimizer_shard 16 --param_init_type fp16 --save_checkpoint True --save_checkpoint_steps 1000 --recompute False --sequence_parallel True --use_rope True --pre_trained False >train_pcmind7b_d$i.log 2>&1 & donepengchengmind-7b/search/000077500000000000000000000000001472353524300154475ustar00rootroot00000000000000pengchengmind-7b/search/BaSys_FineGrain/000077500000000000000000000000001472353524300204125ustar00rootroot00000000000000pengchengmind-7b/search/BaSys_FineGrain/gpt_104layer_16dp_4mp_18pp_28mem_64ms.json000066400000000000000000000125711472353524300276710ustar00rootroot00000000000000[ { "LINEAR_GELU": 0, "LINEAR_MAPPING": 0, "LINEAR_INPUT": 4, "ATTENTION_BMM": 2, "ATTENTION_SOFTMAX": 0, "ATTENTION_ATTEN": 0, "ATTENTION_QKV": 12, 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{ "LINEAR_GELU": 0, "LINEAR_MAPPING": 0, "LINEAR_INPUT": 6, "ATTENTION_BMM": 0, "ATTENTION_SOFTMAX": 0, "ATTENTION_ATTEN": 0, "ATTENTION_QKV": 18, "stage_idx": 6, "layer_range": [ 69, 80 ] }, { "LINEAR_GELU": 0, "LINEAR_MAPPING": 0, "LINEAR_INPUT": 6, "ATTENTION_BMM": 3, "ATTENTION_SOFTMAX": 0, "ATTENTION_ATTEN": 0, "ATTENTION_QKV": 18, "stage_idx": 7, "layer_range": [ 81, 92 ] }, { "LINEAR_GELU": 0, "LINEAR_MAPPING": 0, "LINEAR_INPUT": 6, "ATTENTION_BMM": 6, "ATTENTION_SOFTMAX": 0, "ATTENTION_ATTEN": 0, "ATTENTION_QKV": 18, "stage_idx": 8, "layer_range": [ 93, 104 ] }, { "LINEAR_GELU": 1, "LINEAR_MAPPING": 0, "LINEAR_INPUT": 6, "ATTENTION_BMM": 6, "ATTENTION_SOFTMAX": 0, "ATTENTION_ATTEN": 0, "ATTENTION_QKV": 18, "stage_idx": 9, "layer_range": [ 105, 116 ] }, { "LINEAR_GELU": 0, "LINEAR_MAPPING": 1, "LINEAR_INPUT": 6, "ATTENTION_BMM": 6, "ATTENTION_SOFTMAX": 0, "ATTENTION_ATTEN": 0, "ATTENTION_QKV": 18, "stage_idx": 10, "layer_range": [ 117, 128 ] }, { "LINEAR_GELU": 0, "LINEAR_MAPPING": 2, "LINEAR_INPUT": 6, "ATTENTION_BMM": 6, "ATTENTION_SOFTMAX": 0, "ATTENTION_ATTEN": 0, "ATTENTION_QKV": 18, "stage_idx": 11, "layer_range": [ 129, 140 ] }, { "LINEAR_GELU": 0, "LINEAR_MAPPING": 3, "LINEAR_INPUT": 6, "ATTENTION_BMM": 6, "ATTENTION_SOFTMAX": 0, "ATTENTION_ATTEN": 0, "ATTENTION_QKV": 18, "stage_idx": 12, "layer_range": [ 141, 152 ] }, { "LINEAR_GELU": 1, "LINEAR_MAPPING": 4, "LINEAR_INPUT": 6, "ATTENTION_BMM": 6, "ATTENTION_SOFTMAX": 0, "ATTENTION_ATTEN": 0, "ATTENTION_QKV": 18, "stage_idx": 13, "layer_range": [ 153, 164 ] }, { "LINEAR_GELU": 2, "LINEAR_MAPPING": 6, "LINEAR_INPUT": 6, "ATTENTION_BMM": 5, "ATTENTION_SOFTMAX": 0, "ATTENTION_ATTEN": 0, "ATTENTION_QKV": 18, "stage_idx": 14, "layer_range": [ 165, 176 ] }, { "LINEAR_GELU": 1, "LINEAR_MAPPING": 6, "LINEAR_INPUT": 6, "ATTENTION_BMM": 6, "ATTENTION_SOFTMAX": 0, "ATTENTION_ATTEN": 1, "ATTENTION_QKV": 18, "stage_idx": 15, "layer_range": [ 177, 188 ] }, { "LINEAR_GELU": 1, "LINEAR_MAPPING": 6, 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"LINEAR_X": 0, "LINEAR_INPUT": 6, "ATTENTION_BMM": 0, "ATTENTION_SOFTMAX": 0, "ATTENTION_ATTEN": 0, "ATTENTION_QKV": 13, "ATTENTION_X": 0, "stage_idx": 2, "layer_range": [ 21, 32 ] }, { "LINEAR_GELU": 0, "LINEAR_MAPPING": 0, "LINEAR_X": 0, "LINEAR_INPUT": 6, "ATTENTION_BMM": 0, "ATTENTION_SOFTMAX": 0, "ATTENTION_ATTEN": 0, "ATTENTION_QKV": 15, "ATTENTION_X": 0, "stage_idx": 3, "layer_range": [ 33, 44 ] }, { "LINEAR_GELU": 0, "LINEAR_MAPPING": 0, "LINEAR_X": 0, "LINEAR_INPUT": 6, "ATTENTION_BMM": 0, "ATTENTION_SOFTMAX": 0, "ATTENTION_ATTEN": 0, "ATTENTION_QKV": 16, "ATTENTION_X": 0, "stage_idx": 4, "layer_range": [ 45, 56 ] }, { "LINEAR_GELU": 0, "LINEAR_MAPPING": 0, "LINEAR_X": 0, "LINEAR_INPUT": 6, "ATTENTION_BMM": 1, "ATTENTION_SOFTMAX": 0, "ATTENTION_ATTEN": 0, "ATTENTION_QKV": 18, "ATTENTION_X": 0, "stage_idx": 5, "layer_range": [ 57, 68 ] }, { "LINEAR_GELU": 0, "LINEAR_MAPPING": 0, "LINEAR_X": 0, "LINEAR_INPUT": 6, "ATTENTION_BMM": 3, "ATTENTION_SOFTMAX": 0, "ATTENTION_ATTEN": 0, "ATTENTION_QKV": 18, "ATTENTION_X": 0, "stage_idx": 6, "layer_range": [ 69, 80 ] }, { "LINEAR_GELU": 0, "LINEAR_MAPPING": 0, "LINEAR_X": 0, "LINEAR_INPUT": 6, "ATTENTION_BMM": 6, "ATTENTION_SOFTMAX": 0, "ATTENTION_ATTEN": 0, "ATTENTION_QKV": 18, "ATTENTION_X": 0, "stage_idx": 7, "layer_range": [ 81, 92 ] }, { "LINEAR_GELU": 1, "LINEAR_MAPPING": 0, "LINEAR_X": 0, "LINEAR_INPUT": 6, "ATTENTION_BMM": 6, "ATTENTION_SOFTMAX": 0, "ATTENTION_ATTEN": 0, "ATTENTION_QKV": 18, "ATTENTION_X": 0, "stage_idx": 8, "layer_range": [ 93, 104 ] }, { "LINEAR_GELU": 0, "LINEAR_MAPPING": 1, "LINEAR_X": 0, "LINEAR_INPUT": 6, "ATTENTION_BMM": 6, "ATTENTION_SOFTMAX": 0, "ATTENTION_ATTEN": 0, "ATTENTION_QKV": 18, "ATTENTION_X": 0, "stage_idx": 9, "layer_range": [ 105, 116 ] }, { "LINEAR_GELU": 0, "LINEAR_MAPPING": 2, "LINEAR_X": 0, "LINEAR_INPUT": 6, "ATTENTION_BMM": 4, "ATTENTION_SOFTMAX": 0, "ATTENTION_ATTEN": 0, "ATTENTION_QKV": 18, "ATTENTION_X": 0, "stage_idx": 10, "layer_range": [ 117, 128 ] }, { "LINEAR_GELU": 1, "LINEAR_MAPPING": 2, "LINEAR_X": 0, "LINEAR_INPUT": 6, "ATTENTION_BMM": 6, "ATTENTION_SOFTMAX": 0, "ATTENTION_ATTEN": 0, "ATTENTION_QKV": 18, "ATTENTION_X": 0, "stage_idx": 11, "layer_range": [ 129, 140 ] }, { "LINEAR_GELU": 0, "LINEAR_MAPPING": 4, "LINEAR_X": 0, "LINEAR_INPUT": 6, "ATTENTION_BMM": 5, "ATTENTION_SOFTMAX": 0, "ATTENTION_ATTEN": 0, "ATTENTION_QKV": 18, "ATTENTION_X": 0, "stage_idx": 12, "layer_range": [ 141, 152 ] }, { "LINEAR_GELU": 1, "LINEAR_MAPPING": 5, "LINEAR_X": 0, "LINEAR_INPUT": 6, "ATTENTION_BMM": 6, "ATTENTION_SOFTMAX": 0, "ATTENTION_ATTEN": 0, "ATTENTION_QKV": 18, "ATTENTION_X": 0, "stage_idx": 13, "layer_range": [ 153, 164 ] }, { "LINEAR_GELU": 4, "LINEAR_MAPPING": 6, "LINEAR_X": 0, "LINEAR_INPUT": 6, "ATTENTION_BMM": 6, "ATTENTION_SOFTMAX": 0, "ATTENTION_ATTEN": 0, "ATTENTION_QKV": 18, "ATTENTION_X": 0, "stage_idx": 14, "layer_range": [ 165, 176 ] }, { "LINEAR_GELU": 5, "LINEAR_MAPPING": 6, "LINEAR_X": 0, "LINEAR_INPUT": 6, 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get_next_embedding_memory(self): # top query weight_params = self.seq_len * self.hidden_size weight_params += self.vocab_size * self.hidden_size / self.mp weight_memory = weight_params * 4 * 2 optimizer_memory = weight_params * 4 * 2 whole_weight_memory = (weight_memory + optimizer_memory) + self.micro_batch_size * self.seq_len * self.hidden_size * self.dtype_size / self.mp return whole_weight_memory def get_prev_embedding_memory(self): weight_params = self.vocab_size * self.hidden_size / self.mp weight_params += self.seq_len * self.hidden_size weight_memory = weight_params * 4 * 2 optimizer_memory = weight_params * 4 * 2 whole_weight_memory = (weight_memory + optimizer_memory) return whole_weight_memory def get_prev_embedding_compute_time(self): return 12, 16 def get_next_embedding_compute_time(self): return 22.5, 21.87 def get_attention_memory(self): weight_params = self.hidden_size * self.hidden_size * 3 // self.mp weight_params += self.hidden_size * self.hidden_size // self.mp weight_memory = weight_params * self.dtype_size weight_memory += weight_params * self.dtype_size // self.dp optimizer_memory = weight_params * 4 * 2 // self.dp weight_memory += weight_params * self.dtype_size whole_weight_memory = (optimizer_memory + weight_memory) return whole_weight_memory def get_attention_forward_memory(self): forward_memory = 0.0 # layer norm forward_memory += self.micro_batch_size * self.seq_len * self.hidden_size * self.dtype_size * 2 / self.mp # compute qkv forward_memory += self.micro_batch_size * self.seq_len * self.hidden_size * self.dtype_size # query, key, value forward_memory += self.micro_batch_size * self.seq_len * self.hidden_size * self.dtype_size * 3 / self.mp # softmax forward_memory += self.micro_batch_size * self.head_num * self.seq_len * self.seq_len * 4 * 3 / self.mp # bmm forward_memory += self.micro_batch_size * self.seq_len * self.hidden_size * self.dtype_size / self.mp return forward_memory def get_linear_memory(self): weight_params = self.hidden_size * self.hidden_size * self.expand_ratio // self.mp # (weight)linear weight_params += self.hidden_size * self.hidden_size * self.expand_ratio // self.mp weight_memory = weight_params * self.dtype_size weight_memory += weight_params * self.dtype_size // self.dp optimizer_memory = weight_params * 4 * 2 // self.dp weight_memory += weight_params * self.dtype_size whole_weight_memory = (weight_memory + optimizer_memory) return whole_weight_memory def get_attention_compute_time(self): # forward # recompute: allgather is overlaped return (35, 33 + 53) def get_linear_compute_time(self): return (19.19, 9 + 33) def get_linear_operators(self): return { OperatorType.LINEAR_INPUT: 1, #OperatorType.LINEAR_X: 1, OperatorType.LINEAR_MAPPING: 1, OperatorType.LINEAR_GELU: 1 } def get_attention_operators(self): return { #OperatorType.ATTENTION_X: 1, OperatorType.ATTENTION_QKV: 3, OperatorType.ATTENTION_ATTEN: 1, OperatorType.ATTENTION_SOFTMAX: 1, OperatorType.ATTENTION_BMM: 1 } class OperatorType(str, Enum): #ATTENTION_X = "ATTENTION_X" ATTENTION_QKV = "ATTENTION_QKV" ATTENTION_ATTEN = "ATTENTION_ATTEN" ATTENTION_SOFTMAX = "ATTENTION_SOFTMAX" ATTENTION_BMM = "ATTENTION_BMM" LINEAR_INPUT = "LINEAR_INPUT" #LINEAR_X = "LINEAR_X" LINEAR_MAPPING = "LINEAR_MAPPING" LINEAR_GELU = "LINEAR_GELU" class IntraStageDPQuery: def __init__(self, config:Config, cost_map, divisor, ref_compute_time): self.config = config self.cost_map = cost_map self.divisor = divisor self.ref_compute_time = ref_compute_time self.cached_result = {} self.cached_solution = {} def get_intra_stage(self, stage_idx, layer_start, layer_end): begin_flag = layer_start == 0 end_flag = layer_end == self.config.num_layers * 2 + 1 # generate layer graph from [layer_start, layer_end] weight_memory = 0.0 ftime, btime = 0.0, 0.0 # process first embedding layer if layer_start == 0: weight_memory += self.config.get_prev_embedding_memory() f, b = self.config.get_prev_embedding_compute_time() ftime += f btime += b layer_start += 1 if layer_end == 2 * self.config.num_layers + 1: weight_memory += self.config.get_next_embedding_memory() f, b = self.config.get_next_embedding_compute_time() ftime += f btime += b layer_end -= 1 # process other layers layer_num = layer_end - layer_start + 1 atten_num = 0 if layer_start % 2 == 1: # begin with linear layer atten_num = (layer_num + 1) // 2 else: atten_num = layer_num // 2 key = f"{stage_idx}_{layer_num}" if layer_start % 2 == 0: # linear key += "_linear" else: key += "_atten" if begin_flag: key += "_begin" if end_flag: key += "_end" if key in self.cached_result: return self.cached_result[key], self.cached_solution[key] weight_memory += atten_num * self.config.get_attention_memory() f, b = self.config.get_attention_compute_time() ftime += atten_num * f btime += atten_num * b weight_memory += (layer_num - atten_num) * self.config.get_linear_memory() f, b = self.config.get_linear_compute_time() ftime += (layer_num - atten_num) * f btime += (layer_num - atten_num) * b # left memory left_memory = (self.config.device_memory - weight_memory) left_memory -= self.config.get_attention_forward_memory() #print(f"left memory: {left_memory / 1024 / 1024 / 1024} GB") left_memory = left_memory / self.divisor / (self.config.pp - stage_idx) # reduce default recomputation left_memory -= atten_num * self.cost_map[OperatorType.LINEAR_INPUT][0] if layer_start % 2 == 0: # begin with linear layer left_memory -= self.cost_map[OperatorType.LINEAR_INPUT][0] # add default recompute if layer_end % 2 == 1: # end with attention layer btime -= self.cost_map[OperatorType.LINEAR_INPUT][1] # beibao wenti operator_count = { #OperatorType.ATTENTION_X: 0, OperatorType.ATTENTION_QKV: 0, OperatorType.ATTENTION_ATTEN: 0, OperatorType.ATTENTION_SOFTMAX: 0, OperatorType.ATTENTION_BMM: 0, OperatorType.LINEAR_INPUT: 0, #OperatorType.LINEAR_X: 0, OperatorType.LINEAR_MAPPING: 0, OperatorType.LINEAR_GELU: 0} linear_operators = self.config.get_linear_operators() attention_operators = self.config.get_attention_operators() for op, num in linear_operators.items(): operator_count[op] += num * (layer_num - atten_num) for op, num in attention_operators.items(): operator_count[op] += num * atten_num if layer_start % 2 == 0: operator_count[OperatorType.LINEAR_INPUT] -= 1 # pre-test: test_compute_time = ftime + btime for op, num in operator_count.items(): mem, cost = self.cost_map[op] test_compute_time -= cost * num if test_compute_time > self.ref_compute_time: return None, None # beibao wenti left_memory = int(left_memory) if left_memory < 0: return None, None op_num = len(operator_count) l = np.zeros((op_num + 1, left_memory + 1), np.float32) trace = np.zeros((op_num + 1, left_memory + 1), np.int32) operator_keys = list(operator_count.keys()) op_idx = 1 for op in operator_keys: num = operator_count[op] mem, cost = self.cost_map[op] for i in range(0, left_memory + 1): l[op_idx][i] = l[op_idx - 1][i] for j in range(1, num + 1): if i - mem * j >= 0: if l[op_idx][i] < l[op_idx - 1][i - mem * j] + cost * j: l[op_idx][i] = l[op_idx - 1][i - mem * j] + cost * j trace[op_idx][i] = j op_idx += 1 final_time = ftime + btime - l[op_num][left_memory] recompute_op_dict = None record_time = (ftime, btime - l[op_num][left_memory]) if final_time > self.ref_compute_time: final_time = None record_time = None else: # trace back recompute_op_dict = {} for i in range(op_num, 0, -1): recompute_op_dict[operator_keys[i - 1]] = trace[i][left_memory].tolist() left_memory -= trace[i][left_memory] * self.cost_map[operator_keys[i - 1]][0] self.cached_result[key] = record_time self.cached_solution[key] = recompute_op_dict return record_time, recompute_op_dict @dataclass class UniInterStageDPItem: """Items used in intra stage DP algorithm. Attributes: 1. main cost: the computation time and comm time of activations. 2. weight cost: the comm time to all gather and reduce scatter gradients 3. cur_state: (device_mesh, l_s, l_e), point to intra stage 4. next_state: (prev_dn,) point to prev item """ main_cost: float = 0.0 next_warmup_time: float = 0.0 next_steady_time: float = 0.0 iter_time: float = 0.0 def stage_dp_algorithm(config:Config, intra_stage_dp_query: IntraStageDPQuery, output_filename): layer_num = config.num_layers * 2 + 2 stage_max = [[None] * layer_num for _ in range(config.pp)] prev_pointers = [[-1] * layer_num for _ in range(config.pp)] stage_idx = config.pp - 1 for i in range(layer_num - 1, -1, -1): result, _ = intra_stage_dp_query.get_intra_stage(stage_idx, i, layer_num - 1) if result is None: break iter_time = result[0] + result[1] new_item = UniInterStageDPItem( main_cost=iter_time * config.micro_size, iter_time=iter_time) new_item.next_steady_time = (config.micro_size - 2) * iter_time new_item.next_warmup_time = iter_time new_item.next_cool_time = iter_time if config.micro_size == 1: new_item.next_steady_time = iter_time new_item.next_warmup_time = 0 new_item.next_cool_time = 0 stage_max[stage_idx][i] = new_item #print(f"init: {new_item}") for s_n in range(config.pp - 2, -1, -1): begin = time.time() for l_s in range(layer_num - (config.pp - s_n), -1, -1): for l_m in range(l_s, layer_num - (config.pp - s_n) + 1): #print(f"process stage_idx: {s_n}, l_s: {l_s}, l_m: {l_m}") cur_item = stage_max[s_n][l_s] #print(f"cur_item: {cur_item}") next_item = stage_max[s_n + 1][l_m + 1] #print(f"next_item: {next_item}") if next_item is None: continue mid_item, _ = intra_stage_dp_query.get_intra_stage(s_n, l_s, l_m) if mid_item is None: break cur_iter_time = mid_item[0] + mid_item[1] next_iter_time = next_item.iter_time max_iter_time = max(cur_iter_time, next_iter_time) iter_num = config.micro_size - (config.pp - s_n) if iter_num >= 0: steady_time = max_iter_time * iter_num else: steady_time = next_item.next_steady_time # warmup stage time warmup_time = mid_item[0] if iter_num >= 0: warmup_time += max( mid_item[0] * (config.pp - s_n - 1), next_item.next_warmup_time) else: warmup_time += max( mid_item[0] * (config.micro_size - 1), next_item.next_warmup_time) # cool stage time cool_time = mid_item[1] if iter_num >= 0: cool_time += max( mid_item[1] * (config.pp - s_n - 1), next_item.next_cool_time) else: cool_time += max( mid_item[1] * (config.micro_size - 1), next_item.next_cool_time) # new main_cost new_main_cost = steady_time + warmup_time + cool_time if cur_item is None or cur_item.main_cost > new_main_cost: new_item = UniInterStageDPItem( main_cost=new_main_cost, iter_time = max_iter_time) if iter_num >= 1: new_item.next_steady_time = (steady_time - max_iter_time) if cur_iter_time >= max_iter_time: new_item.next_warmup_time = ( warmup_time + mid_item[1]) new_item.next_cool_time = ( cool_time + mid_item[0]) else: new_item.next_warmup_time = ( warmup_time + max_iter_time - mid_item[1]) new_item.next_cool_time = ( cool_time + max_iter_time - mid_item[0]) else: new_item.next_steady_time = ( steady_time + mid_item[0] + mid_item[1]) new_item.next_warmup_time = warmup_time new_item.next_cool_time = cool_time stage_max[s_n][l_s] = new_item prev_pointers[s_n][l_s] = l_m end = time.time() print(f"stage idx: {s_n}, elapsed time: {end - begin} s") # find the best item best_solution = stage_max[0][0] print(f"best solution: {best_solution}") # print result solution = [] stage_idx = 0 layer_idx = 0 while stage_idx < config.pp: next_layer_idx = prev_pointers[stage_idx][layer_idx] if stage_idx == config.pp - 1: next_layer_idx = layer_num - 1 stage_time, stage_solution = intra_stage_dp_query.get_intra_stage(stage_idx, layer_idx, next_layer_idx) print(f"stage idx: {stage_idx}, layer: [{layer_idx}, {next_layer_idx}] stage time: {stage_time}") stage_solution["stage_idx"] = stage_idx stage_solution["layer_range"] = [layer_idx, next_layer_idx] solution.append(stage_solution) layer_idx = next_layer_idx + 1 stage_idx += 1 with open(output_filename, "w") as f: json.dump(solution, f, indent=4) def print_elapsed_time(config:Config, intra_stage_dp_query: IntraStageDPQuery, solution): last_solution = solution[config.pp - 1] layer_range = last_solution["layer_range"] stage_time, _ = intra_stage_dp_query.get_intra_stage(config.pp - 1, layer_range[0], layer_range[1]) iter_time = stage_time[0] + stage_time[1] cur_item = UniInterStageDPItem( main_cost=iter_time * config.micro_size, iter_time=iter_time) cur_item.next_steady_time = (config.micro_size - 2) * iter_time cur_item.next_warmup_time = iter_time cur_item.next_cool_time = iter_time if config.micro_size == 1: cur_item.next_steady_time = iter_time cur_item.next_warmup_time = 0 cur_item.next_cool_time = 0 for stage_idx in range(config.pp - 2, -1, -1): stage_config = solution[stage_idx] layer_range = stage_config["layer_range"] mid_item, _ = intra_stage_dp_query.get_intra_stage(stage_idx, layer_range[0], layer_range[1]) cur_iter_time = mid_item[0] + mid_item[1] next_iter_time = cur_item.iter_time max_iter_time = max(cur_iter_time, next_iter_time) iter_num = config.micro_size - (config.pp - stage_idx) if iter_num >= 0: steady_time = max_iter_time * iter_num else: steady_time = cur_item.next_steady_time # warmup stage time warmup_time = mid_item[0] if iter_num >= 0: warmup_time += max( mid_item[0] * (config.pp - stage_idx - 1), cur_item.next_warmup_time) else: warmup_time += max( mid_item[0] * (config.micro_size - 1), cur_item.next_warmup_time) # cool stage time cool_time = mid_item[1] if iter_num >= 0: cool_time += max( mid_item[1] * (config.pp - stage_idx - 1), cur_item.next_cool_time) else: cool_time += max( mid_item[1] * (config.micro_size - 1), cur_item.next_cool_time) # new main_cost new_main_cost = steady_time + warmup_time + cool_time new_item = UniInterStageDPItem( main_cost=new_main_cost, iter_time = max_iter_time) if iter_num >= 1: new_item.next_steady_time = (steady_time - max_iter_time) if cur_iter_time >= max_iter_time: new_item.next_warmup_time = ( warmup_time + mid_item[1]) new_item.next_cool_time = ( cool_time + mid_item[0]) else: new_item.next_warmup_time = ( warmup_time + max_iter_time - mid_item[1]) new_item.next_cool_time = ( cool_time + max_iter_time - mid_item[0]) else: new_item.next_steady_time = ( steady_time + mid_item[0] + mid_item[1]) new_item.next_warmup_time = warmup_time new_item.next_cool_time = cool_time cur_item = new_item print(cur_item) def finegrain_dp_algorithm(config:Config, intra_stage_dp_query: IntraStageDPQuery, output_filename): layer_num = config.num_layers * 2 + 2 # add prev embedding and later embedding # print result solution = [] stage_idx = config.pp - 1 layer_idx = layer_num - 1 while stage_idx >= 0: layer_num_per_stage = (config.num_layers // config.pp + 1) * 2 if stage_idx == config.pp - 1 or stage_idx == 0: layer_num_per_stage -= 3 prev_layer_idx = layer_idx - layer_num_per_stage stage_time, stage_solution = intra_stage_dp_query.get_intra_stage(stage_idx, prev_layer_idx + 1, layer_idx) print(f"stage idx: {stage_idx}, layer: [{prev_layer_idx + 1}, {layer_idx}] stage time: {stage_time}") stage_solution["stage_idx"] = stage_idx stage_solution["layer_range"] = [prev_layer_idx + 1, layer_idx] solution.append(stage_solution) layer_idx = prev_layer_idx stage_idx -= 1 solution.reverse() print_elapsed_time(gpt_config, intra_stage_dp_query, solution) with open(output_filename, "w") as f: json.dump(solution, f, indent=4) def gcd(a, b): while b != 0: temp = a % b a = b b = temp return a gpt_config = Config( micro_batch_size=1, seq_len=4096, hidden_size=12672, head_num=96, num_layers=20, micro_size=64, vocab_size=49984, mp=4, dp=4, pp=4, device_memory=29) atten_x = gpt_config.micro_batch_size * gpt_config.seq_len * gpt_config.hidden_size * gpt_config.dtype_size // gpt_config.mp # Float32 atten_atten = gpt_config.micro_batch_size * gpt_config.head_num * gpt_config.seq_len * gpt_config.seq_len * 2 // gpt_config.mp # cost of GPT3 model, mp = 4 cost_map_mp4 = { #OperatorType.ATTENTION_X: (atten_x * gpt_config.mp, 0.276), OperatorType.ATTENTION_QKV: (atten_x, 1.7), OperatorType.ATTENTION_ATTEN: (atten_atten, 10.544), OperatorType.ATTENTION_SOFTMAX: (atten_atten * 3, 7.5), # mul 3 OperatorType.ATTENTION_BMM: (atten_x, 1.3), OperatorType.LINEAR_INPUT: (atten_x, 9.1), #OperatorType.LINEAR_X: (atten_x * gpt_config.mp, 0.276), OperatorType.LINEAR_MAPPING: (atten_x * gpt_config.expand_ratio * 2, 5.84), # mul 2 OperatorType.LINEAR_GELU: (atten_x * gpt_config.expand_ratio, 2.07), } max_divisor = gcd(atten_x, atten_atten) for op, (mem, cost) in cost_map_mp4.items(): cost_map_mp4[op] = (mem // max_divisor, cost) # get reference running time ref_layer_num = gpt_config.num_layers // gpt_config.pp + 1 ref_compute_time = (sum(gpt_config.get_attention_compute_time()) + sum(gpt_config.get_linear_compute_time())) * ref_layer_num first_stage = ref_compute_time + sum(gpt_config.get_prev_embedding_compute_time()) last_stage = ref_compute_time + sum(gpt_config.get_next_embedding_compute_time()) ref_compute_time = max(first_stage, last_stage) print(f"ref iteration time: {ref_compute_time}") intra_stage_dp_query = IntraStageDPQuery(gpt_config, cost_map_mp4, max_divisor, ref_compute_time) #output_filename = f"BaSys/gpt_{gpt_config.num_layers}layer_{gpt_config.dp}dp_{gpt_config.mp}mp_{gpt_config.pp}pp_{gpt_config.micro_size}micro.json" #stage_dp_algorithm(gpt_config, intra_stage_dp_query, output_filename) output_filename = f"BaSys_FineGrain/gpt_{gpt_config.num_layers}layer_{gpt_config.dp}dp_{gpt_config.mp}mp_{gpt_config.pp}pp_{gpt_config.use_device_memory}mem_{gpt_config.micro_size}ms.json" finegrain_dp_algorithm(gpt_config, intra_stage_dp_query, output_filename) pengchengmind-7b/src/000077500000000000000000000000001472353524300147715ustar00rootroot00000000000000pengchengmind-7b/src/__init__.py000066400000000000000000000001031472353524300170740ustar00rootroot00000000000000from .loss import CrossEntropyLoss __all__ = ["CrossEntropyLoss"] pengchengmind-7b/src/adam.py000066400000000000000000000265471472353524300162630ustar00rootroot00000000000000# Copyright 2021 Huawei Technologies Co., Ltd # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. # You may obtain a copy of the License at # # http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 # # Unless required by applicable law or agreed to in writing, software # distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. # See the License for the specific language governing permissions and # limitations under the License. # ============================================================================ """AdamWeightDecay, a customized Adam for pengcheng mind. Input: gradient.""" import numpy as np from mindspore.common import dtype as mstype from mindspore.ops import operations as P from mindspore.ops import composite as C from mindspore.ops import functional as F from mindspore.common.initializer import initializer from mindspore.common.tensor import Tensor from mindspore.common.parameter import Parameter, ParameterTuple from mindspore import _checkparam as validator from mindspore.nn.optim.optimizer import Optimizer _adam_opt = C.MultitypeFuncGraph("adam_opt") _scaler_one = Tensor(1, mstype.int32) _scaler_ten = Tensor(10, mstype.float32) _cpu_div = P.RealDiv().add_prim_attr("primitive_target", "CPU") @_adam_opt.register("Function", "Tensor", "Tensor", "Tensor", "Tensor", "Tensor", "Tensor", "Tensor", "Tensor", "Tensor", "Tensor", "Bool", "Bool") def _update_run_kernel(opt, clip_value, beta1, beta2, eps, lr, weight_decay, param, m, v, gradient, decay_flags, optim_filter): """ Update parameters by AdamWeightDecay op. """ success = True if optim_filter: if decay_flags: next_param = opt(param, m, v, lr, beta1, beta2, eps, weight_decay, P.Cast()(gradient, mstype.float16), clip_value) else: next_param = opt(param, m, v, lr, beta1, beta2, eps, 0.0, P.Cast()(gradient, mstype.float16), clip_value) return F.depend(success, next_param) return success def _check_param_value(beta1, beta2, eps, prim_name): """Check the type of inputs.""" validator.check_value_type("beta1", beta1, [float], prim_name) validator.check_value_type("beta2", beta2, [float], prim_name) validator.check_value_type("eps", eps, [float], prim_name) validator.check_float_range(beta1, 0.0, 1.0, validator.INC_NEITHER, "beta1", prim_name) validator.check_float_range(beta2, 0.0, 1.0, validator.INC_NEITHER, "beta2", prim_name) validator.check_positive_float(eps, "eps", prim_name) class AdamWeightDecayOp(Optimizer): """ Implements the Adam algorithm to fix the weight decay. It is a complete operator, not a combination of other ops. Note: When separating parameter groups, the weight decay in each group will be applied on the parameters if the weight decay is positive. When not separating parameter groups, the `weight_decay` in the API will be applied on the parameters without 'beta' or 'gamma' in their names if `weight_decay` is positive. To improve parameter groups performance, the customized order of parameters can be supported. Args: params (Union[list[Parameter], list[dict]]): When the `params` is a list of `Parameter` which will be updated, the element in `params` must be class `Parameter`. When the `params` is a list of `dict`, the "params", "lr", "weight_decay" and "order_params" are the keys can be parsed. - params: Required. The value must be a list of `Parameter`. - lr: Optional. If "lr" is in the keys, the value of the corresponding learning rate will be used. If not, the `learning_rate` in the API will be used. - weight_decay: Optional. If "weight_decay" is in the keys, the value of the corresponding weight decay will be used. If not, the `weight_decay` in the API will be used. - order_params: Optional. If "order_params" is in the keys, the value must be the order of parameters and the order will be followed in the optimizer. There are no other keys in the `dict` and the parameters which in the 'order_params' must be in one of group parameters. learning_rate (Union[float, Tensor, Iterable, LearningRateSchedule]): A value or a graph for the learning rate. When the learning_rate is an Iterable or a Tensor in a 1D dimension, use the dynamic learning rate, then the i-th step will take the i-th value as the learning rate. When the learning_rate is LearningRateSchedule, use dynamic learning rate, the i-th learning rate will be calculated during the process of training according to the formula of LearningRateSchedule. When the learning_rate is a float or a Tensor in a zero dimension, use fixed learning rate. Other cases are not supported. The float learning rate must be equal to or greater than 0. If the type of `learning_rate` is int, it will be converted to float. Default: 1e-3. beta1 (float): The exponential decay rate for the 1st moment estimations. Default: 0.9. Should be in range (0.0, 1.0). beta2 (float): The exponential decay rate for the 2nd moment estimations. Default: 0.999. Should be in range (0.0, 1.0). eps (float): Term added to the denominator to improve numerical stability. Default: 1e-6. Should be greater than 0. weight_decay (float): Weight decay (L2 penalty). It must be equal to or greater than 0. Default: 0.0. Inputs: - **gradients** (tuple[Tensor]) - The gradients of `params`, the shape is the same as `params`. Outputs: tuple[bool], all elements are True. Supported Platforms: ``CPU`` Examples: >>> net = Net() >>> #1) All parameters use the same learning rate and weight decay >>> optim = AdamWeightDecayOp(params=net.trainable_params()) >>> >>> #2) Use parameter groups and set different values >>> conv_params = list(filter(lambda x: 'conv' in x.name, net.trainable_params())) >>> no_conv_params = list(filter(lambda x: 'conv' not in x.name, net.trainable_params())) >>> group_params = [{'params': conv_params, 'weight_decay': 0.01}, ... {'params': no_conv_params, 'lr': 0.01}, ... {'order_params': net.trainable_params()}] >>> optim = AdamWeightDecayOp(group_params, learning_rate=0.1, weight_decay=0.0) >>> # The conv_params's parameters will use default learning rate of 0.1 and weight decay of 0.01. >>> # The no_conv_params's parameters will use learning rate of 0.01 and default weight decay of 0.0. >>> # The final parameters order in which the optimizer will be followed is the value of 'order_params'. >>> >>> loss = nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits() >>> model = Model(net, loss_fn=loss, optimizer=optim) """ def __init__(self, params, learning_rate=1e-3, beta1=0.9, beta2=0.999, eps=1e-6, weight_decay=0.0, clip_norm=1.0, param_init_type=mstype.float32): super(AdamWeightDecayOp, self).__init__(learning_rate, params, weight_decay) _check_param_value(beta1, beta2, eps, self.cls_name) self.beta1 = Tensor(np.array([beta1]).astype(np.float32)) self.beta2 = Tensor(np.array([beta2]).astype(np.float32)) self.eps = Tensor(np.array([eps]).astype(np.float32)) self.clip_norm = Tensor([clip_norm], mstype.float32) self.enable_init_fp16 = (param_init_type == mstype.float16) if self.enable_init_fp16: self.moments1 = self.clone_param32(prefix="adam_m", init='zeros') self.moments2 = self.clone_param32(prefix="adam_v", init='zeros') self.opt = P.FusedCastAdamWeightDecay() else: self.moments1 = self.parameters.clone(prefix="adam_m", init='zeros') self.moments2 = self.parameters.clone(prefix="adam_v", init='zeros') self.opt = P.AdamWeightDecay() self.hyper_map = C.HyperMap() self.opt.add_prim_attr("primitive_target", "CPU") def construct(self, gradients, clip_value): """AdamWeightDecayOp""" lr = self.get_lr() cond = P.GreaterEqual()(clip_value, self.clip_norm) global_norm = F.select(cond, clip_value, self.clip_norm) global_norm = P.Cast()(global_norm, mstype.float16) if self.is_group: if self.is_group_lr: optim_result = self.map_reverse(F.partial(_adam_opt, self.opt, global_norm, self.beta1, self.beta2, self.eps), lr, self.weight_decay, self.parameters, self.moments1, self.moments2, gradients, self.decay_flags, self.optim_filter) else: optim_result = self.map_reverse(F.partial(_adam_opt, self.opt, global_norm, self.beta1, self.beta2, self.eps, lr), self.weight_decay, self.parameters, self.moments1, self.moments2, gradients, self.decay_flags, self.optim_filter) else: optim_result = self.map_reverse(F.partial(_adam_opt, self.opt, global_norm, self.beta1, self.beta2, self.eps, lr, self.weight_decay), self.parameters, self.moments1, self.moments2, gradients, self.decay_flags, self.optim_filter) if self.use_parallel: self.broadcast_params(optim_result) return optim_result def clone_param32(self, prefix, init=None): """ Clone the parameters in ParameterTuple element-wisely to generate a new ParameterTuple with float32 data type. Inputs: prefix (str): The prefix name of the parameters. init (Union[Tensor, str, numbers.Number]): Initialize the shape and dtype of the parameters. The definition of `init` is the same as in `Parameter` API. If `init` is 'same', the parameters in the new parameter tuple are the same as those in the original parameter tuple. Default: 'same'. Returns: Tuple, the new Parameter tuple. """ new = [] for old_param in self.parameters: param_init = init if init is None: param_init = old_param.init new_state = Parameter(initializer(param_init, shape=old_param.shape, dtype=mstype.float32)) new_state.param_info = old_param.param_info.clone() new_state.is_init = False new_state.is_param_ps = old_param.is_param_ps new_state.init_in_server = old_param.init_in_server new_state.cache_enable = old_param.cache_enable new_state.requires_aggr = old_param.requires_aggr if old_param.cache_shape: new_state.cache_shape = old_param.cache_shape new_state.name = prefix + '.' + new_state.name new.append(new_state) return ParameterTuple(new) pengchengmind-7b/src/callbacks.py000066400000000000000000000204721472353524300172670ustar00rootroot00000000000000# Copyright 2021 Huawei Technologies Co., Ltd # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. # You may obtain a copy of the License at # # http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 # # Unless required by applicable law or agreed to in writing, software # distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. # See the License for the specific language governing permissions and # limitations under the License. # ============================================================================ """ Callbacks """ import time import math import numpy as np try: import moxing as mox except: pass from mindspore.train.callback import Callback from mindspore import context from mindspore.context import ParallelMode from mindspore.communication.management import get_rank from mindspore.train.summary import SummaryRecord from multiprocessing import Process from mindspore.common.tensor import Tensor import mindspore.common.dtype as mstype class LossCallBack(Callback): """ Monitor the loss in training. If the loss in NAN or INF terminating training. """ def __init__(self, dataset_size=-1, local_rank=0, has_trained_epoch=0, has_trained_step=0, micro_size=1, is_last_stage=True): super(LossCallBack, self).__init__() self._dataset_size = dataset_size self.local_rank = local_rank self.has_trained_epoch = has_trained_epoch self.has_trained_step = has_trained_step self.micro_size = micro_size self.is_last_stage = is_last_stage # self.log_filename = local_log_file # self.bucket = log_upload_bucket_path print("Load the trained epoch :{} and step: {}".format(has_trained_epoch, has_trained_step), flush=True) def step_end(self, run_context): """ Print loss after each step """ cb_params = run_context.original_args() if self._dataset_size > 0 and self.local_rank % 8 == 0: percent, epoch_num = math.modf(cb_params.cur_step_num / self._dataset_size) if percent == 0: epoch_num -= 1 date = time.asctime(time.localtime(time.time())) loss_value = 'no loss for this stage' if self.is_last_stage: loss_value = cb_params.net_outputs[0].asnumpy() / self.micro_size loss_value = np.mean(loss_value) print("time: {} local_rank: {}, epoch: {}, step: {}, loss is {}, overflow is {}, loss scale is {}, global norm value is {}". format(date, int(self.local_rank), int(epoch_num) + int(self.has_trained_epoch), cb_params.cur_step_num + int(self.has_trained_step), loss_value, cb_params.net_outputs[1].asnumpy(), cb_params.net_outputs[2].asnumpy(), cb_params.net_outputs[3].asnumpy())) # if int(cb_params.cur_step_num)%4==0: # self.syn_files() # print("time: {} local_rank: {}, epoch: {}, step: {}, loss is {}, overflow is {}, loss scale is {}, lr is {}". # format(date, int(self.local_rank), int(epoch_num) + int(self.has_trained_epoch), # cb_params.cur_step_num + int(self.has_trained_step), # loss_value, # cb_params.net_outputs[1].asnumpy(), # cb_params.net_outputs[2].asnumpy(), # cb_params.net_outputs[3].asnumpy())) # def syn_files(self): # process = Process(target=mox.file.copy, args=(self.log_filename, self.bucket), name="file_sync") # process.start() class LossSummaryCallback(Callback): def __init__(self, summary_dir, local_rank=0, has_trained_epoch=0, has_trained_step=0, micro_size=1, is_last_stage=True, bucket='obs://mindspore-file/loss_file/summary/', syn_times=20): self._summary_dir = summary_dir self.local_rank = local_rank self.has_trained_epoch = has_trained_epoch self.has_trained_step = has_trained_step self.bucket = bucket self.syn_times = syn_times self.micro_size = micro_size self.is_last_stage = is_last_stage if not mox.file.exists(self.bucket): print("Creating summary bueckt dir {}".format(self.bucket)) mox.file.make_dirs(self.bucket) # print("entering") self.summary_record = SummaryRecord(self._summary_dir) def step_end(self, run_context): cb_params = run_context.original_args() cur_step = cb_params.cur_step_num + int(self.has_trained_step) if self.is_last_stage: loss_value = cb_params.net_outputs[0].asnumpy() / self.micro_size loss_value = Tensor(np.mean(loss_value), dtype=mstype.float32) # create a confusion matric image, and record it to summary file self.summary_record.add_value('scalar', 'loss', loss_value) self.summary_record.add_value('scalar', 'loss scale', cb_params.net_outputs[2]) if len(cb_params.net_outputs) > 3: self.summary_record.add_value('scalar', 'global_norm', cb_params.net_outputs[3]) # if len(cb_params.net_outputs) > 4: # self.summary_record.add_value('scalar', 'global_norm', cb_params.net_outputs[4]) self.summary_record.record(cur_step) if cur_step % self.syn_times == 0: print("Copying summary to the bueckets start", flush=True) self.summary_record.flush() self.syn_files() print("Copying summary to the bueckets ends", flush=True) def syn_files(self): process = Process(target=mox.file.copy_parallel, args=(self._summary_dir, self.bucket), name="file_sync") process.start() class EvalCallBack(Callback): """ Monitor the ppl loss in evaluating. Note: If per_print_times is 0, do NOT print loss. Args: print_per_step (int): Print loss every times. Default: 1. """ def __init__(self, model, eval_dataset, ppl_metric, print_per_step=20, has_trained_step=0): super(EvalCallBack, self).__init__() if not isinstance(print_per_step, int) or print_per_step < 0: raise ValueError("print_per_step must be int and >= 0.") self.print_per_step = print_per_step self.model = model self.eval_dataset = eval_dataset self.pplMetric = ppl_metric self.has_trained_step = has_trained_step self.pplMetric.clear() self.parallel_mode = context.get_auto_parallel_context("parallel_mode") self.strategy_ckpt_save_file = context.get_auto_parallel_context("strategy_ckpt_save_file") self.strategy_ckpt_load_file = context.get_auto_parallel_context("strategy_ckpt_load_file") def step_end(self, run_context): """ step end """ cb_params = run_context.original_args() current_step = cb_params.cur_step_num + self.has_trained_step if current_step % self.print_per_step != 0: return self.pplMetric.clear() if self.parallel_mode in (ParallelMode.SEMI_AUTO_PARALLEL, ParallelMode.AUTO_PARALLEL): context.set_auto_parallel_context(strategy_ckpt_save_file="", strategy_ckpt_load_file=self.strategy_ckpt_save_file) rank_id = 0 if self.parallel_mode in (ParallelMode.SEMI_AUTO_PARALLEL, ParallelMode.AUTO_PARALLEL, ParallelMode.DATA_PARALLEL): rank_id = get_rank() start_time = time.time() out = self.model.eval(self.eval_dataset, dataset_sink_mode=True) end_time = time.time() eval_time = int(end_time - start_time) time_str = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M%S", time.localtime()) out_str = "{} == Rank: {} == EvalCallBack model.eval(): {}; eval_time: {}s". \ format(time_str, rank_id, out.values(), eval_time) print(out_str) context.set_auto_parallel_context(strategy_ckpt_save_file=self.strategy_ckpt_save_file, strategy_ckpt_load_file=self.strategy_ckpt_load_file) pengchengmind-7b/src/dataset.py000066400000000000000000000230201472353524300167650ustar00rootroot00000000000000# Copyright 2021-2022 Huawei Technologies Co., Ltd # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. # You may obtain a copy of the License at # # http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 # # Unless required by applicable law or agreed to in writing, software # distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. # See the License for the specific language governing permissions and # limitations under the License. # ============================================================================ """ Create dataset for training and evaluating """ import os import numpy as np import mindspore.dataset as ds # import mindspore.dataset.transforms as C import mindspore.dataset.transforms.c_transforms as C import mindspore.common.dtype as mstype from mindspore import context def get_input_data_batch_slice_map(input_ids, eod_id, rank, dis, eod_reset): """ Generate position_id and attention_mask according to input_ids considering eod reset Inputs: input_ids: the input token ids eod_id: the id for rank: the current rank dis: the slice value for each rank eod_reset: whether to open eod reset or not returns: input_ids: the input token ids position_id: the position ids cosidering eod reset attention_mask: the attention mask considering eod reset """ rank = int(rank) input_ids = input_ids[rank * dis: (rank + 1) * dis] if not eod_reset: return input_ids seq_length = input_ids.shape[1] - 1 # Initialize position_ids and attention_mask batch_input_ids = input_ids batch_position_ids = np.ones((dis, seq_length), dtype=np.int32) batch_attention_mask = np.ones((dis, seq_length, seq_length), dtype=np.int8) # Loop through batches for bs_i, _ in enumerate(range(len(input_ids))): # Get normal position_ids and attention_mask local_ids = input_ids[bs_i] batch_attention_mask[bs_i] = np.tril(np.ones(shape=(seq_length, seq_length), dtype=np.int8)) batch_position_ids[bs_i] = np.arange(seq_length) # Find eod_of_document eod_index = batch_position_ids[bs_i, local_ids[:-1] == eod_id].astype(np.int32) prev_index = 0 for i in range(eod_index.size): # Reset position_ids and attention_mask considering EOD index = eod_index[i] batch_attention_mask[bs_i, (index + 1):, :(index + 1)] = 0 batch_position_ids[bs_i, (index + 1):] -= (index + 1 - prev_index) prev_index = index + 1 return batch_input_ids, batch_position_ids, batch_attention_mask def get_input_data_batch_slice_map2(input_ids, position_id, rank, dis, eod_reset): """ Generate position_id and attention_mask according to input_ids considering eod reset Inputs: input_ids: the input token ids eod_id: the id for returns: input_ids: the input token ids position_id: the position ids cosidering eod reset attention_mask: the attention mask considering eod reset """ rank = int(rank) position_id = position_id[rank * dis: (rank + 1) * dis] input_ids = input_ids[rank * dis: (rank + 1) * dis] if not eod_reset: return position_id seq_length = position_id.shape[1] tril_dev = np.tril(np.ones(shape=(seq_length, seq_length), dtype=np.int8)) # Initialize position_ids and attention_mask batch_attention_mask = np.ones((len(position_id), seq_length, seq_length), dtype=np.int8) batch_position_ids = np.ones((dis, seq_length), dtype=np.int32) # Loop through batches for bs_i in range(len(position_id)): # Get normal position_ids and attention_mask batch_attention_mask[bs_i] = tril_dev # Find eod_of_document local_ids = position_id[bs_i] batch_position_ids[bs_i] = np.arange(seq_length) eod_index = batch_position_ids[bs_i, local_ids == 0].astype(np.int32)[1:] - 1 for i in range(eod_index.size): # Reset position_ids and attention_mask considering EOD index = eod_index[i] batch_attention_mask[bs_i, (index + 1):, :(index + 1)] = 0 return input_ids, position_id, batch_attention_mask def get_input_data_batch_slice_map3(input_ids, position_id, eod_index, rank, dis, eod_reset): """ Generate position_id and attention_mask according to input_ids considering eod reset Inputs: input_ids: the input token ids eod_id: the id for returns: input_ids: the input token ids position_id: the position ids cosidering eod reset attention_mask: the attention mask considering eod reset """ rank = int(rank) position_id = position_id[rank * dis: (rank + 1) * dis] input_ids = input_ids[rank * dis: (rank + 1) * dis] eod_id = eod_index[rank * dis: (rank + 1) * dis] if not eod_reset: return position_id seq_length = position_id.shape[1] # Initialize position_ids and attention_mask batch_attention_mask = np.ones((len(position_id), seq_length, seq_length)) # Loop through batches for bs_i in range(len(position_id)): # Get normal position_ids and attention_mask batch_attention_mask[bs_i] = np.tril(np.ones(shape=(seq_length, seq_length))) # Find eod_of_document for index in eod_id[bs_i]: # Reset position_ids and attention_mask considering EOD batch_attention_mask[bs_i, (index + 1):, :(index + 1)] = 0 return input_ids, position_id, batch_attention_mask def create_dataset(batch_size, data_path, device_num=1, rank=0, drop=True, full_batch=False, data_start_index=0, eod_reset=False, eod_id=9, column_name='input_ids', epoch=1, num_samples=None): """ Create dataset Inputs: batch_size: batch size data_path: path of your MindRecord files device_num: total device number rank: current rank id drop: whether drop remainder eod_reset: whether enable position reset and attention mask reset eod_id: the id for column_name: the column name of the mindrecord file. Default is input_ids epoch: The repeat times of the dataset Returns: dataset_restore: the dataset for training or evaluating """ ds.config.set_seed(1) # Control the size of data queue in the consideration of the memory ds.config.set_prefetch_size(4) is_data_parallel = context.get_auto_parallel_context( "parallel_mode") == context.ParallelMode.DATA_PARALLEL # Get path for source data files home_path = os.path.join(os.getcwd(), data_path) files = os.listdir(data_path) data = [ os.path.join(home_path, name) for name in files if not name.endswith(".db") ] # Ensure the order of mindrecords is same in all machines, otherwise it will meet loss converge problem. data.sort() print("************\n"*10) print("load_data_list: ", data) # Load data files and preprocess # dataset = ds.MindDataset(data[data_start_index:], columns_list=[column_name], # shuffle=False, num_samples=num_samples) dataset = ds.MindDataset(data[data_start_index:], columns_list=[column_name, "position_id"], shuffle=False, num_samples=num_samples) type_cast_op = C.TypeCast(mstype.int32) type_cast_op_float = C.TypeCast(mstype.float16) if full_batch or is_data_parallel: # no need to slice from the inputs rank = 0 dis = batch_size else: # Each card slice a small batch from the full batch dis = int(batch_size / device_num) if batch_size % device_num != 0: raise ValueError( f"batch size {batch_size} should be a multiple of device number {device_num}." " You should change the args: per_batch_size.") # map_func = (lambda input_ids: get_input_data_batch_slice_map(input_ids, eod_id, rank, dis, eod_reset)) map_func = (lambda input_ids, position_id: get_input_data_batch_slice_map2(input_ids, position_id, rank, dis, eod_reset)) # If eod_reset enabled, another two inputs will be generated through input_ids num_parallel_workers = 8 dataset = dataset.map(input_columns=column_name, operations=type_cast_op, num_parallel_workers=num_parallel_workers) if eod_reset: dataset = dataset.batch(batch_size, drop_remainder=drop) # dataset = dataset.map(operations=map_func, input_columns=[column_name], # output_columns=[column_name, "position_id", "attention_mask"], num_parallel_workers=num_parallel_workers) dataset = dataset.map(operations=map_func, input_columns=["input_ids", "position_id"], output_columns=["input_ids", "position_id", "attention_mask"], num_parallel_workers=num_parallel_workers) dataset = dataset.map(input_columns="position_id", operations=type_cast_op, num_parallel_workers=num_parallel_workers) # dataset = dataset.map(input_columns="attention_mask", operations=type_cast_op_float, num_parallel_workers=8) else: dataset = dataset.map(input_columns=[column_name], operations=type_cast_op) dataset = dataset.batch(batch_size, drop_remainder=drop) # dataset = dataset.map(operations=map_func, input_columns=[column_name], # output_columns=[column_name]) # dataset = dataset.repeat(epoch) return dataset pengchengmind-7b/src/generate.py000066400000000000000000000460441472353524300171450ustar00rootroot00000000000000# Copyright 2021 Huawei Technologies Co., Ltd # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. # You may obtain a copy of the License at # # http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 # # Unless required by applicable law or agreed to in writing, software # distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. # See the License for the specific language governing permissions and # limitations under the License. # ============================================================================ """ TopK for text generation """ import numpy as np from mindspore.common.tensor import Tensor import mindspore.common.dtype as mstype from mindspore.ops import operations as P import sys sys.path.append("..") def compute_CrossEntropyLoss(logits, labels, mask): from .loss import CrossEntropyLoss logits = Tensor(logits, mstype.float32) input_mask = Tensor(mask) labels = Tensor(labels) loss = CrossEntropyLoss(logits, labels, input_mask) print(f"loss.shape: {loss.shape}, {loss}") return loss def convert_text_to_ids(text, tokenizer, seq_length, pad, plus=0): input_ids = tokenizer.encode(text) # input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(input_ids) input_ids = np.array(input_ids).reshape(1, -1) if input_ids.shape[-1] > seq_length: input_ids = input_ids[:, :seq_length + plus] pad_length = seq_length + plus - input_ids.shape[-1] input_ids = np.pad(input_ids, ((0, 0), (0, pad_length)), 'constant', constant_values=(0, pad)) return input_ids def gather(data, index): result = [] for i in range(data.shape[0]): result.append(data[i, index[i]]) return np.array(result) def compute_loss(logits, labels, mask): labels = labels.astype(np.int32) select = gather(logits, labels[0]) loss = -select * mask loss = np.mean(loss) return loss def get_scores(model_predict, item, tokenizer, pad_length=1024): input_sentence = item['input_str'] prompt = item['prompt'] tokens = convert_text_to_ids(input_sentence, tokenizer, pad_length, pad=tokenizer.pad_id, plus=0) prompt_ids = convert_text_to_ids(prompt, tokenizer, pad_length, pad=tokenizer.pad_id, plus=0) labels = np.concatenate((tokens[:, 1:], np.ones((tokens.shape[0], 1)) * tokenizer.pad_id), axis=-1) logits, mask = model_predict.predict(Tensor(np.array(tokens, np.int32)), Tensor(np.array(prompt_ids, np.int32))) loss = compute_loss(logits.asnumpy(), labels, mask.asnumpy()) return loss def get_scores_100b(model_predict, item, tokenizer, pad_length=4096): input_sentence = item tokens = convert_text_to_ids(input_sentence, tokenizer, pad_length, pad=tokenizer.pad_id, plus=0) labels = np.concatenate((tokens[:, 1:], np.ones((tokens.shape[0], 1)) * tokenizer.pad_id), axis=-1) logits, mask = model_predict.predict(Tensor(np.array(tokens, np.int32))) loss = compute_CrossEntropyLoss(logits.asnumpy(), labels, mask.asnumpy()) return loss def topk_fun(logits, topk=5): """Get topk""" target_column = logits[0].tolist() sorted_array = [(k, v) for k, v in enumerate(target_column)] sorted_array.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) topk_array = sorted_array[:topk] index, value = zip(*topk_array) index = np.array([index]) value = np.array([value]) return value, index def sampler(log_probs_revised, top_p, top_k_num, use_pynative=False): """Convert the log_probs to probability""" if use_pynative: logits = P.Pow()(np.e, Tensor(log_probs_revised, mstype.float32)) else: logits = np.power(np.e, np.array(log_probs_revised, np.float32)) # If top_p is less than 1.0, use top_p sampling if top_p < 1.0: # Only consider the 5000 largest logits to reduce computation if use_pynative: sorted_logits, index = P.TopK(sorted=True)(logits, 5000) cumsum_logits = P.CumSum()(sorted_logits, 1) cumsum_logits = cumsum_logits.asnumpy() index = index.asnumpy() sorted_logits = sorted_logits.asnumpy() else: sorted_logits, index = topk_fun(logits, 5000) cumsum_logits = np.cumsum(sorted_logits, 1) cumsum_logits = cumsum_logits[0] index = index[0] sorted_logits = sorted_logits[0] top_p_num = sum(cumsum_logits < top_p) + 1 # In case the probability is smooth, the sum of 5000 largest probabilities are not large enough if top_p_num == 0: top_p_num = 5000 # Get the corresponding probs and indices probs = sorted_logits[:top_p_num] p_args = index[:top_p_num] p = probs / sum(probs) # if top_p is set to 1.0, use top_k sampling else: # Get the corresponding probs and indices if use_pynative: probs, p_args = P.TopK(sorted=True)(logits, top_k_num) probs = probs.asnumpy() p_args = p_args.asnumpy() else: probs, p_args = topk_fun(logits, top_k_num) probs = probs[0] p_args = p_args[0] # Avoid rounding error if sum(probs) == 0: probs = np.array([1 / top_k_num for _ in range(top_k_num)]) p = probs / sum(probs) return p, p_args def generate(model, origin_inputs, config): """ Text generation Inputs: model: the model for inferencing origin_inputs: the original inputs based on which the model will continue writing config: inference configurations return_scores: return the score on the given sentence rather than generating the words. Default False. Returns: outputs: the ids for the generated text """ # Get configurations for inference frequency_penalty = config.frequency_penalty presence_penalty = config.presence_penalty top_p = config.top_p top_k_num = config.top_k_num max_generate_length = config.max_generate_length seq_length = config.seq_length end_token = config.end_token use_pynative = config.use_pynative_op _, valid_length = origin_inputs.shape # If target length exceeds seq_length, use seq_length instead target_length = valid_length + max_generate_length target_length = seq_length if target_length > seq_length else target_length # A list of the frequency of each token frequency_list = np.array([[0 for _ in range(config.vocab_size)]]) pad_length = seq_length - origin_inputs.shape[-1] # Pad original inputs to seq_length input_ids = np.pad(origin_inputs, ((0, 0), (0, pad_length)), 'constant', constant_values=(0, 0)) # print("input_ids is ", input_ids) # print("input_ids shape :", input_ids.shape) # A single loop generates one token, loop until reaching target seq_length or generating eod token while valid_length < target_length: inputs = Tensor(input_ids, mstype.int32) # Indicate the exact token position current_index = valid_length - 1 if valid_length - 1 > 0 else 0 current_index = Tensor([current_index], mstype.int32) # print(f"current_index: {current_index}") # Call a single inference log_probs = model.predict(inputs, current_index) # print(f"log_probs: {log_probs}\nlog_probs[:]: {log_probs[0].asnumpy().shape}\n{log_probs[1].asnumpy().shape}") log_probs = log_probs[0] # Get the revised log_probs considering frequency and presence penalty to eliminate duplicate in generated results log_probs = log_probs.asnumpy().reshape(1, config.vocab_size) log_probs_revised = log_probs - frequency_list * frequency_penalty - (frequency_list > 0) * presence_penalty p, p_args = sampler(log_probs_revised, top_p, top_k_num, use_pynative) # Random select a token as final output for this round target_index = np.random.choice(len(p), p=p) # Stop judgment if p_args[target_index] == end_token or valid_length == target_length - 1: outputs = input_ids break # update frequency list target = p_args[target_index] # frequency_list[0][target] = frequency_list[0][target] + 1 # Modify input_ids with newly generated token input_ids[0][valid_length] = p_args[target_index] valid_length += 1 # Return valid outputs out of padded outputs length = np.sum(outputs != 0) outputs = outputs[0][:length] return outputs def generate_100b(model, origin_inputs, config): """ Text generation Inputs: model: the model for inferencing origin_inputs: the original inputs based on which the model will continue writing config: inference configurations return_scores: return the score on the given sentence rather than generating the words. Default False. Returns: outputs: the ids for the generated text """ # Get configurations for inference frequency_penalty = config.frequency_penalty presence_penalty = config.presence_penalty top_p = config.top_p top_k_num = config.top_k_num max_generate_length = config.max_generate_length seq_length = config.seq_length end_token = config.end_token use_pynative = config.use_pynative_op _, valid_length = origin_inputs.shape # If target length exceeds seq_length, use seq_length instead target_length = valid_length + max_generate_length target_length = seq_length if target_length > seq_length else target_length # A list of the frequency of each token frequency_list = np.array([[0 for _ in range(config.vocab_size)]]) pad_length = seq_length - origin_inputs.shape[-1] # Pad original inputs to seq_length input_ids = np.pad(origin_inputs, ((0, 0), (0, pad_length)), 'constant', constant_values=(0, 0)) # print("input_ids is ", input_ids) # print("input_ids shape :", input_ids.shape) # A single loop generates one token, loop until reaching target seq_length or generating eod token while valid_length < target_length: inputs = Tensor(input_ids, mstype.int32) # Indicate the exact token position current_index = valid_length - 1 if valid_length - 1 > 0 else 0 current_index = Tensor([current_index], mstype.int32) # print(f"current_index: {current_index}") # Call a single inference log_probs = model.predict(inputs, current_index) # print(f"log_probs: {log_probs}\nlog_probs[:]: {log_probs[0].asnumpy().shape}\n{log_probs[1].asnumpy().shape}") log_probs = log_probs[0] # Get the revised log_probs considering frequency and presence penalty to eliminate duplicate in generated results log_probs = log_probs.asnumpy().reshape(1, config.vocab_size) log_probs_revised = log_probs - frequency_list * frequency_penalty - (frequency_list > 0) * presence_penalty p, p_args = sampler(log_probs_revised, top_p, top_k_num, use_pynative) # Random select a token as final output for this round target_index = np.random.choice(len(p), p=p) # Stop judgment if p_args[target_index] == end_token or valid_length == target_length - 1 or p_args[target_index] == 0: outputs = input_ids break # update frequency list target = p_args[target_index] frequency_list[0][target] = frequency_list[0][target] + 1 # Modify input_ids with newly generated token input_ids[0][valid_length] = p_args[target_index] valid_length += 1 # Return valid outputs out of padded outputs length = np.sum(outputs != 0) outputs = outputs[0][:length] # outputs = outputs[0] return outputs def generate_100b_task(model, origin_inputs, config, top_p=1.0, top_k_num = 3, max_generate_length=100, duRepeate=True): """ Text generation Inputs: model: the model for inferencing origin_inputs: the original inputs based on which the model will continue writing config: inference configurations return_scores: return the score on the given sentence rather than generating the words. Default False. Returns: outputs: the ids for the generated text """ # Get configurations for inference frequency_penalty = config.frequency_penalty presence_penalty = config.presence_penalty top_p = top_p top_k_num = top_k_num max_generate_length = max_generate_length seq_length = config.seq_length end_token = config.end_token use_pynative = config.use_pynative_op _, valid_length = origin_inputs.shape # If target length exceeds seq_length, use seq_length instead target_length = valid_length + max_generate_length target_length = seq_length if target_length > seq_length else target_length # A list of the frequency of each token frequency_list = np.array([[0 for _ in range(config.vocab_size)]]) pad_length = seq_length - origin_inputs.shape[-1] # Pad original inputs to seq_length input_ids = np.pad(origin_inputs, ((0, 0), (0, pad_length)), 'constant', constant_values=(0, 0)) # print("input_ids is ", input_ids) # print("input_ids shape :", input_ids.shape) outputs = [] # A single loop generates one token, loop until reaching target seq_length or generating eod token while valid_length < target_length: inputs = Tensor(input_ids, mstype.int32) # Indicate the exact token position current_index = valid_length - 1 if valid_length - 1 > 0 else 0 current_index = Tensor([current_index], mstype.int32) # print(f"current_index: {current_index}") # Call a single inference log_probs = model.predict(inputs, current_index) # print(f"log_probs: {log_probs}\nlog_probs[:]: {log_probs[0].asnumpy().shape}\n{log_probs[1].asnumpy().shape}") log_probs = log_probs[0] # Get the revised log_probs considering frequency and presence penalty to eliminate duplicate in generated results log_probs = log_probs.asnumpy().reshape(1, config.vocab_size) log_probs_revised = log_probs - frequency_list * frequency_penalty - (frequency_list > 0) * presence_penalty p, p_args = sampler(log_probs_revised, top_p, top_k_num, use_pynative) # Random select a token as final output for this round target_index = np.random.choice(len(p), p=p) # Stop judgment if p_args[target_index] == end_token or valid_length == target_length - 1: outputs = input_ids break # update frequency list target = p_args[target_index] if duRepeate: frequency_list[0][target] = frequency_list[0][target] + 1 # Modify input_ids with newly generated token input_ids[0][valid_length] = p_args[target_index] valid_length += 1 # Return valid outputs out of padded outputs length = np.sum(outputs != 0) outputs = outputs[0][:length+1] # outputs = outputs[0] return outputs def generate_increment(model, origin_inputs, config, duRepeate=True): """ Text generation for incremental inference Inputs: model: the model for inferencing origin_inputs: the original inputs based on which the model will continue writing config: inference configurations Returns: outputs: the ids for the generated text """ # Get configurations for inference frequency_penalty = config.frequency_penalty presence_penalty = config.presence_penalty top_p = config.top_p top_k_num = config.top_k_num max_generate_length = config.max_generate_length seq_length = config.seq_length end_token = config.end_token use_pynative = config.use_pynative_op _, valid_length = origin_inputs.shape # Init outputs with original inputs outputs = [origin_inputs[0][i] for i in range(valid_length)] # If target length exceeds seq_length, use seq_length instead target_length = valid_length + max_generate_length target_length = seq_length if target_length > seq_length else target_length # A list of the frequency of each token frequency_list = np.array([[0 for _ in range(config.vocab_size)]]) pad_length = seq_length - origin_inputs.shape[-1] # Pad original inputs to seq_length input_ids = np.pad(origin_inputs, ((0, 0), (0, pad_length)), 'constant', constant_values=(0, 0)) # print("input_ids is ", input_ids) # Indicate the exact token position current_index = valid_length - 1 if valid_length - 1 > 0 else 0 batch_valid_length = Tensor(np.array([current_index]), mstype.int32) current_index = Tensor(np.array([current_index]), mstype.int32) # For first graph, not_init should be false init_true = Tensor([True], mstype.bool_) init_false = Tensor([False], mstype.bool_) init = init_false # Claim the first graph model.predict_network.add_flags_recursive(is_first_iteration=True) # Call a single inference with input size of (bs, seq_length) logits = model.predict(Tensor(input_ids, mstype.int32), current_index, init, batch_valid_length) # Claim the second graph and set not_init to true init = init_true model.predict_network.add_flags_recursive(is_first_iteration=False) # A single loop generates one token, loop until reaching target seq_length or generating eod token while valid_length < target_length: # Reshape the output logits logits = logits.asnumpy() log_probs = logits.reshape(1, config.vocab_size) # Get the revised log_probs considering frequency and presence penalty to eliminate duplicate in generated results log_probs_revised = log_probs - frequency_list * frequency_penalty - (frequency_list > 0) * presence_penalty p, p_args = sampler(log_probs_revised, top_p, top_k_num, use_pynative) # Random select a token as final output for this round target_index = np.random.choice(len(p), p=p) # Stop judgment if p_args[target_index] == end_token or valid_length == target_length - 1: break # Update frequency list target = p_args[target_index] if duRepeate: frequency_list[0][target] = frequency_list[0][target] + 1 valid_length += 1 batch_valid_length = Tensor(np.array([valid_length - 1]), mstype.int32) current_index = Tensor(np.array([0]), mstype.int32) input_id = Tensor([[target]], mstype.int32) # Update outputs with current generated token outputs.append(int(target)) # Call a single inference with input size of (bs, 1) logits = model.predict(input_id, current_index, init, batch_valid_length) # Return valid outputs out of padded outputs return np.array(outputs) if __name__ == "__main__": import numpy as np from mindspore import dtype as mstype from loss import CrossEntropyLoss from mindspore import Tensor loss = CrossEntropyLoss() logits = Tensor(np.array([[3, 5, 6, 9, 12, 33, 42, 12, 32, 72]]), mstype.float32) labels_np = np.array([1]).astype(np.int32) input_mask = Tensor(np.ones(1).astype(np.float32)) labels = Tensor(labels_np) output = loss(logits, labels, input_mask) print(output.shape, output[0]) pengchengmind-7b/src/loss.py000066400000000000000000000301041472353524300163210ustar00rootroot00000000000000# Copyright 2021 Huawei Technologies Co., Ltd # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. # You may obtain a copy of the License at # # http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 # # Unless required by applicable law or agreed to in writing, software # distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. # See the License for the specific language governing permissions and # limitations under the License. # ============================================================================ """ Parallel Loss for the Parallel Training This is an experimental interface that is subject to change or deletion. """ from __future__ import absolute_import from mindspore.parallel import set_algo_parameters from mindspore.common.tensor import Tensor import mindspore.common.dtype as mstype from mindspore.ops import operations as P from mindspore.ops import functional as F from mindspore.nn import Cell from mindspore.parallel._utils import _get_parallel_mode, _is_sharding_propagation from mindspore.context import ParallelMode from mindspore.parallel._utils import _get_device_num, _get_pipeline_stages __all__ = ["CrossEntropyLoss"] class _Softmax(Cell): """ Calculate the softmax results with given logits. Note: The bprop of the cell is rewritten, just returns the accepted dout as returns. This cell should be used together with _NLLoss, to optimize the bprop of the cross entroy loss. Args: parallel_config (OpParallelConfig): The parallel configure. Default `default_dpmp_config`, an instance of `OpParallelConfig` with default args. Inputs: - **logits** (Tensor) - Tensor of shape (N, C). Data type must be float16 or float32. The output logits of the backbone. Outputs: Tensor. The corresponding softmax results. """ def __init__(self): super(_Softmax, self).__init__() # on/off value for onehot, for smooth labeling, modify the off_value self.on_value = Tensor(1.0, mstype.float32) self.off_value = Tensor(0.0, mstype.float32) self.sum = P.ReduceSum() self.max = P.ArgMaxWithValue(axis=-1, keep_dims=True) self.sub = P.Sub() self.exp = P.Exp() self.div = P.RealDiv() self.onehot = P.OneHot() def construct(self, logits, label): # LogSoftmax for logits over last dimension logits = F.cast(logits, mstype.float32) _, logit_max = self.max(logits) logit_sub = self.sub(logits, logit_max) logit_exp = self.exp(logit_sub) exp_sum = self.sum(logit_exp, -1) exp_sum = P.Reshape()(exp_sum, (F.shape(exp_sum)[0], 1)) softmax_result = self.div(logit_exp, exp_sum) one_hot_label = self.onehot(label, F.shape(logits)[-1], self.on_value, self.off_value) return softmax_result, one_hot_label def bprop(self, logits, label, out, dout): """just return the loss of the dout. Note this should be used together with _NLLLoss""" d_logits = F.cast(dout[0], F.dtype(logits)) return d_logits, F.zeros_like(label) class _NLLLoss(Cell): """ Calculate the NLLLoss results with given softmax results and the label. Note: The bprop of the cell is rewritten. This cell should be used together with _Softmax, to optimize the bprop of the cross entroy loss. Args: parallel_config (OpParallelConfig): The parallel configure. Default `default_dpmp_config`, an instance of `OpParallelConfig` with default args. Inputs: - **loss** (Tensor) - Tensor of shape (N, C). Data type is float32. Outputs: Tensor. The corresponding loss results. """ def __init__(self): super(_NLLLoss, self).__init__() self.repeat_loss = 1 self.eps_const = Tensor(1e-24, mstype.float32) # In auto parallel, there will be a virtual div in the back propagation begins. As we use custom bprop function # we need to eliminate this virtual div by adding a factor "mp". if _get_parallel_mode() in (ParallelMode.AUTO_PARALLEL,) and _is_sharding_propagation(): self.sum = P.ReduceSum() self.mul = P.Mul() self.neg = P.Neg() self.log = P.Log() self.add = P.Add() else: self.sum = P.ReduceSum() self.mul = P.Mul() self.neg = P.Neg() self.log = P.Log() self.add = P.Add() def construct(self, softmax_result, one_hot_label): log_softmax_result = self.log(self.add(softmax_result, self.eps_const)) loss = self.mul(log_softmax_result, one_hot_label) loss_unsum = self.neg(loss) loss_reduce = self.sum(loss_unsum, -1) return loss_reduce def bprop(self, softmax_result, one_hot_label, out, dout): """A simplified function. Note this should be used together with _Softmax""" logits = softmax_result - one_hot_label logits = logits * P.ExpandDims()(dout, -1) * self.repeat_loss return logits, F.zeros_like(one_hot_label) class CrossEntropyLoss(Cell): """ Calculate the cross entropy loss. Args: parallel_config (OpParallelConfig): The parallel configure. Default `default_dpmp_config`, an instance of `OpParallelConfig` with default args. Inputs: - **logits** (Tensor) - Tensor of shape (N, C). Data type must be float16 or float32. The output logits of the backbone. - **labels** (Tensor) - Tensor of shape (N, ). The ground truth label of the sample. - **input_mask** (Tensor) - Tensor of shape (N, ). input_mask indicates whether there are padded inputs and for padded inputs it will not be counted into loss. Outputs: Tensor. The corresponding cross entropy loss. Examples: >>> import numpy as np >>> from mindspore import dtype as mstype >>> from mindspore.nn.transformer import CrossEntropyLoss >>> from mindspore import Tensor >>> loss = CrossEntropyLoss() >>> logits = Tensor(np.array([[3, 5, 6, 9, 12, 33, 42, 12, 32, 72]]), mstype.float32) >>> labels_np = np.array([1]).astype(np.int32) >>> input_mask = Tensor(np.ones(1).astype(np.float32)) >>> labels = Tensor(labels_np) >>> output = loss(logits, labels, input_mask) >>> print(output.shape) (1,) """ def __init__(self): super(CrossEntropyLoss, self).__init__() self.enable_force_redistribute = False if _get_parallel_mode() in (ParallelMode.AUTO_PARALLEL, ParallelMode.SEMI_AUTO_PARALLEL): self.enable_force_redistribute = True self.add = P.Add().add_prim_attr("keep_alive", True) self.add_label = P.Add().add_prim_attr("keep_alive", True) self.sum2 = P.ReduceSum() self.mul2 = P.Mul() self.add2 = P.Add() self.div2 = P.RealDiv() self.relu = P.ReLU() self._softmax = _Softmax() self._nllloss = _NLLLoss() @staticmethod def _check_and_modify_sharding_context(dp): device_num = _get_device_num() stages = _get_pipeline_stages() if _get_parallel_mode() in (ParallelMode.AUTO_PARALLEL,) and dp * stages != device_num: set_algo_parameters(fully_use_devices=False) def construct(self, logits, label, input_mask): # self._check_input(logits, label, input_mask) # The add is used for forcing the redistribution before stepping in sub graphs, when semi/auto parallel enabled. if self.enable_force_redistribute: logits = self.add(logits, 0) label = self.add_label(label, 0) softmax, one_hot_label = self._softmax(logits, label) loss_reduce = self._nllloss(softmax, one_hot_label) # Using input_mask to mask the loss input_mask = P.Reshape()(input_mask, (-1,)) numerator = self.sum2(self.mul2(loss_reduce, input_mask)) denominator = self.add2( self.sum2(input_mask), P.Cast()(F.tuple_to_array((1e-5,)), mstype.float32)) loss = self.div2(numerator, denominator) return loss # def _check_input(self, logits, label, input_mask): # r"""Check the input tensor shape and type""" # _check_is_tensor('logits', logits, self.cls_name) # _check_is_tensor('label', label, self.cls_name) # _check_is_tensor('input_mask', input_mask, self.cls_name) # _check_input_dtype(F.dtype(logits), "logits", [mstype.float32, mstype.float16], self.cls_name) # _check_input_dtype(F.dtype(label), "label", [mstype.int32], self.cls_name) # _check_input_dtype(F.dtype(input_mask), "input_mask", [mstype.float32], self.cls_name) # _check_input_shape(F.shape(logits), "logits", self.cls_name, 2) # _check_input_shape(F.shape(label), "label", self.cls_name, 1) # _check_input_shape(F.shape(input_mask), "input_mask", self.cls_name, 1) # return True class CrossEntropyLoss_eval(Cell): """ Calculate the cross entropy loss. Args: parallel_config (OpParallelConfig): The parallel configure. Default `default_dpmp_config`, an instance of `OpParallelConfig` with default args. Inputs: - **logits** (Tensor) - Tensor of shape (N, C). Data type must be float16 or float32. The output logits of the backbone. - **labels** (Tensor) - Tensor of shape (N, ). The ground truth label of the sample. - **input_mask** (Tensor) - Tensor of shape (N, ). input_mask indicates whether there are padded inputs and for padded inputs it will not be counted into loss. Outputs: Tensor. The corresponding cross entropy loss. Examples: >>> import numpy as np >>> from mindspore import dtype as mstype >>> from mindspore.nn.transformer import CrossEntropyLoss >>> from mindspore import Tensor >>> loss = CrossEntropyLoss() >>> logits = Tensor(np.array([[3, 5, 6, 9, 12, 33, 42, 12, 32, 72]]), mstype.float32) >>> labels_np = np.array([1]).astype(np.int32) >>> input_mask = Tensor(np.ones(1).astype(np.float32)) >>> labels = Tensor(labels_np) >>> output = loss(logits, labels, input_mask) >>> print(output.shape) (1,) """ def __init__(self): super(CrossEntropyLoss_eval, self).__init__() self.enable_force_redistribute = False if _get_parallel_mode() in (ParallelMode.AUTO_PARALLEL, ParallelMode.SEMI_AUTO_PARALLEL): self.enable_force_redistribute = True self.add = P.Add().add_prim_attr("keep_alive", True) self.add_label = P.Add().add_prim_attr("keep_alive", True) self.sum2 = P.ReduceSum() self.mul2 = P.Mul() self.add2 = P.Add() self.div2 = P.RealDiv() self.relu = P.ReLU() self._softmax = _Softmax() self._nllloss = _NLLLoss() @staticmethod def _check_and_modify_sharding_context(dp): device_num = _get_device_num() stages = _get_pipeline_stages() if _get_parallel_mode() in (ParallelMode.AUTO_PARALLEL,) and dp * stages != device_num: set_algo_parameters(fully_use_devices=False) def construct(self, logits, label, input_mask): # self._check_input(logits, label, input_mask) # The add is used for forcing the redistribution before stepping in sub graphs, when semi/auto parallel enabled. if self.enable_force_redistribute: logits = self.add(logits, 0) label = self.add_label(label, 0) softmax, one_hot_label = self._softmax(logits, label) loss_reduce = self._nllloss(softmax, one_hot_label) # Using input_mask to mask the loss input_mask = P.Reshape()(input_mask, (-1,)) numerator = self.sum2(self.mul2(loss_reduce, input_mask)) denominator = self.add2( self.sum2(input_mask), P.Cast()(F.tuple_to_array((1e-5,)), mstype.float32)) loss = self.div2(numerator, denominator) return losspengchengmind-7b/src/metrics.py000066400000000000000000000037341472353524300170200ustar00rootroot00000000000000# Copyright 2021 Huawei Technologies Co., Ltd # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. # You may obtain a copy of the License at # # http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 # # Unless required by applicable law or agreed to in writing, software # distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. # See the License for the specific language governing permissions and # limitations under the License. # ============================================================================ """ Eval metrics """ import math from mindspore.nn.metrics import Metric from mindspore import context from mindspore.communication.management import get_rank, get_group_size class PPLMetric(Metric): """ Ppl metric """ def __init__(self, data_length): super(PPLMetric, self).__init__() self.clear() self.data_length = data_length pipeline_stages = context.get_auto_parallel_context("pipeline_stages") per_stage_device_num = get_group_size() // pipeline_stages stage_id = get_rank() // per_stage_device_num self.is_last_stage = (stage_id == pipeline_stages - 1) def clear(self): """Clear the internal evaluation result.""" self.PPL = [] self.tokens_count = 0 def update(self, *inputs): # inputs """Update list of ppl""" if not self.is_last_stage: return logits = inputs[0].asnumpy().flatten().tolist() # logits self.PPL.append(logits[0] * self.data_length) self.tokens_count += 1 def eval(self): if not self.is_last_stage: return 0 val_loss = sum(self.PPL) / (self.tokens_count * self.data_length) ppl = math.exp(min(20, val_loss)) print("====" * 20 + " ppl end") print("====" * 20 + " ppl: {}".format(ppl)) return ppl pengchengmind-7b/src/pengcheng_mind_7B.py000066400000000000000000001054471472353524300206530ustar00rootroot00000000000000# Copyright 2021 Huawei Technologies Co., Ltd # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. # You may obtain a copy of the License at # # http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 # # Unless required by applicable law or agreed to in writing, software # distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. # See the License for the specific language governing permissions and # limitations under the License. # ============================================================================ """PengChengMind model""" import os import copy import numpy as np import mindspore.nn as nn import mindspore.numpy as np2 import mindspore.common.dtype as mstype from mindspore.common.initializer import initializer from mindspore import Tensor, Parameter from mindspore.ops import operations as P from mindspore.ops import functional as F from mindspore.nn import Cell from mindspore.parallel._transformer.transformer import VocabEmbedding, AttentionMask from mindspore.parallel._transformer.moe import MoEConfig from mindspore.parallel._transformer.layers import _LayerNorm, _Dropout from mindspore._extends import cell_attr_register from src.pengcheng_mind_config import OperatorType from src.pengcheng_mind_pipeline_layer_7B import PipeTransformerEncoder, PipeTransformerEncoderLayer class EmbeddingLayer(nn.Cell): r"""Embedding layer of the PengChengMind Model""" def __init__(self, config): super(EmbeddingLayer, self).__init__() # Only for the pipeline mode, the embedding needs to be row sliced. ###################taoht############################### # if config.run_type == 'predict': # dp = 1 # mp = 1 # else: dp = config.parallel_config.embedding_dp_mp_config.data_parallel mp = config.parallel_config.embedding_dp_mp_config.model_parallel self.word_embedding = VocabEmbedding(vocab_size=config.vocab_size, embedding_size=config.hidden_size, param_init=initializer("normal", [config.vocab_size, config.hidden_size], dtype=mstype.float32), parallel_config=config.parallel_config.embedding_dp_mp_config) self.word_embedding.gather.shard(((mp, 1), (dp, 1))) self.word_embedding.embedding_table.parallel_optimizer = True copied_parallel_config = copy.deepcopy(config.parallel_config) copied_parallel_config.vocab_emb_dp = True # if config.run_type == 'predict': # copied_parallel_config.vocab_emb_dp = False self.position_embedding = None self.use_rope = config.use_rope if not self.use_rope: self.position_embedding = VocabEmbedding(vocab_size=config.seq_length, embedding_size=config.hidden_size, param_init=initializer("normal", [config.seq_length, config.hidden_size], dtype=mstype.float32), parallel_config=copied_parallel_config.embedding_dp_mp_config) # self.split = P.Split(1, 2).shard( # ((config.parallel_config.data_parallel, 1, 1),) # ) self.add = P.Add().shard( ((config.parallel_config.data_parallel, 1, 1), (config.parallel_config.data_parallel, 1, 1))) self.dropout = _Dropout(1 - config.dropout_rate) self.dropout.shard( ((config.parallel_config.data_parallel, 1, 1),) ) self.is_first_iteration = True self.use_past = config.use_past self.batch_size = config.batch_size def construct(self, input_ids, input_position, init_reset, batch_valid_length): embed, word_table = self.word_embedding(input_ids) if not self.use_rope: if self.use_past and not self.is_first_iteration: _, seq_length = F.shape(input_ids) input_position = batch_valid_length.view(self.batch_size, seq_length) position_embedding, _ = self.position_embedding(input_position) embed = self.add(embed, position_embedding) embed = self.dropout(embed) return embed, word_table def get_word_embedding_weight(self): return self.word_embedding.embedding_table class PengChengMindHead(Cell): """ Head to get the logits of each token in the vocab Args: config(): the config of network Inputs: state: the output of the backbone embedding_table: the embedding table of the vocabulary Returns: logits: Tensor, the logits of the corresponding inputs """ def __init__(self, hidden_size, compute_type=mstype.float16, parallel_config=None): super(PengChengMindHead, self).__init__() if parallel_config.vocab_emb_dp: self.matmul = P.MatMul(transpose_b=True).shard(((parallel_config.data_parallel, 1), (1, 1))) else: self.matmul = P.MatMul(transpose_b=True).shard(((parallel_config.data_parallel, 1), ( parallel_config.model_parallel, 1))) self.hidden_size = hidden_size self.dtype = compute_type self.cast = P.Cast() def construct(self, state, embed): state = P.Reshape()(state, (-1, self.hidden_size)) # output logits over vocabulary [bs*seq_length, vocab_size] logits = self.matmul(self.cast(state, self.dtype), self.cast(embed, self.dtype)) return logits # def set_parallel_configure_for_layer(network, layer_id, offset, parallel_config, layers): # r""" # Default setting for the pipeline is: `(layer_id + offset) // (layers / pipeline_stage)`. # # # Args: # network(Cell) - Represents the transformer block # layer_id(int) - Means the layer index for the current module, counts from zero. # offset(int) - Means the layer_index needs a offset, if there are other modules in the net. # layers(int) - The total layers used for the model. # """ # # Used for the pipeline's stages setting # # As the final layer is not included here, so we need to manually add here. # # original: if set two stages, layers on two stages will be [15, 16+1] # # with 1 added, the layers on two stages will be [16, 15 +1] # pp_dis = max(int((layers + 1)/ parallel_config.pipeline_stage), 1) # # the pipeline stage must be in [0, parallel_config.pipeline_stage - 1] # pp_id = min((layer_id + offset) // pp_dis, parallel_config.pipeline_stage - 1) # network.pipeline_stage = pp_id # print(f"pipeline stage id is {pp_id}", flush=True) # # # Used for optimizer's fusion tag # dis = max(int((layers + 1) / parallel_config.gradient_aggregation_group), 1) # if parallel_config.pipeline_stage > 1: # # we give the fusion in pipeline mode a fixed value, otherwise the performance may become worse. # network.set_comm_fusion(2) # else: # network.set_comm_fusion(int((layer_id + offset) / dis) + 1) # # Used for enabling recomputation of the block # if isinstance(parallel_config.recompute, bool): # if parallel_config.recompute: # network.recompute() # else: # if parallel_config.recompute.recompute: # network.recompute(recompute_slice_activation=parallel_config.recompute.recompute_slice_activation) def set_recompute_block(block, layer_config, use_flash_attention): if OperatorType.LINEAR_INPUT in layer_config: if layer_config[OperatorType.LINEAR_INPUT] == 1: block.attention.projection.matmul.recompute(mode=False) block.attention.projection.matmul.add_prim_attr("recompute_comm_op", False) block.attention.projection.bias_add.recompute(mode=False) #block.attention.dropout.dropout.recompute(mode=False) if OperatorType.ATTENTION_QKV in layer_config: atten_recomp = layer_config[OperatorType.ATTENTION_QKV] if atten_recomp > 0: block.attention.dense1.matmul.recompute(mode=False) block.attention.dense1.bias_add.recompute(mode=False) block.attention.transpose_q.recompute(mode=False) #block.attention.real_div_q.recompute(mode=False) atten_recomp -= 1 if atten_recomp > 0: block.attention.dense2.matmul.recompute(mode=False) block.attention.dense2.bias_add.recompute(mode=False) block.attention.transpose_k.recompute(mode=False) #block.attention.transpose_back.recompute(mode=False) #block.attention.real_div_k.recompute(mode=False) atten_recomp -= 1 if atten_recomp > 0: block.attention.dense3.matmul.recompute(mode=False) block.attention.dense3.bias_add.recompute(mode=False) block.attention.transpose_v.recompute(mode=False) atten_recomp -= 1 if OperatorType.LINEAR_MAPPING in layer_config: if layer_config[OperatorType.LINEAR_MAPPING] == 1: block.output.mapping.matmul.recompute(mode=False) block.output.mapping.bias_add.recompute(mode=False) if not use_flash_attention: if OperatorType.ATTENTION_SOFTMAX in layer_config: if layer_config[OperatorType.ATTENTION_SOFTMAX] == 1: block.attention.softmax_3d.softmax.recompute(mode=False) block.attention.softmax_cast.recompute(mode=False) block.attention.softmax_reshape.recompute(mode=False) block.attention.add_mask.recompute(mode=False) if OperatorType.ATTENTION_ATTEN in layer_config: if layer_config[OperatorType.ATTENTION_ATTEN] == 1: block.attention.batch_matmul1.recompute(mode=False) if OperatorType.ATTENTION_BMM in layer_config: if layer_config[OperatorType.ATTENTION_BMM] == 1: block.attention.batch_matmul.recompute(mode=False) #if OperatorType.ATTENTION_X in layer_config: # if layer_config[OperatorType.ATTENTION_X] == 1: # block.layernorm1.layer_norm.add_prim_attr("recompute_comm_op", False) #if OperatorType.LINEAR_X in layer_config: # if layer_config[OperatorType.LINEAR_X] == 1: # block.layernorm2.layer_norm.add_prim_attr("recompute_comm_op", False) if OperatorType.LINEAR_GELU in layer_config: if layer_config[OperatorType.LINEAR_GELU] == 1: block.output.mapping.activation.fast_gelu.recompute(mode=False) def set_parallel_configure_for_layer(network, layer_id, offset, parallel_config, layers): r""" Default setting for the pipeline is: `(layer_id + offset) // (layers / pipeline_stage)`. Args: network(Cell) - Represents the transformer block layer_id(int) - Means the layer index for the current module, counts from zero. offset(int) - Means the layer_index needs a offset, if there are other modules in the net. layers(int) - The total layers used for the model. """ # Used for the pipeline's stages setting # As the final layer is not included here, so we need to manually add here. # original: if set two stages, layers on two stages will be [15, 16+1] # with 1 added, the layers on two stages will be [16, 15 +1] pp_dis = max((layers + 1) / parallel_config.pipeline_stage, 1) if layers == 32: # print(">>> 7B model pp setting! >>>") if parallel_config.pipeline_stage == 4: pp_id = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3] # pp_id = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, # 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, # 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, # 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3] elif parallel_config.pipeline_stage == 3: pp_id = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2] elif parallel_config.pipeline_stage == 2: pp_id = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] else: # for pp=1 pp_id = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] else: raise ValueError(f"Unknown pipeline config for pp: {parallel_config.pipeline_stage} and layers: {layers}") network.pipeline_stage = pp_id[layer_id] print(f"Layer id is {layer_id}, pipeline stage id is {pp_id[layer_id]}", flush=True) dis = max(int((layers + 1) / parallel_config.gradient_aggregation_group), 1) if parallel_config.pipeline_stage > 1: network.set_comm_fusion(layer_id + 1) else: network.set_comm_fusion(int((layer_id + offset) / dis) + 1) # Used for enabling recomputation of the block if parallel_config.recompute: network.recompute(recompute_slice_activation=True) # network.attention.projection.matmul.recompute(mode=False) # network.attention.projection.matmul.add_prim_attr("recompute_comm_op", False) class PengChengMind_Model(Cell): r"""The base backbone of the PengChengMind model""" def __init__(self, config): super(PengChengMind_Model, self).__init__() self.is_pipeline = config.parallel_config.pipeline_stage > 1 self.embedding = EmbeddingLayer(config) self.config = config self.layernorm = _LayerNorm((config.hidden_size,)).to_float(mstype.float32) if config.parallel_config.pipeline_stage > 1: self.layernorm.set_comm_fusion(config.num_layers) else: self.layernorm.set_comm_fusion(config.parallel_config.gradient_aggregation_group) self.layernorm.shard(((config.parallel_config.data_parallel, 1),)) self.layernorm.pipeline_stage = config.parallel_config.pipeline_stage - 1 # Configure the shard configure of the Embedding layer self.embedding.pipeline_stage = 0 self.num_layers = config.num_layers if config.use_moe: moe_config = MoEConfig(expert_num=config.expert_num, num_experts_chosen=config.per_token_num_experts_chosen) else: moe_config = MoEConfig(expert_num=1) # The shard setting of Transformer is set within the class StackedTransformer self.blocks = PipeTransformerEncoder( num_layers=config.num_layers, batch_size=config.batch_size, hidden_size=config.hidden_size, ffn_hidden_size=config.ffn_hidden_size, num_heads=config.num_heads, seq_length=config.seq_length, attention_dropout_rate=config.dropout_rate, hidden_dropout_rate=config.dropout_rate, lambda_func=set_parallel_configure_for_layer, hidden_act=config.hidden_act, param_init_type=config.param_init_type, use_past=config.use_past, parallel_config=config.parallel_config, moe_config=moe_config, softmax_compute_type=config.softmax_compute_fp32, use_rope=config.use_rope, use_flash_attention=config.use_flash_attention, pipeline_config=config.pipeline_config).blocks for block in self.blocks: block.attention.dense1.bias.parallel_optimizer = False block.attention.dense2.bias.parallel_optimizer = False block.attention.dense3.bias.parallel_optimizer = False block.output.mapping.bias.parallel_optimizer = False self.dtype = mstype.float16 if config.load_ckpt_path: self.load_embedding_from_ckpt(config.load_ckpt_path) self.run_type = config.run_type def construct(self, input_ids, input_position, encoder_masks, init_reset=True, batch_valid_length=None): r"""forward pass of the model""" embed, word_table = self.embedding(input_ids, input_position, init_reset, batch_valid_length) hidden_state = P.Cast()(embed, self.dtype) # the input of the incremental prediction is 3d #########################taoht############################ # if self.run_type != 'predict': # hidden_state = self.reshape_to_2d(hidden_state) hidden_state = self.reshape_to_2d(hidden_state) # ignored predict to speed up if self.blocks is not None: for i in range(self.num_layers): hidden_state, _ = self.blocks[i](hidden_state, encoder_masks, init_reset, batch_valid_length) encoder_output = self.layernorm(hidden_state) return encoder_output, word_table def reshape_to_2d(self, x): r"""reshape nd tensor to 2d, if n <= 2, keep original shape.""" shape = F.shape(x) if len(shape) <= 2: return x x = F.reshape(x, (-1, shape[-1])) return x def load_embedding_from_ckpt(self, load_ckpt_path): r"""load the weights from the checkpoint""" def load_param(path): if os.path.exists(path): p_table = np.load(path) table_param = Tensor(p_table, mstype.float32) else: raise ValueError(f"{path} file not exits, " f"please check whether embedding file exit.") return table_param # three embedding needed to be loaded # Loading the embedding table from the ckpt path: position_embedding_path = os.path.join(load_ckpt_path, 'position_embedding.npy') word_embedding_path = os.path.join(load_ckpt_path, 'word_embedding.npy') self.embedding.word_embedding.embedding_table = Parameter(initializer(load_param(word_embedding_path), [self.config.vocab_size, self.config.hidden_size]), name='word_embedding_table', parallel_optimizer=False) self.embedding.position_embedding.embedding_table = Parameter(initializer(load_param(position_embedding_path), [self.config.seq_length, self.config.hidden_size]), name='position_embedding_table', parallel_optimizer=False) class PengChengMindModel(nn.Cell): """ The PengChengMind network consisting of two parts the backbone and the head Args: config(PengChengMindConfig): the config of network Inputs: input_ids: the tokenized inputs input_mask: the mask indicating whether each position is a valid input past: the previous feature map Returns: logits: Tensor: the logits of the corresponding inputs with shape (batch_size, seq_length, vocab_size) """ def __init__(self, config): super(PengChengMindModel, self).__init__() # Network head to get logits over vocabulary copied_parallel_config = copy.deepcopy(config.parallel_config) if copied_parallel_config.pipeline_stage > 1: copied_parallel_config.vocab_emb_dp = False self.head = PengChengMindHead(hidden_size=config.hidden_size, parallel_config=copied_parallel_config) self.head.pipeline_stage = config.parallel_config.pipeline_stage - 1 self.backbone = PengChengMind_Model(config) self.backbone.embedding.word_embedding.embedding_table.add_pipeline_stage(self.head.pipeline_stage) # self.cast = P.Cast() def construct(self, input_ids, input_position, attention_mask, init_reset=True, batch_valid_length=None): #######################taoht#############################NO # attention_mask = self.cast(attention_mask, mstype.float16) ########################################################## output_states, word_table = self.backbone(input_ids, input_position, attention_mask, init_reset, batch_valid_length) logits = self.head(output_states, word_table) return logits class PengChengMindWithLoss(Cell): """ PengChengMind training loss for generation. Args: config(PengChengMindConfig) Inputs: input_ids: the tokenized inputs past: the previous feature map Returns: output: Tensor, the loss of the network """ @cell_attr_register def __init__(self, config, network, loss): super(PengChengMindWithLoss, self).__init__(auto_prefix=False) self.batch_size = config.batch_size self.seq_length = config.seq_length dp = config.parallel_config.data_parallel self.network = network self.pad_token = config.pad_token self.loss = loss self.slice = P.StridedSlice().shard(((dp, 1),)) self.not_equal = P.NotEqual().shard(((dp, 1), ())) self.batch_size = config.batch_size self.len = config.seq_length self.slice2 = P.StridedSlice().shard(((dp, 1, 1),)) self.micro_batch_step = 1 if config.parallel_config.pipeline_stage > 1: self.micro_batch_step = config.parallel_config.micro_batch_num self.cast = P.Cast() def construct(self, input_ids, input_position=None, attention_mask=None): r"""Forward process of the pengcheng mind model""" # tokens = self.slice(input_ids, (0, 0), (self.batch_size, -1), (1, 1)) # input_position = self.slice(input_position, (0, 0), (self.batch_size, self.len), (1, 1)) # print("===================="*10) # P.Print()("enter input_ids", input_ids) # P.Print()("enter input_position", input_position) # print("====================" * 10) tokens = self.slice(input_ids, (0, 0), (self.batch_size, -1), (1, 1)) input_position = self.slice(input_position, (0, 0), (self.batch_size, self.len), (1, 1)) #######################taoht############################## attention_mask = self.cast(attention_mask, mstype.float16) ########################################################## decoder_attention_masks = self.slice2(attention_mask, (0, 0, 0), (self.batch_size, self.len, self.len), (1, 1, 1)) input_mask = F.cast(self.not_equal(tokens, self.pad_token), mstype.float32) logits = self.network(tokens, input_position, decoder_attention_masks) # Get label corresponding to input tokens labels = self.slice(input_ids, (0, 1), (self.batch_size, self.len + 1), (1, 1)) labels = P.Reshape()(labels, (-1,)) input_mask = P.Reshape()(input_mask, (-1,)) output = self.loss(logits, labels, input_mask) return output class PengChengMindLossWithPrompt(Cell): """ PengChengMind training loss for generation. Args: config(PengChengMindConfig) Inputs: input_ids: the tokenized inputs past: the previous feature map Returns: output: Tensor, the loss of the network """ def __init__(self, config, network, loss): super(PengChengMindLossWithPrompt, self).__init__(auto_prefix=False) self.batch_size = config.batch_size self.seq_length = config.seq_length dp = config.parallel_config.data_parallel self.network = network self.pad_token = config.pad_token self.loss = loss self.slice = P.StridedSlice().shard(((dp, 1),)) self.not_equal = P.NotEqual().shard(((dp, 1), ())) self.batch_size = config.batch_size self.len = config.seq_length self.slice2 = P.StridedSlice().shard(((dp, 1, 1),)) self.micro_batch_step = 1 if config.parallel_config.pipeline_stage > 1: self.micro_batch_step = config.parallel_config.micro_batch_num self.log_softmax = P.LogSoftmax().shard(((1, 1),)) self.get_attention_mask = AttentionMask(config.seq_length) self.equal = P.Equal() self.expand = P.ExpandDims() def construct(self, input_ids, prompt_ids): r"""Forward process of the pengcheng mind model""" tokens = input_ids input_mask = F.cast(self.not_equal(tokens, self.pad_token), mstype.float32) input_position = F.tuple_to_array(F.make_range(self.len)) input_position = P.Tile()(self.expand(input_position, 0), (self.batch_size, 1)) input_mask_a = F.cast(self.equal(prompt_ids, self.pad_token), mstype.float32) attention_mask = self.get_attention_mask(input_mask) logits = self.network(tokens, input_position, attention_mask) log_probs = self.log_softmax(logits) input_mask_b = input_mask * input_mask_a return log_probs, input_mask_b class PengChengMindLossWith_notPrompt(Cell): """ PengChengMind training loss for generation. Args: config(PengChengMindConfig) Inputs: input_ids: the tokenized inputs past: the previous feature map Returns: output: Tensor, the loss of the network """ def __init__(self, config, network, loss, pad_token=0, seq_length=4096): super(PengChengMindLossWith_notPrompt, self).__init__(auto_prefix=False) self.batch_size = config.batch_size self.seq_length = config.seq_length dp = 1 self.network = network self.pad_token = pad_token self.loss = loss self.slice = P.StridedSlice().shard(((dp, 1),)) self.not_equal = P.NotEqual().shard(((dp, 1), ())) self.batch_size = config.batch_size self.len = config.seq_length self.slice2 = P.StridedSlice().shard(((dp, 1, 1),)) self.micro_batch_step = 1 if config.parallel_config.pipeline_stage > 1: self.micro_batch_step = config.parallel_config.micro_batch_num self.log_softmax = P.LogSoftmax().shard(((1, 1),)) self.get_attention_mask = AttentionMask(seq_length) self.equal = P.Equal() self.expand = P.ExpandDims() def construct(self, input_ids, mask_ids_input=None): r"""Forward process of the pengcheng mind model""" # input_ids = np2.array(input_ids) # tokens = Tensor(input_ids, mstype.int32) tokens = input_ids input_mask = F.cast(self.not_equal(tokens, self.pad_token), mstype.float32) input_position = F.tuple_to_array(F.make_range(self.len)) input_position = P.Tile()(self.expand(input_position, 0), (self.batch_size, 1)) attention_mask = self.get_attention_mask(input_mask) logits = self.network(tokens, input_position, attention_mask) # log_probs = self.log_softmax(logits) # input_mask_b = input_mask # Get label corresponding to input tokens labels = F.cast(np2.concatenate((input_ids[:, 1:], np2.ones((input_ids.shape[0], 1)) * self.pad_token), axis=-1), mstype.int32) # labels = self.slice(input_labels, (0, 1), (self.batch_size, self.len + 1), # (1, 1)) labels = P.Reshape()(labels, (-1,)) # input_mask = P.Reshape()(input_mask, (-1,)) # if mask_ids_input == None: # # model.infer_predict_layout() # output = self.loss(logits, labels, input_mask) # else: # # inference # # mask_ids_input = F.cast(mask_ids_input, mstype.float32) # # mask_ids_input = P.Reshape()(mask_ids_input, (-1,)) output = self.loss(logits, labels, mask_ids_input) return output #log_probs, input_mask_b # log_probs = self.log_softmax(logits) # return log_probs class EvalNet(nn.Cell): """ PengChengMind evaluation net Args: backbone: backbone network of PengChengMind generate: enable generate mode Inputs: input_ids: the tokenized inpus current_index: the index of current token init_reset: whether reset saved states Returns: outputs: Tensor, corresponding output for different tasks """ def __init__(self, backbone, generate=False, pad_token=128297, seq_length=4096): super(EvalNet, self).__init__(auto_prefix=False) self.backbone = backbone self.pad_token = pad_token self.argmax = P.Argmax() self.generate = generate self.topk = P.TopK(sorted=True).shard(((1, 1),)) self.gather = P.GatherV2().shard(((1, 1), (1,))) self.log_softmax = P.LogSoftmax().shard(((1, 1),)) self.get_attention_mask = AttentionMask(seq_length) self.expand = P.ExpandDims().shard(((1, 1, 1),)) # used for incremental prediction self.all_ones_attention_mask = Tensor(np.ones((1, 1, seq_length)), mstype.float32) def construct(self, input_ids, current_index, init_reset=True, batch_valid_length=None): """evaluation net""" input_mask = F.cast(F.not_equal(input_ids, self.pad_token), mstype.float32) bs, seq_length = F.shape(input_ids) input_position = F.tuple_to_array(F.make_range(seq_length)) input_position = P.Tile()(input_position, (bs, 1)) # taoht, not use use_past # if self.is_first_iteration is False: # attention_mask = P.Tile()(self.all_ones_attention_mask, (bs, 1, 1)) # else: # attention_mask = self.get_attention_mask(input_mask) attention_mask = self.get_attention_mask(input_mask) # For speed, ignore not first_iteration cond. logits = self.backbone(input_ids, input_position, attention_mask, init_reset, batch_valid_length) # log_probs = self.log_softmax(logits) # index = current_index.view(1,) # logits = self.gather(log_probs, index, 0) # logits = logits.view(bs, 1, -1) # return logits log_probs = self.log_softmax(logits) index = current_index.view(1,) logits = self.gather(log_probs, index, 0) logits = logits.view(bs, 1, -1) return logits # # print(type(logits)) # # print(logits) # # print("logits: ", logits.data.asnumpy().shape) # # print(logits) # index = current_index.view(1,) # logits = self.gather(logits, index, 0) # logits = logits.view(bs, 1, -1) # log_probs = self.log_softmax(logits) # return log_probs class EvalNet_use_past(nn.Cell): """ PengChengMind evaluation net Args: backbone: backbone network of PengChengMind generate: enable generate mode Inputs: input_ids: the tokenized inpus current_index: the index of current token init_reset: whether reset saved states Returns: outputs: Tensor, corresponding output for different tasks """ def __init__(self, backbone, generate=False, pad_token=0, seq_length=4096): super(EvalNet_use_past, self).__init__(auto_prefix=False) self.backbone = backbone self.pad_token = pad_token self.argmax = P.Argmax() self.generate = generate self.topk = P.TopK(sorted=True).shard(((1, 1),)) self.gather = P.GatherV2().shard(((1, 1), (1,))) self.log_softmax = P.LogSoftmax().shard(((1, 1),)) self.get_attention_mask = AttentionMask(seq_length) self.expand = P.ExpandDims().shard(((1, 1, 1),)) # used for incremental prediction self.all_ones_attention_mask = Tensor(np.ones((1, 1, seq_length)), mstype.float32) def construct(self, input_ids, current_index, init_reset=True, batch_valid_length=None): """evaluation net""" input_mask = F.cast(F.not_equal(input_ids, self.pad_token), mstype.float32) bs, seq_length = F.shape(input_ids) input_position = F.tuple_to_array(F.make_range(seq_length)) input_position = P.Tile()(input_position, (bs, 1)) # taoht, not use use_past if self.is_first_iteration is False: attention_mask = P.Tile()(self.all_ones_attention_mask, (bs, 1, 1)) else: attention_mask = self.get_attention_mask(input_mask) # attention_mask = self.get_attention_mask(input_mask) # For speed, ignore not first_iteration cond. logits = self.backbone(input_ids, input_position, attention_mask, init_reset, batch_valid_length) log_probs = self.log_softmax(logits) index = current_index.view(1,) logits = self.gather(log_probs, index, 0) logits = logits.view(bs, 1, -1) return logits class EvalNet_200B(nn.Cell): """ PengChengMind evaluation net Args: backbone: backbone network of PengChengMind generate: enable generate mode Inputs: input_ids: the tokenized inpus current_index: the index of current token init_reset: whether reset saved states Returns: outputs: Tensor, corresponding output for different tasks """ def __init__(self, backbone, generate=False, pad_token=0, seq_length=4096): super(EvalNet_200B, self).__init__(auto_prefix=False) self.backbone = backbone self.pad_token = pad_token self.argmax = P.Argmax() self.generate = generate self.topk = P.TopK(sorted=True).shard(((1, 1),)) self.gather = P.GatherV2().shard(((1, 1), (1,))) self.log_softmax = P.LogSoftmax().shard(((1, 1),)) self.get_attention_mask = AttentionMask(seq_length) self.expand = P.ExpandDims().shard(((1, 1, 1),)) # used for incremental prediction self.all_ones_attention_mask = Tensor(np.ones((1, 1, seq_length)), mstype.float32) def construct(self, input_ids, current_index, init_reset=True, batch_valid_length=None): """evaluation net""" input_mask = F.cast(F.not_equal(input_ids, self.pad_token), mstype.float32) bs, seq_length = F.shape(input_ids) input_position = F.tuple_to_array(F.make_range(seq_length)) input_position = P.Tile()(input_position, (bs, 1)) attention_mask = self.get_attention_mask(input_mask) # For speed, ignore not first_iteration cond. logits = self.backbone(input_ids, input_position, attention_mask, init_reset, batch_valid_length) log_probs = self.log_softmax(logits) index = current_index.view(1, ) logits = self.gather(log_probs, index, 0) logits = logits.view(bs, 1, -1) return logits pengchengmind-7b/src/pengcheng_mind_config.py000066400000000000000000000240521472353524300216400ustar00rootroot00000000000000# Copyright 2021 Huawei Technologies Co., Ltd # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. # You may obtain a copy of the License at # # http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 # # Unless required by applicable law or agreed to in writing, software # distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. # See the License for the specific language governing permissions and # limitations under the License. # ============================================================================ """ network config setting """ from enum import Enum import mindspore.common.dtype as mstype import json class OperatorType(str, Enum): ATTENTION_X = "ATTENTION_X" ATTENTION_QKV = "ATTENTION_QKV" ATTENTION_ATTEN = "ATTENTION_ATTEN" ATTENTION_SOFTMAX = "ATTENTION_SOFTMAX" ATTENTION_BMM = "ATTENTION_BMM" LINEAR_INPUT = "LINEAR_INPUT" LINEAR_X = "LINEAR_X" LINEAR_MAPPING = "LINEAR_MAPPING" LINEAR_GELU = "LINEAR_GELU" class PengChengMindConfig: """ PengChengMindConfig config class which defines the model size """ def __init__(self, batch_size=32, seq_length=4096, vocab_size=49984, hidden_size=768, ffn_hidden_size=768, num_layers=12, num_heads=12, load_ckpt_path=None, param_init_type=mstype.float16, post_layernorm_residual=False, dropout_rate=0.1, eod_token=2, pad_token=0, use_past=False, hidden_act='fast_gelu', eod_reset=True, enable_offload=False, use_moe=False, expert_num=1, per_token_num_experts_chosen=1, parallel_config=None, run_type='train', use_rope=False, use_flash_attention=False, pipeline_config_filename=None): # softmax_compute_fp32=mstype.float16, self.batch_size = batch_size self.seq_length = seq_length self.vocab_size = vocab_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.num_heads = num_heads self.eod_token = eod_token # Use post-layernorm or pre-layernrom, default:pre-layernorm self.post_layernorm_residual = post_layernorm_residual self.load_ckpt_path = load_ckpt_path self.param_init_type = param_init_type self.dropout_rate = dropout_rate self.compute_dtype = mstype.float16 self.parallel_config = parallel_config self.ffn_hidden_size = ffn_hidden_size self.hidden_act = hidden_act self.use_past = use_past self.eod_reset = eod_reset self.enable_offload = enable_offload self.use_moe = bool(use_moe) self.expert_num = expert_num self.per_token_num_experts_chosen = per_token_num_experts_chosen self.run_type = run_type self.pad_token = pad_token self.use_rope = use_rope self.use_flash_attention = use_flash_attention # self.softmax_compute_fp32 = softmax_compute_fp32 # if softmax_compute_fp32: # self.softmax_compute_type = mstype.float32 # else: # self.softmax_compute_type = mstype.float16 # if self.run_type == "predict": # self.softmax_compute_type = mstype.float32 pipeline_strategy = None self.pipeline_config = None def __str__(self): info = '===' * 10 + "[PengChengMindConfig]" + '===' * 10 + '\n' for k, v in self.__dict__.items(): var_info = "--{}:{}\n".format(k, v) info += var_info info += '=' * 10 return info def set_parse_200B(args_opt): r""" Set config for 13B mode """ args_opt.embedding_size = 12672 args_opt.num_layers = 104 args_opt.num_heads = 96 if args_opt.run_type == "train": # args_opt.optimizer_shard = 1 args_opt.full_batch = args_opt.opt_offload args_opt.micro_batch_interleaved = 1 if args_opt.stage_num > 1: args_opt.word_emb_dp = 0 elif args_opt.run_type == "predict": # args_opt.stage_num = 1 args_opt.micro_size = 1 if args_opt.per_batch_size == 0: args_opt.per_batch_size = 1 def set_parse_100B(args_opt): r""" Set config for 13B mode """ args_opt.embedding_size = 10240 # args_opt.num_layers = 80 # args_opt.num_heads = 80 # args_opt.word_emb_dp = 4# 1 # args_opt.op_level_model_parallel_num = 4 # 8 if args_opt.run_type == "train": # args_opt.start_lr = 4e-5# 5e-5 # args_opt.end_lr = 1e-6 # args_opt.stage_num = 16 # args_opt.micro_size = 32 # args_opt.op_level_model_parallel_num = 16 # if args_opt.optimizer_shard == 1: # args_opt.op_level_model_parallel_num = 8 # args_opt.optimizer_shard = 1 args_opt.full_batch = args_opt.opt_offload args_opt.micro_batch_interleaved = 1 # if args_opt.per_batch_size == 0: # args_opt.per_batch_size = 2 # 8 if args_opt.stage_num > 1: args_opt.word_emb_dp = 0 elif args_opt.run_type == "predict": # args_opt.stage_num = 1 args_opt.micro_size = 1 if args_opt.per_batch_size == 0: args_opt.per_batch_size = 1 def set_parse_13B(args_opt): r""" Set config for 13B mode """ args_opt.embedding_size = 5120 args_opt.num_layers = 40 args_opt.num_heads = 40 args_opt.word_emb_dp = 1 args_opt.op_level_model_parallel_num = 8 if args_opt.run_type == "train": args_opt.start_lr = 5e-5 args_opt.end_lr = 1e-6 args_opt.optimizer_shard = 1 args_opt.full_batch = args_opt.opt_offload args_opt.micro_batch_interleaved = 1 if args_opt.per_batch_size == 0: args_opt.per_batch_size = 8 if args_opt.stage_num > 1: args_opt.word_emb_dp = 0 elif args_opt.run_type == "predict": args_opt.stage_num = 1 args_opt.micro_size = 1 if args_opt.per_batch_size == 0: args_opt.per_batch_size = 1 def set_parse_7B(args_opt): r""" Set config for 7B mode """ args_opt.embedding_size = 4096 args_opt.num_layers = 32 args_opt.num_heads = 32 # args_opt.word_emb_dp = 4# 1 # args_opt.op_level_model_parallel_num = 4 # 8 if args_opt.run_type == "train": # args_opt.start_lr = 4e-5# 5e-5 # args_opt.end_lr = 1e-6 # args_opt.stage_num = 16 # args_opt.micro_size = 32 # args_opt.op_level_model_parallel_num = 16 # if args_opt.optimizer_shard == 1: # args_opt.op_level_model_parallel_num = 8 # # args_opt.optimizer_shard = 1 args_opt.full_batch = args_opt.opt_offload args_opt.micro_batch_interleaved = 1 # if args_opt.per_batch_size == 0: # args_opt.per_batch_size = 2 # 8 if args_opt.stage_num > 1: args_opt.word_emb_dp = 0 elif args_opt.run_type == "predict": # args_opt.stage_num = 1 args_opt.micro_size = 1 if args_opt.per_batch_size == 0: args_opt.per_batch_size = 1 def set_parse_2_6B(args_opt): r""" Set config for 2.6B mode """ args_opt.embedding_size = 2560 args_opt.num_layers = 32 args_opt.num_heads = 32 args_opt.op_level_model_parallel_num = 8 if args_opt.run_type == "train": args_opt.start_lr = 1e-4 args_opt.end_lr = 1e-6 args_opt.optimizer_shard = 1 args_opt.full_batch = args_opt.opt_offload if args_opt.per_batch_size == 0: args_opt.per_batch_size = 16 if args_opt.stage_num > 1: args_opt.word_emb_dp = 0 elif args_opt.run_type == "predict": args_opt.stage_num = 1 args_opt.micro_size = 1 if args_opt.per_batch_size == 0: args_opt.per_batch_size = 1 def set_parse_1_3B(args_opt): r""" Set config for 1.3B mode """ args_opt.embedding_size = 1024 args_opt.num_layers = 16 args_opt.num_heads = 32 args_opt.op_level_model_parallel_num = 8 if args_opt.run_type == "train": args_opt.start_lr = 1e-4 args_opt.end_lr = 1e-6 args_opt.optimizer_shard = 1 args_opt.full_batch = args_opt.opt_offload if args_opt.per_batch_size == 0: args_opt.per_batch_size = 16 if args_opt.stage_num > 1: args_opt.word_emb_dp = 0 elif args_opt.run_type == "predict": args_opt.stage_num = 1 args_opt.micro_size = 1 if args_opt.per_batch_size == 0: args_opt.per_batch_size = 1 def set_parse_350M(args_opt): r""" Set config for 13B mode """ args_opt.embedding_size = 1024 args_opt.num_layers = 24 args_opt.num_heads = 16 if args_opt.run_type == "train": # args_opt.optimizer_shard = 1 args_opt.full_batch = args_opt.opt_offload args_opt.micro_batch_interleaved = 1 if args_opt.stage_num > 1: args_opt.word_emb_dp = 0 elif args_opt.run_type == "predict": # args_opt.stage_num = 1 args_opt.micro_size = 1 if args_opt.per_batch_size == 0: args_opt.per_batch_size = 1 def set_parse(args_opt): r""" Set config according to the mode """ parse_fn_dict = {"200B": set_parse_200B, "100B": set_parse_100B, "13B": set_parse_13B, "7B": set_parse_7B, "2.6B": set_parse_2_6B, "1.3B": set_parse_1_3B, "350M": set_parse_350M} if args_opt.mode not in parse_fn_dict.keys(): raise ValueError("Invalid mode: {}. Optional mode: 200B, 13B, 2.6B and 1.3B".format(args_opt.mode)) parse_fn_dict[args_opt.mode](args_opt) pengchengmind-7b/src/pengcheng_mind_pipeline_layer_7B.py000066400000000000000000002052361472353524300237310ustar00rootroot00000000000000from mindspore.nn import Cell import mindspore from mindspore import ops, set_dump from mindspore.common.tensor import Tensor from mindspore.common.parameter import Parameter from mindspore.common.initializer import initializer from mindspore import nn from mindspore import context import mindspore.common.dtype as mstype from mindspore.ops import operations as P from mindspore.ops import functional as F from mindspore.nn.cell import Cell from mindspore import _checkparam as Validator from mindspore import log as logger from mindspore.parallel._utils import _get_parallel_mode, _is_sharding_propagation from mindspore.context import ParallelMode from mindspore.log import _LogActionOnce from mindspore.parallel._transformer.layers import _LayerNorm, _Linear, \ _args_type_validator_check, _valid_type_checks, _valid_value_checks, \ _check_past_none_input_none, _check_input_dtype from mindspore.parallel._transformer.transformer import FeedForward, TransformerOpParallelConfig from mindspore.parallel._transformer.op_parallel_config import default_dpmp_config, OpParallelConfig, \ _Config, _check_config, MoEParallelConfig from mindspore.parallel._transformer.moe import default_moe_config, MoE, _check_moe_config import numpy as np import math from mindspore.nn.layer.flash_attention import FlashAttention class FeedForward(Cell): @_LogActionOnce(logger=logger, key='FeedForward', no_warning=_get_parallel_mode() in (ParallelMode.STAND_ALONE,)) @_args_type_validator_check(hidden_size=Validator.check_positive_int, ffn_hidden_size=Validator.check_positive_int, dropout_rate=Validator.check_non_negative_float, param_init_type=_valid_value_checks([mstype.float32, mstype.float16], "FeedForward"), parallel_config=_valid_type_checks([OpParallelConfig, MoEParallelConfig], "FeedForward")) def __init__(self, hidden_size, ffn_hidden_size, dropout_rate, hidden_act='gelu', expert_num=1, expert_group_size=None, param_init_type=mstype.float32, parallel_config=default_dpmp_config): super(FeedForward, self).__init__() if hidden_act is None or not (isinstance(hidden_act, str) or issubclass(hidden_act, nn.Cell)): raise TypeError(f"For FeedForward cell, the hidden_act should str type or nn.Cell type, " f"but got {hidden_act}.") if _get_parallel_mode() in (ParallelMode.AUTO_PARALLEL,) and _is_sharding_propagation(): _check_config(parallel_config) mp = parallel_config.model_parallel if expert_num > 1: ep = parallel_config.expert_parallel else: ep = 1 # ffn use less dp than other ops when use_moe, due to there are ops use dp and ep. dp = parallel_config.data_parallel // ep if ffn_hidden_size % mp != 0: raise ValueError("For 'FeedForward', the class variable 'ffn_hidden_size' must be a multiple of the" "num of model parallel, but got the ffn_hidden_size is {} and the num of model " "parallel is {}.".format(ffn_hidden_size, mp)) if hidden_size % mp != 0: raise ValueError("For 'FeedForward', the class variable 'hidden_size' must be a multiple of the num of " "model parallel, but got the hidden_size is {} and the num of model parallel is {}." .format(hidden_size, mp)) if dropout_rate < 0 or dropout_rate >= 1: raise ValueError("For 'FeedForward', the class variable 'dropout_rate' must be in the range [0, 1.0), " "but got the value : {}.".format(dropout_rate)) self.mul = P.Mul().shard(((dp, mp,), (dp, mp,))) input_size = hidden_size hidden_act = 'fast_gelu' if hidden_act == "swiglu": def Swiglu(x): x = ops.chunk(x, 2, axis=-1) return self.mul(ops.silu(x[0]), x[1]) # new pcmind go to this stage output_size = ffn_hidden_size * 2 self.activation_func = Swiglu # Project to ffn_hidden_size self.mapping = _Linear(in_channels=input_size, out_channels=output_size, transpose_b=False, expert_num=expert_num, expert_group_size=expert_group_size, outer_batch=dp, param_init_type=param_init_type) else: output_size = ffn_hidden_size self.activation_func = None # Project to ffn_hidden_size self.mapping = _Linear(in_channels=input_size, out_channels=output_size, activation=hidden_act, transpose_b=False, expert_num=expert_num, expert_group_size=expert_group_size, outer_batch=dp, param_init_type=param_init_type) # Project back to hidden_size self.projection = _Linear(in_channels=output_size, out_channels=input_size, transpose_b=False, expert_num=expert_num, expert_group_size=expert_group_size, outer_batch=dp, param_init_type=param_init_type) if expert_num > 1: self.projection.shard(strategy_matmul=((dp, ep, 1, mp), (ep, mp, 1))) else: self.projection.shard(strategy_matmul=((dp, mp), (mp, 1))) self.projection.bias.parallel_optimizer = False self.dropout = nn.Dropout(1 - dropout_rate) self.dropout_3d = nn.Dropout(1 - dropout_rate) self.dropout_4d = nn.Dropout(1 - dropout_rate) self.cast = P.Cast() else: _check_config(parallel_config) mp = parallel_config.model_parallel if expert_num > 1: ep = parallel_config.expert_parallel else: ep = 1 # ffn use less dp than other ops when use_moe, due to there are ops use dp and ep. dp = parallel_config.data_parallel // ep if ffn_hidden_size % mp != 0: raise ValueError("For 'FeedForward', the class variable 'ffn_hidden_size' must be a multiple of the" "num of model parallel, but got the ffn_hidden_size is {} and the num of model " "parallel is {}.".format(ffn_hidden_size, mp)) if hidden_size % mp != 0: raise ValueError("For 'FeedForward', the class variable 'hidden_size' must be a multiple of the num of " "model parallel, but got the hidden_size is {} and the num of model parallel is {}." .format(hidden_size, mp)) if dropout_rate < 0 or dropout_rate >= 1: raise ValueError("For 'FeedForward', the class variable 'dropout_rate' must be in the range [0, 1.0), " "but got the value : {}.".format(dropout_rate)) self.mul = P.Mul()#.shard(((1, 1,), (1, 1,))) input_size = hidden_size hidden_act = "swiglu" #'swiglu' if hidden_act == "swiglu": def Swiglu(x): x = ops.chunk(x, 2, axis=-1) return ops.silu(x[0]) * x[1] # return self.mul(ops.silu(x[0]), x[1]) # new pcmind go to this stage output_size = ffn_hidden_size self.activation_func = Swiglu # Project to ffn_hidden_size self.mapping = _Linear(in_channels=input_size, out_channels=int(output_size * 2), transpose_b=False, expert_num=expert_num, expert_group_size=expert_group_size, outer_batch=dp, param_init_type=param_init_type) else: output_size = ffn_hidden_size self.activation_func = None # Project to ffn_hidden_size self.mapping = _Linear(in_channels=input_size, out_channels=output_size, activation=hidden_act, transpose_b=False, expert_num=expert_num, expert_group_size=expert_group_size, outer_batch=dp, param_init_type=param_init_type) if expert_num > 1: self.mapping.shard(strategy_matmul=((dp, ep, 1, 1), (ep, 1, mp)), strategy_bias=((dp, ep, 1, mp), (1, ep, 1, mp)), strategy_activation=((dp, ep, 1, mp),)) else: self.mapping.shard(strategy_matmul=((dp, 1), (1, mp)), strategy_bias=((dp, mp), (mp,)), strategy_activation=((dp, mp),)) # Project back to hidden_size self.projection = _Linear(in_channels=output_size, out_channels=input_size, transpose_b=False, expert_num=expert_num, expert_group_size=expert_group_size, outer_batch=dp, param_init_type=param_init_type) if expert_num > 1: self.projection.shard(strategy_matmul=((dp, ep, 1, mp), (ep, mp, 1)), strategy_bias=((dp, ep, 1, 1), (1, ep, 1, 1))) else: self.projection.shard(strategy_matmul=((dp, mp), (mp, 1)), strategy_bias=((dp, 1), (1,))) self.projection.bias.parallel_optimizer = False self.dropout = nn.Dropout(1 - dropout_rate) self.dropout.dropout.shard(((dp, 1),)) self.dropout_3d = nn.Dropout(1 - dropout_rate) self.dropout_3d.dropout.shard(((dp, 1, 1),)) self.dropout_4d = nn.Dropout(1 - dropout_rate) self.dropout_4d.dropout.shard(((dp, ep, 1, 1),)) self.cast = P.Cast() def construct(self, x): _check_input_dtype(F.dtype(x), "x", [mstype.float32, mstype.float16], self.cls_name) # x = self.cast(x, mstype.float32) # returned shape is [bs, seq_length, ffn_hidden_size] or [bs * seq_length, ffn_hidden_size] hidden = self.mapping(x) if not self.activation_func is None: hidden = self.activation_func(hidden) output = self.projection(hidden) # returned shape is [bs, seq_length, ffn_hidden_size] or [bs * seq_length, ffn_hidden_size] if len(F.shape(output)) == 3: output = self.dropout_3d(output) elif len(F.shape(output)) == 2: output = self.dropout(output) else: output = self.dropout_4d(output) return output def _get_lambda_func(total_layer=None): r""" A wrapper function of specifying pipeline stage and gradient aggregation fusion. If the total layer is not None, for example, set in the transformer model, the pipeline stage setting function will be `(layer_id + 0) // (total_layers / parallel_config.pipeline_stage)` for the encoder and, `(layer_id + offset) // (total_layers / parallel_config.pipeline_stage)` for the decoder, where `offset` is the layers in the encoder. """ def _set_parallel_configure_for_layer(network, layer_id, offset, parallel_config, layers): r""" Default setting for the pipeline is: `(layer_id + offset) // (layers / pipeline_stage)`. Args: network(Cell) - Represents the transformer block layer_id(int) - Means the layer index for the current module, counts from zero. offset(int) - Means the layer_index needs an offset, if there are other modules in the net. layers(int) - The total layers used for the model. """ # override the layers if total_layer: layers = total_layer # Used for the pipeline's stages setting if layers < parallel_config.pipeline_stage: raise ValueError(f"layers {layers} must be larger than pipeline stage {parallel_config.pipeline_stage}") pp_dis = max(layers // parallel_config.pipeline_stage, 1) # the pipeline stage must be in [0, parallel_config.pipeline_stage - 1] pp_id = min((layer_id + offset) // pp_dis, parallel_config.pipeline_stage - 1) network.pipeline_stage = pp_id # Used for optimizer's fusion tag dis = max(layers // parallel_config.gradient_aggregation_group, 1) network.set_comm_fusion((layer_id + offset) // dis + 1) # Used for enabling recomputation of the block if isinstance(parallel_config.recompute, bool): if parallel_config.recompute: network.recompute() else: if parallel_config.recompute.recompute: paralel_op_comm_compute = parallel_config.recompute.parallel_optimizer_comm_recompute network.recompute(parallel_optimizer_comm_recompute=paralel_op_comm_compute, mp_comm_recompute=parallel_config.recompute.mp_comm_recompute, recompute_slice_activation=parallel_config.recompute.recompute_slice_activation) return _set_parallel_configure_for_layer class RoPE(nn.Cell): """ 定义RoPE位置Embedding """ sin_matrix = None cos_matrix = None def __init__(self, num_heads, hidden_size, seq_length, parallel_config, compute_type): super().__init__(auto_prefix=False) self.dtype = np.float64 self.is_first_iteration = True self.max_seq_len = seq_length self.output_dim = hidden_size // num_heads self.shape = P.Shape() self.reshape = P.Reshape() self.slice = P.StridedSlice().shard(((1, 1, 1, 1),)) dp = parallel_config.data_parallel mp = parallel_config.model_parallel self.mul = P.Mul().shard(((dp, mp, 1, 1), (1, 1, 1, 1))) self.add = P.Add().shard(((dp, mp, 1, 1), (dp, mp, 1, 1))) self.split = P.Split(axis=-1, output_num=2).shard(((dp, mp, 1, 1),)) self.concat = P.Concat(axis=-1).shard(((dp, mp, 1, 1), (dp, mp, 1, 1))) self.neg = P.Neg().shard(((dp, mp, 1, 1),)) self.gather = P.Gather() # self.split = P.Split(axis=-1, output_num=2).shard(((dp, mp, 1, 1, 1),)) # self.concat = P.Concat(axis=-1).shard(((dp, mp, 1, 1, 1), (dp, mp, 1, 1, 1))) # self.neg = P.Neg().shard(((dp, mp, 1, 1, 1),)) if self.cos_matrix is None: position_ids = np.arange(0, self.max_seq_len, dtype=self.dtype)[None] indices = np.arange(0, self.output_dim // 2., dtype=self.dtype) indices = 1. / np.power(10000.0, 2 * indices / self.output_dim, dtype=self.dtype) embeddings = np.einsum('bn,d->bnd', position_ids, indices, dtype=self.dtype) # embeddings = np.repeat(embeddings, 2, axis=-1).reshape(1, 1, self.max_seq_len, self.output_dim) embeddings = np.concatenate((embeddings, embeddings), axis=-1).reshape(1, 1, self.max_seq_len, self.output_dim) RoPE.sin_matrix = Tensor(np.sin(embeddings, dtype=self.dtype), dtype=compute_type) RoPE.cos_matrix = Tensor(np.cos(embeddings, dtype=self.dtype), dtype=compute_type) def rotate_half(self, x, input_shape): # shape_5d = (input_shape[0], input_shape[1], input_shape[2], -1, 2) # x = self.reshape(x, shape_5d) x0, x1 = self.split(x) rotate = self.concat([self.neg(x1), x0]) # rotate = self.reshape(rotate, input_shape) return rotate def construct(self, inputs, batch_valid_length): input_shape = self.shape(inputs) if self.is_first_iteration: seq_len = input_shape[2] sin_matrix = self.slice(self.sin_matrix, (0, 0, 0, 0), (1, 1, seq_len, input_shape[3]), (1, 1, 1, 1)) cos_matrix = self.slice(self.cos_matrix, (0, 0, 0, 0), (1, 1, seq_len, input_shape[3]), (1, 1, 1, 1)) else: sin_matrix = self.gather(self.sin_matrix, batch_valid_length, 2) cos_matrix = self.gather(self.cos_matrix, batch_valid_length, 2) output1 = self.mul(inputs, cos_matrix) output2 = self.mul(self.rotate_half(inputs, input_shape), sin_matrix) output = self.add(output1, output2) return output class PipeMultiHeadAttention(Cell): @_LogActionOnce(logger=logger, key='MultiHeadAttention', no_warning=_get_parallel_mode() in (ParallelMode.STAND_ALONE,)) @_args_type_validator_check(hidden_size=Validator.check_positive_int, num_heads=Validator.check_positive_int, src_seq_length=Validator.check_positive_int, tgt_seq_length=Validator.check_positive_int, attention_dropout_rate=Validator.check_non_negative_float, hidden_dropout_rate=Validator.check_non_negative_float, compute_dtype=_valid_value_checks([mstype.float32, mstype.float16], "MultiHeadAttention"), softmax_compute_type=_valid_value_checks([mstype.float32, mstype.float16], "MultiHeadAttention"), param_init_type=_valid_value_checks([mstype.float32, mstype.float16], "MultiHeadAttention"), parallel_config=_valid_type_checks([OpParallelConfig], "MultiHeadAttention"), use_past=Validator.check_bool) def __init__(self, batch_size, src_seq_length, tgt_seq_length, hidden_size, num_heads, hidden_dropout_rate=0.1, attention_dropout_rate=0.1, compute_dtype=mstype.float16, softmax_compute_type=mstype.float32, param_init_type=mstype.float32, use_past=False, parallel_config=default_dpmp_config, use_rope=False, use_flash_attention=False): super(PipeMultiHeadAttention, self).__init__() self._is_ascend = context.get_context('device_target') in ["Ascend"] self.dp = parallel_config.data_parallel self.is_parallel_mode = _get_parallel_mode() in ( ParallelMode.SEMI_AUTO_PARALLEL, ParallelMode.AUTO_PARALLEL) if batch_size: Validator.check_positive_int(batch_size) _check_config(parallel_config) self.src_seq_length = src_seq_length self.tgt_seq_length = tgt_seq_length self.hidden_size = hidden_size self.batch_size = batch_size # for simplicity, assert not (_get_parallel_mode() in (ParallelMode.AUTO_PARALLEL,) and _is_sharding_propagation()) if hidden_dropout_rate < 0 or hidden_dropout_rate >= 1: raise ValueError("For 'MultiHeadAttention', the class variable 'hidden_dropout_rate' must be " "in range [0, 1.0), but got the value : {}.".format(hidden_dropout_rate)) if attention_dropout_rate < 0 or attention_dropout_rate >= 1: raise ValueError("For 'MultiHeadAttention', the class variable 'attention_dropout_rate' must be " "in range [0, 1.0), but got the value : {}.".format(attention_dropout_rate)) if hidden_size % num_heads != 0: raise ValueError("For 'MultiHeadAttention', the class variable 'hidden_size' must be a multiple " "of 'num_heads', but got the hidden_size is {} and the num_heads is {}." .format(hidden_size, num_heads)) if num_heads % parallel_config.model_parallel != 0: raise ValueError("For 'MultiHeadAttention', the class variable 'num_heads' must be a multiple of " "'parallel_config.model_parallel', but got the num_heads is {} " "and the parallel_config.model_parallel is {}." .format(num_heads, parallel_config.model_parallel)) self.is_first_iteration = True # Output layer self.projection = _Linear(in_channels=hidden_size, out_channels=hidden_size, transpose_b=False, compute_dtype=compute_dtype, param_init_type=param_init_type) self.projection.shard(strategy_bias=((parallel_config.data_parallel, 1), (1,)), strategy_matmul=((parallel_config.data_parallel, parallel_config.model_parallel), (parallel_config.model_parallel, 1))) self.projection.bias.parallel_optimizer = False self.transpose = P.Transpose().shard( ((parallel_config.data_parallel, 1, parallel_config.model_parallel, 1),)) self.transpose_q = P.Transpose().shard( ((parallel_config.data_parallel, 1, parallel_config.model_parallel, 1),)) self.transpose_k = P.Transpose().shard( ((parallel_config.data_parallel, 1, parallel_config.model_parallel, 1),)) self.transpose_v = P.Transpose().shard( ((parallel_config.data_parallel, 1, parallel_config.model_parallel, 1),)) self.transpose_back = P.Transpose().shard( ((parallel_config.data_parallel, parallel_config.model_parallel, 1, 1),)) self.merger_head_transpose = P.Transpose().shard( ((parallel_config.data_parallel, parallel_config.model_parallel, 1, 1),)) self.reshape = P.Reshape() self.n_head = num_heads # embedding size per head self.size_per_head = hidden_size // self.n_head self.concat_k = P.Concat(axis=3) self.concat_v = P.Concat(axis=2) self.multiply_data = Tensor([ -10000.0, ], dtype=softmax_compute_type) self.batch_matmul = P.BatchMatMul().shard( ((parallel_config.data_parallel, parallel_config.model_parallel, 1, 1), (parallel_config.data_parallel, parallel_config.model_parallel, 1, 1))) self.real_div = P.RealDiv().shard( ((parallel_config.data_parallel, parallel_config.model_parallel, 1, 1), ())) self.sub = P.Sub().shard( ((1,), (parallel_config.data_parallel, 1, 1, 1))) self.mul = P.Mul().shard( ((parallel_config.data_parallel, 1, 1, 1), (1,))) self.add = P.Add().shard( ((parallel_config.data_parallel, 1, 1, 1), (parallel_config.data_parallel, parallel_config.model_parallel, 1, 1))) # Normalize factor for attention, sqrt(dk) as widely used self.scale_factor = Tensor(math.sqrt(math.sqrt(self.size_per_head))) self.use_past = use_past self.dropout = nn.Dropout(1 - hidden_dropout_rate) self.dropout.dropout.shard(((parallel_config.data_parallel, 1),)) self.prob_dropout = nn.Dropout(1 - attention_dropout_rate) self.prob_dropout.dropout.shard( ((parallel_config.data_parallel, parallel_config.model_parallel, 1, 1),)) self.softmax = nn.Softmax().to_float(softmax_compute_type) self.softmax.softmax.shard(((parallel_config.data_parallel, parallel_config.model_parallel, 1, 1),)) self.softmax_3d = nn.Softmax().to_float(softmax_compute_type) self.softmax_3d.softmax.shard(((parallel_config.data_parallel, parallel_config.model_parallel, 1),)) self.expand_dims = P.ExpandDims().shard(((parallel_config.data_parallel, 1, 1),)) # Query self.dense1 = _Linear(hidden_size, hidden_size, compute_dtype=compute_dtype, param_init_type=param_init_type) self.dense1.shard(strategy_matmul=((parallel_config.data_parallel, 1), (parallel_config.model_parallel, 1)), strategy_bias=((parallel_config.data_parallel, parallel_config.model_parallel), (parallel_config.model_parallel,))) # Key self.dense2 = _Linear(hidden_size, hidden_size, compute_dtype=compute_dtype, param_init_type=param_init_type) self.dense2.shard(strategy_matmul=((parallel_config.data_parallel, 1), (parallel_config.model_parallel, 1)), strategy_bias=((parallel_config.data_parallel, parallel_config.model_parallel), (parallel_config.model_parallel,))) # Value self.dense3 = _Linear(hidden_size, hidden_size, compute_dtype=compute_dtype, param_init_type=param_init_type) self.dense3.shard(strategy_matmul=((parallel_config.data_parallel, 1), (parallel_config.model_parallel, 1)), strategy_bias=((parallel_config.data_parallel, parallel_config.model_parallel), (parallel_config.model_parallel,))) self.dtype = compute_dtype self.softmax_dtype = softmax_compute_type if self.use_past: # operators used for state reuse seq_range = np.arange(src_seq_length).reshape(1, 1, -1) self.range = Tensor(np.tile(seq_range, (batch_size, 1, 1)), mstype.int32) self.seq_length = src_seq_length self.attention_mask = Tensor(np.tril(np.ones(shape=(self.seq_length, self.seq_length))), mstype.int32) self.slice = P.StridedSlice().shard(((1, 1, 1, 1),)) self.not_equal = P.NotEqual().shard(((1, 1, 1, 1), ())) self.reducesum = P.ReduceSum().shard(((1, 1, 1, 1),)) self.expand_dims = P.ExpandDims().shard(((1, 1, 1),)) self.tensor_le = P.LessEqual().shard(((1, 1, 1), (1, 1, 1))) self.add = P.Add().shard(((1, 1, 1, 1), (1, 1, 1, 1))) self.equal = P.Equal().shard(((1, 1, 1), (1, 1, 1))) self.sub1 = P.Sub().shard(((1,), ())) self.tile = P.Tile().shard(((1, 1, 1, 1),)) self.less = P.Less().shard(((1, 1, 1), (1, 1, 1))) self.mul1 = P.Mul().shard(((1, 1, 1, 1), (1, 1, 1, 1))) self.use_flash_attention = use_flash_attention if self.use_flash_attention: print("@@ Using FA") self.head_dim = hidden_size // num_heads dp = parallel_config.data_parallel mp = parallel_config.model_parallel self.flash_attention = FlashAttention(head_dim=self.head_dim, dropout_rate=attention_dropout_rate, prev_block_num=65536, next_block_num=0, dp=parallel_config.data_parallel, mp=parallel_config.model_parallel, high_precision=True) q_shard_stgy = (dp, mp, 1, 1) k_shard_stgy = (dp, mp, 1, 1) v_shard_stgy = (dp, mp, 1, 1) attn_mask_shard_stgy = (dp, 1, 1) dropout_shard_stgy = (dp, mp, 1, 1) in_stgy = (q_shard_stgy, k_shard_stgy, v_shard_stgy, attn_mask_shard_stgy, dropout_shard_stgy) self.flash_attention.shard(in_stgy) self.pad_tensor = Tensor( np.zeros((self.batch_size, self.n_head, self.src_seq_length, 16 - self.head_dim % 16)), dtype=compute_dtype) self.zeroslike = P.ZerosLike().shard(((dp, mp, 1, 1),)) self.concat = P.Concat(axis=-1).shard(((dp, mp, 1, 1), (dp, mp, 1, 1))) self.concat_q = P.Concat(axis=-1).shard(((dp, mp, 1, 1), (dp, mp, 1, 1))) self.concat_k = P.Concat(axis=-1).shard(((dp, mp, 1, 1), (dp, mp, 1, 1))) self.concat_v = P.Concat(axis=-1).shard(((dp, mp, 1, 1), (dp, mp, 1, 1))) self.slice = P.Slice().shard(((dp, mp, 1, 1),)) self.output_shape = (self.batch_size, self.n_head, self.src_seq_length, self.head_dim) self.use_rope = use_rope if self.use_rope: self.rope_q = RoPE(num_heads, hidden_size, tgt_seq_length, parallel_config, compute_dtype) self.rope_k = RoPE(num_heads, hidden_size, tgt_seq_length, parallel_config, compute_dtype) def construct(self, query_tensor, key_tensor, value_tensor, attention_mask, key_past=None, value_past=None, batch_valid_length=None): self._check_inputs(query_tensor, key_tensor, value_tensor, attention_mask, key_past, value_past, batch_valid_length) # ori_shape = F.shape(query_tensor) batch_size = self._get_batch_size_from_query(query_tensor) query_tensor, key_tensor, value_tensor = self._convert_to_2d_tensor(query_tensor, key_tensor, value_tensor, attention_mask) ori_dtype = F.dtype(query_tensor) query_tensor = F.cast(query_tensor, self.dtype) key_tensor = F.cast(key_tensor, self.dtype) value_tensor = F.cast(value_tensor, self.dtype) # multi head attention: query, key, value are derived from the same inputs query = self.dense1(query_tensor) key = self.dense2(key_tensor) value = self.dense3(value_tensor) # the returned shape is [bs, num_heads, seq_length, size_per_head] query = self.transpose_q( F.reshape( query, (batch_size, self._get_seq_length_under_incremental(self.src_seq_length), self.n_head, self.size_per_head)), (0, 2, 1, 3)) # the returned shape is [bs, size_per_head, seq_length, num_heads] key = self.transpose_k( F.reshape( key, (batch_size, self._get_seq_length_under_incremental(self.tgt_seq_length), self.n_head, self.size_per_head)), (0, 2, 1, 3)) if self.use_rope: query = self.rope_q(query, batch_valid_length) key = self.rope_k(key, batch_valid_length) # the returned shape is [bs, num_heads, seq_length, size_per_head] value = self.transpose_v( F.reshape( value, (batch_size, self._get_seq_length_under_incremental(self.tgt_seq_length), self.n_head, self.size_per_head)), (0, 2, 1, 3)) # support input shape is [bs, seq, seq] or [bs, heads, seq, seq] if attention_mask is not None and len(F.shape(attention_mask)) == 3: # expand attention mask from [bs, seq, seq] -> [bs, 1, seq, seq] attention_mask = self.expand_dims(attention_mask, 1) # key and value for current token(s) key_present = key value_present = value if self.use_past: if self.is_first_iteration: current_index = F.reshape(batch_valid_length, (-1, 1, 1)) valid_length_vector = F.cast(self.tensor_le(self.range, current_index), self.dtype) # Cover the key and value numbers corresponding to the padding position key_present = self.mul1(key, self.expand_dims(valid_length_vector, 3)) value_present = self.mul1(value, self.expand_dims(valid_length_vector, 3)) else: current_index = F.reshape(batch_valid_length, (-1, 1, 1)) current_mask = F.cast(self.equal(self.range, current_index), self.dtype) current_key = self.mul1(key, self.expand_dims(current_mask, 3)) current_value = self.mul1(value, self.expand_dims(current_mask, 3)) key = self.add(key_past, current_key) value = self.add(value_past, current_value) # Update key_present and value_present for state update key_present = key value_present = value layer_present = (key_present, value_present) # multi head attention considering attention mask # the return shape is [bs * seq_length, hidden_size] if self.use_flash_attention: attention_mask = 1.0 - attention_mask.squeeze(1) attention = self.flash_attention(self.concat_q((query, self.zeroslike(self.pad_tensor))), self.concat_k((key, self.zeroslike(self.pad_tensor))), self.concat_v((value, self.zeroslike(self.pad_tensor))), attention_mask) # attention = self.flash_attention(self.padding(query), # self.padding(key), # self.padding(value), # attention_mask) attention = self.slice(attention, (0, 0, 0, 0), self.output_shape) attention = self._merge_heads(attention) else: key = self.transpose_back(key, (0, 1, 3, 2)) attention = self._attn(query, key, value, attention_mask) # Output output = self.projection(attention) output = self.dropout(output) # output = F.reshape(output, ori_shape) output = F.cast(output, ori_dtype) return output, layer_present def _get_batch_size_from_query(self, query): r"""Get the batch size from query tensor""" # For the incremental prediction, the seq length for the input is 1. if len(F.shape(query)) == 2 and ((self.use_past and self.is_first_iteration) or (not self.use_past)): return F.shape(query)[0] // self.src_seq_length return F.shape(query)[0] def _get_seq_length_under_incremental(self, length): r"""Return the length of the tensor. For the incremental prediction, the seq length for the input is 1. """ if self.use_past and not self.is_first_iteration: return 1 return length def _check_inputs(self, query_tensor, key_tensor, value_tensor, attention_mask, key_past=None, value_past=None, batch_valid_length=None): r"""Check inputs""" _check_input_dtype(F.dtype(query_tensor), "query_tensor", [mstype.float32, mstype.float16], self.cls_name) _check_input_dtype(F.dtype(key_tensor), "key_tensor", [mstype.float32, mstype.float16], self.cls_name) _check_input_dtype(F.dtype(value_tensor), "value_tensor", [mstype.float32, mstype.float16], self.cls_name) if attention_mask is not None: _check_input_dtype(F.dtype(attention_mask), "attention_mask", [mstype.float32, mstype.float16], self.cls_name) key_is_tensor = isinstance(key_past, Tensor) value_is_tensor = isinstance(value_past, Tensor) batch_valid_length_is_tensor = isinstance(batch_valid_length, Tensor) key_is_default = key_past is None value_is_default = value_past is None batch_is_default = batch_valid_length is None _check_past_none_input_none(self.use_past, "key_past", self.cls_name, None, key_is_tensor, key_is_default) _check_past_none_input_none(self.use_past, "value_past", self.cls_name, None, value_is_tensor, value_is_default) _check_past_none_input_none(self.use_past, "batch_valid_length", self.cls_name, None, batch_valid_length_is_tensor, batch_is_default) if self.use_past: _check_input_dtype(F.dtype(key_past), "key_past", [mstype.float16], self.cls_name) _check_input_dtype(F.dtype(value_past), "value_past", [mstype.float16], self.cls_name) _check_input_dtype(F.dtype(batch_valid_length), "batch_valid_length", [mstype.int32], self.cls_name) return True def _convert_to_2d_tensor(self, query_tensor, key_tensor, value_tensor, attention_mask): """convert a nd tensor to a 2d tensor""" query_shape = F.shape(query_tensor) query_tensor = F.reshape(query_tensor, (-1, query_shape[-1])) key_shape = F.shape(key_tensor) key_tensor = F.reshape(key_tensor, (-1, key_shape[-1])) value_shape = F.shape(value_tensor) value_tensor = F.reshape(value_tensor, (-1, value_shape[-1])) return query_tensor, key_tensor, value_tensor def _merge_heads(self, x): """ convert a 4d input to a 2d output Inputs: x: input tensor Output: x_merge: the 2d output """ x = self.merger_head_transpose( x, (0, 2, 1, 3)) # bs, seq_length, head, size_per_head x_shape = P.Shape()(x) new_shape = (-1, x_shape[-2] * x_shape[-1]) x_merge = self.reshape(x, new_shape) return x_merge def _softmax(self, attention_scores): """ For the consideration of the performance, do softmax according to different situations :param attention_scores: a 3d tensor before softmax :return: the attention scores. """ if self._is_ascend and self.softmax_dtype == mstype.float16 or not self._is_ascend: attention_probs = self.softmax(attention_scores) else: shape = F.shape(attention_scores) # attention probs attention_probs = self.softmax_3d( F.reshape(attention_scores, (shape[0], -1, shape[-1]))) attention_probs = F.reshape(attention_probs, shape) return attention_probs def _attn(self, query, key, value, attention_mask): """ Get the weighted score along the seq_length Inputs: query: the query matrix key: the key matrix value: the value matrix attention_mask: the attention mask matrix with shape (batch_size, 1, seq_length, seq_length) Outputs: weighted_values: Tensor, the weighted sum scores """ # Normalize query and key before MatMul, default off # Attention score [bs, num_heads, seq_length, seq_length] factor = P.Cast()(self.scale_factor, P.DType()(query)) query = self.real_div(query, factor) key = self.real_div(key, factor) score = self.batch_matmul(query, key) ori_dtype = P.DType()(score) attention_scores = P.Cast()(score, self.softmax_dtype) # for input size of (bs, 1) namely the second graph, # the shape of attention_mask matrix should be (bs, 1, 1, seq_length) if attention_mask is not None: if self.use_past and not self.is_first_iteration: # Calculate the current total token current_index = self.reducesum(F.cast(self.not_equal(self.slice(key, (0, 0, 0, 0), (F.shape(query)[0], 1, 1, self.seq_length), (1, 1, 1, 1)), 0), mstype.float32), (1, 2, 3)) # Get the precise position index index = self.sub1(F.cast(current_index, mstype.int32), 1) index = F.reshape(index, (-1, 1, 1)) # Calculate the attention_mask matrix via the position index attention_mask = F.cast(self.tensor_le(self.range, index), mstype.int32) attention_mask = self.expand_dims(attention_mask, 2) # Minus 10000 for the position where masked to exclude them from softmax multiplu_out = self.sub( P.Cast()(F.tuple_to_array((1.0,)), P.DType()(attention_scores)), P.Cast()(attention_mask, P.DType()(attention_scores))) adder = self.mul(multiplu_out, self.multiply_data) attention_scores = self.add(adder, attention_scores) # attention probs attention_probs = self._softmax(attention_scores) attention_probs = P.Cast()(attention_probs, ori_dtype) attention_probs = self.prob_dropout(attention_probs) # Weighted sum output [bs, num_heads, seq_length, size_per_head] weighted_values = self.batch_matmul(attention_probs, value) attention_merge = self._merge_heads(weighted_values) return attention_merge class PipeTransformerEncoderLayer(Cell): def __init__(self, batch_size, hidden_size, ffn_hidden_size, num_heads, seq_length, attention_dropout_rate=0.1, hidden_dropout_rate=0.1, post_layernorm_residual=False, layernorm_compute_type=mstype.float32, softmax_compute_type=mstype.float32, param_init_type=mstype.float32, hidden_act='gelu', use_past=False, moe_config=default_moe_config, parallel_config=default_dpmp_config, use_rope=False, use_flash_attention=False): super(PipeTransformerEncoderLayer, self).__init__() if batch_size or use_past: Validator.check_positive_int(batch_size) self.batch_size = batch_size if _get_parallel_mode() in (ParallelMode.AUTO_PARALLEL,) and _is_sharding_propagation(): print("@@ ParallelMode.AUTO_PARALLEL and _is_sharding_propagation") _check_config(parallel_config) if num_heads % parallel_config.model_parallel != 0: raise ValueError( "For 'TransformerEncoderLayer', the class variable 'num_heads' must be divisibled by the " "'parallel_config.model_parallel', but got the num_heads is {} and " "parallel_config.model_parallel is {}.".format(num_heads, parallel_config.model_parallel)) if hidden_size % parallel_config.model_parallel != 0: raise ValueError( "For 'TransformerEncoderLayer', the class variable 'hidden_size' must be divisibled by " "the 'parallel_config.model_parallel', but got the hidden_size is {} and parallel_config." " model_parallel is {}.".format(hidden_size, parallel_config.model_parallel)) if ffn_hidden_size % parallel_config.model_parallel != 0: raise ValueError( "For 'TransformerEncoderLayer', the class variable 'ffn_hidden_size' must be divisibled " "by the 'parallel_config.model_parallel', but got the ffn_hidden_size is {} " "and parallel_config. model_parallel is {}." .format(ffn_hidden_size, parallel_config.model_parallel)) _check_moe_config(moe_config, parallel_config) self.use_moe = (moe_config.expert_num > 1) self.use_past = use_past self.seq_length = seq_length self.hidden_size = hidden_size self.layernorm1 = _LayerNorm((hidden_size,)).to_float(layernorm_compute_type) self.layernorm2 = _LayerNorm((hidden_size,)).to_float(layernorm_compute_type) self.transpose = P.Transpose().shard(((parallel_config.data_parallel, 1, parallel_config.model_parallel, 1),)) attention_parallel_config = parallel_config.dpmp if self.use_moe else parallel_config self.attention = PipeMultiHeadAttention(batch_size=batch_size, src_seq_length=seq_length, tgt_seq_length=seq_length, hidden_size=hidden_size, num_heads=num_heads, hidden_dropout_rate=hidden_dropout_rate, attention_dropout_rate=attention_dropout_rate, softmax_compute_type=softmax_compute_type, param_init_type=param_init_type, use_past=use_past, parallel_config=attention_parallel_config, use_rope=use_rope, use_flash_attention=use_flash_attention) if self.use_moe: self.output = MoE(hidden_size=hidden_size, dropout_rate=hidden_dropout_rate, ffn_hidden_size=ffn_hidden_size, param_init_type=param_init_type, hidden_act=hidden_act, moe_config=moe_config, parallel_config=parallel_config) else: # Feed Forward Network, FFN self.output = FeedForward(hidden_size=hidden_size, dropout_rate=hidden_dropout_rate, ffn_hidden_size=ffn_hidden_size, param_init_type=param_init_type, hidden_act=hidden_act, parallel_config=parallel_config) self.post_layernorm_residual = post_layernorm_residual self.add = P.Add().shard(((parallel_config.data_parallel, 1), (parallel_config.data_parallel, 1))) self.add_3d = P.Add().shard(((parallel_config.data_parallel, 1, 1), (parallel_config.data_parallel, 1, 1))) self.dtype = param_init_type #mstype.float16 self.key_past = None self.value_past = None if self.use_past: # operator used for state reuse self.reducesum = P.ReduceSum().shard(((1, 1, 1, 1),)) self.not_equal = P.NotEqual().shard(((1, 1, 1, 1), ())) self.slice = P.StridedSlice().shard(((1, 1, 1, 1),)) size_per_head = hidden_size // num_heads self.key_shape = (batch_size, num_heads, seq_length, size_per_head) # size_per_head, seq_length) self.value_shape = (batch_size, num_heads, seq_length, size_per_head) # parameters saving key and value states self.key_past = Parameter(Tensor(np.zeros(shape=self.key_shape), self.dtype), name="key_past") self.value_past = Parameter(Tensor(np.zeros(shape=self.value_shape), self.dtype), name="value_past") self.tile = P.Tile().shard(((1, 1),)) self.mul = P.Mul().shard(((1, 1, 1, 1), (1,))) self.assign = P.Assign().shard(((1, 1, 1, 1), (1, 1, 1, 1))) elif _get_parallel_mode() not in (ParallelMode.AUTO_PARALLEL,): _check_config(parallel_config) print("@@ Not ParallelMode.AUTO_PARALLEL or _is_sharding_propagation") if num_heads % parallel_config.model_parallel != 0: raise ValueError( "For 'TransformerEncoderLayer', the class variable 'num_heads' must be divisibled by the " "'parallel_config.model_parallel', but got the num_heads is {} and " "parallel_config.model_parallel is {}.".format(num_heads, parallel_config.model_parallel)) if hidden_size % parallel_config.model_parallel != 0: raise ValueError( "For 'TransformerEncoderLayer', the class variable 'hidden_size' must be divisibled by " "the 'parallel_config.model_parallel', but got the hidden_size is {} and parallel_config." " model_parallel is {}.".format(hidden_size, parallel_config.model_parallel)) if ffn_hidden_size % parallel_config.model_parallel != 0: raise ValueError( "For 'TransformerEncoderLayer', the class variable 'ffn_hidden_size' must be divisibled " "by the 'parallel_config.model_parallel', but got the ffn_hidden_size is {} " "and parallel_config. model_parallel is {}." .format(ffn_hidden_size, parallel_config.model_parallel)) _check_moe_config(moe_config, parallel_config) self.use_moe = (moe_config.expert_num > 1) self.use_past = use_past self.seq_length = seq_length self.hidden_size = hidden_size self.layernorm1 = _LayerNorm((hidden_size,)).to_float(layernorm_compute_type) self.layernorm1.shard(((parallel_config.data_parallel, 1),)) self.layernorm2 = _LayerNorm((hidden_size,)).to_float(layernorm_compute_type) self.layernorm2.shard(((parallel_config.data_parallel, 1),)) self.transpose = P.Transpose().shard( ((parallel_config.data_parallel, 1, parallel_config.model_parallel, 1),)) attention_parallel_config = parallel_config.dpmp if self.use_moe else parallel_config self.attention = PipeMultiHeadAttention(batch_size=batch_size, src_seq_length=seq_length, tgt_seq_length=seq_length, hidden_size=hidden_size, num_heads=num_heads, hidden_dropout_rate=hidden_dropout_rate, attention_dropout_rate=attention_dropout_rate, softmax_compute_type=softmax_compute_type, param_init_type=param_init_type, use_past=use_past, parallel_config=attention_parallel_config, use_rope=use_rope, use_flash_attention=use_flash_attention) if self.use_moe: self.output = MoE(hidden_size=hidden_size, dropout_rate=hidden_dropout_rate, ffn_hidden_size=ffn_hidden_size, param_init_type=param_init_type, hidden_act=hidden_act, moe_config=moe_config, parallel_config=parallel_config) else: # Feed Forward Network, FFN self.output = FeedForward(hidden_size=hidden_size, dropout_rate=hidden_dropout_rate, ffn_hidden_size=ffn_hidden_size, param_init_type=param_init_type, hidden_act=hidden_act, parallel_config=parallel_config) self.post_layernorm_residual = post_layernorm_residual self.add = P.Add().shard(((parallel_config.data_parallel, 1), (parallel_config.data_parallel, 1))) self.add_3d = P.Add().shard(((parallel_config.data_parallel, 1, 1), (parallel_config.data_parallel, 1, 1))) self.dtype = param_init_type #mstype.float16 self.key_past = None self.value_past = None if self.use_past: # operator used for state reuse self.reducesum = P.ReduceSum().shard(((1, 1, 1, 1),)) self.not_equal = P.NotEqual().shard(((1, 1, 1, 1), ())) self.slice = P.StridedSlice().shard(((1, 1, 1, 1),)) size_per_head = hidden_size // num_heads self.key_shape = (batch_size, num_heads, seq_length, size_per_head) #size_per_head, seq_length) self.value_shape = (batch_size, num_heads, seq_length, size_per_head) # parameters saving key and value states self.key_past = Parameter(Tensor(np.zeros(shape=self.key_shape), self.dtype), name="key_past") self.value_past = Parameter(Tensor(np.zeros(shape=self.value_shape), self.dtype), name="value_past") self.tile = P.Tile().shard(((1, 1),)) self.mul = P.Mul().shard(((1, 1, 1, 1), (1,))) self.assign = P.Assign().shard(((1, 1, 1, 1), (1, 1, 1, 1))) else: raise RuntimeError(f"The {self.cls_name} only support sharding propagation or " f"semi-auto parallel mode now.") def construct(self, x, input_mask=None, init_reset=True, batch_valid_length=None): self._check_input(x, input_mask, init_reset, batch_valid_length) x_shape = F.shape(x) x = F.reshape(x, (-1, x_shape[-1])) if self.post_layernorm_residual: input_x = x else: input_x = self.layernorm1(x) input_x = F.cast(input_x, self.dtype) # indicate whether reset saved states key_reset = None value_reset = None if self.use_past: # reset states, init_reset True for reuse and False for reset self.assign(self.key_past, self.mul(self.key_past, F.cast(init_reset, self.dtype))) key_reset = self.key_past self.assign(self.value_past, self.mul(self.value_past, F.cast(init_reset, self.dtype))) value_reset = self.value_past # add dependency for desired execution order input_x = F.depend(input_x, key_reset) input_x = F.depend(input_x, value_reset) attention, layer_present = self.attention(input_x, input_x, input_x, input_mask, self.key_past, self.value_past, batch_valid_length) # For post-layernorm the inputs for residual path are output of self-attention and output of layernorm if self.post_layernorm_residual: x = self.add(input_x, attention) # For pre-layernorm the inputs for residual path are output of self-attention and input of this layer else: x = self.add(x, attention) output_x = self.layernorm2(x) output_x = F.cast(output_x, self.dtype) aux_loss = None if self.use_moe: mlp_logit, aux_loss = self.output(output_x) else: mlp_logit = self.output(output_x) value_update = None key_update = None if self.use_past: # current key and value key_present, value_present = layer_present # key_present = self.transpose(key_present, (0, 1, 3, 2)) # update key and value calculated this step self.assign(self.key_past, key_present) key_update = self.key_past self.assign(self.value_past, value_present) value_update = self.value_past # add dependency for desired execution order key_update = F.depend(key_update, key_reset) value_update = F.depend(value_update, value_reset) # add dependency for desired execution order mlp_logit = F.depend(mlp_logit, value_update) mlp_logit = F.depend(mlp_logit, key_update) # if shape is 3d, we reshape the inputs of the add if len(x_shape) == 3: output_x = P.Reshape()(output_x, x_shape) mlp_logit = P.Reshape()(mlp_logit, x_shape) x = P.Reshape()(x, x_shape) if self.post_layernorm_residual: output = self.add_3d(output_x, mlp_logit) output = F.reshape(output, (-1, x_shape[-1])) output = self.layernorm1(output) output = F.reshape(output, x_shape) else: output = self.add_3d(x, mlp_logit) else: if self.post_layernorm_residual: output = self.add(output_x, mlp_logit) output = self.layernorm1(output) else: output = self.add(x, mlp_logit) output = F.reshape(output, x_shape) if self.use_moe: return output, layer_present, aux_loss return output, layer_present def _check_input(self, x, input_mask, init_reset, batch_valid_length): r"""Check inputs""" _check_input_dtype(F.dtype(x), "x", [mstype.float32, mstype.float16], self.cls_name) if input_mask is not None: _check_input_dtype(F.dtype(input_mask), "input_mask", [mstype.float32, mstype.float16], self.cls_name) init_reset_is_tensor = isinstance(init_reset, Tensor) init_reset_is_default = init_reset is True batch_valid_length_is_tensor = isinstance(batch_valid_length, Tensor) batch_is_default = batch_valid_length is None _check_past_none_input_none(self.use_past, "init_reset", self.cls_name, True, init_reset_is_tensor, init_reset_is_default) _check_past_none_input_none(self.use_past, "batch_valid_length", self.cls_name, None, batch_valid_length_is_tensor, batch_is_default) if self.use_past: _check_input_dtype(F.dtype(init_reset), "init_reset", [mstype.bool_], self.cls_name) _check_input_dtype(F.dtype(batch_valid_length), "batch_valid_length", [mstype.int32], self.cls_name) return True default_transformer_config = TransformerOpParallelConfig() class PipeTransformerEncoder(Cell): @_LogActionOnce(logger=logger, key='TransformerEncoder', no_warning=_get_parallel_mode() in (ParallelMode.STAND_ALONE,)) @_args_type_validator_check(batch_size=Validator.check_positive_int, hidden_size=Validator.check_positive_int, num_heads=Validator.check_positive_int, ffn_hidden_size=Validator.check_positive_int, seq_length=Validator.check_positive_int, num_layers=Validator.check_positive_int, offset=Validator.check_non_negative_int, attention_dropout_rate=Validator.check_non_negative_float, hidden_dropout_rate=Validator.check_non_negative_float, post_layernorm_residual=Validator.check_bool, layernorm_compute_type=_valid_value_checks([mstype.float32, mstype.float16], "TransformerEncoder"), softmax_compute_type=_valid_value_checks([mstype.float32, mstype.float16], "TransformerEncoder"), param_init_type=_valid_value_checks([mstype.float32, mstype.float16], "TransformerEncoder"), parallel_config=_valid_type_checks([TransformerOpParallelConfig], "TransformerEncoder"), use_past=Validator.check_bool, use_rope=Validator.check_bool) def __init__(self, batch_size, num_layers, hidden_size, ffn_hidden_size, seq_length, num_heads, attention_dropout_rate=0.1, hidden_dropout_rate=0.1, hidden_act='gelu', post_layernorm_residual=False, layernorm_compute_type=mstype.float32, softmax_compute_type=mstype.float32, param_init_type=mstype.float32, lambda_func=None, offset=0, use_past=False, moe_config=default_moe_config, parallel_config=default_transformer_config, use_rope=False, use_flash_attention=False, pipeline_config=None): super(PipeTransformerEncoder, self).__init__() _check_config(parallel_config) _check_moe_config(moe_config, parallel_config) self.use_moe = (moe_config.expert_num > 1) config_to_layer = parallel_config.moe_parallel_config if self.use_moe else parallel_config.dp_mp_config if _get_parallel_mode() in (ParallelMode.AUTO_PARALLEL,) and _is_sharding_propagation(): self.add = P.Add() self.aux_loss = Tensor(0.0, mstype.float32) self.num_layers = num_layers self.blocks = nn.CellList() for i in range(num_layers): block = PipeTransformerEncoderLayer( hidden_size=hidden_size, batch_size=batch_size, ffn_hidden_size=ffn_hidden_size, seq_length=seq_length, attention_dropout_rate=attention_dropout_rate, hidden_dropout_rate=hidden_dropout_rate, layernorm_compute_type=layernorm_compute_type, softmax_compute_type=softmax_compute_type, num_heads=num_heads, hidden_act=hidden_act, post_layernorm_residual=post_layernorm_residual, param_init_type=param_init_type, use_past=use_past, moe_config=moe_config, parallel_config=config_to_layer, use_rope=use_rope, use_flash_attention=use_flash_attention) # If the user doesn't pass the fusion function, use the default one if not lambda_func: lambda_func = _get_lambda_func() lambda_func(block, layer_id=i, layers=num_layers, offset=offset, parallel_config=parallel_config) self.blocks.append(block) elif _get_parallel_mode() not in (ParallelMode.AUTO_PARALLEL,): self.add = P.Add().shard(((), ())) self.aux_loss = Tensor(0.0, mstype.float32) logger.warning("For parallel mode, sharding propagation is recommended, you can use it by setting " "'set_auto_parallel_context(parallel_mode=ParallelMode.AUTO_PARALLEL, " "search_mode=\"sharding_propagation\")' and " "'set_algo_parameters(elementwise_op_strategy_follow=False, fully_use_devices=False)'") self.num_layers = num_layers self.blocks = nn.CellList() for i in range(num_layers): block = PipeTransformerEncoderLayer( hidden_size=hidden_size, batch_size=batch_size, ffn_hidden_size=ffn_hidden_size, seq_length=seq_length, attention_dropout_rate=attention_dropout_rate, hidden_dropout_rate=hidden_dropout_rate, layernorm_compute_type=layernorm_compute_type, softmax_compute_type=softmax_compute_type, num_heads=num_heads, hidden_act=hidden_act, post_layernorm_residual=post_layernorm_residual, param_init_type=param_init_type, use_past=use_past, moe_config=moe_config, parallel_config=config_to_layer, use_rope=use_rope, use_flash_attention=use_flash_attention) # If the user doesn't pass the fusion function, use the default one if not lambda_func: lambda_func = _get_lambda_func() lambda_func(block, layer_id=i, layers=num_layers, offset=offset, parallel_config=parallel_config) self.blocks.append(block) else: raise RuntimeError(f"The {self.cls_name} only support sharding propagation or " f"semi-auto parallel mode now.") def construct(self, hidden_states, attention_mask, init_reset=True, batch_valid_length=None): present_layer = () if self.use_moe: accum_loss = self.aux_loss for i in range(self.num_layers): hidden_states, present, aux_loss = self.blocks[i](hidden_states, attention_mask, init_reset, batch_valid_length) present_layer = present_layer + (present,) accum_loss = self.add(accum_loss, aux_loss) return hidden_states, present_layer, accum_loss for i in range(self.num_layers): hidden_states, present = self.blocks[i](hidden_states, attention_mask, init_reset, batch_valid_length) present_layer = present_layer + (present,) return hidden_states, present_layer pengchengmind-7b/src/pengcheng_mind_wrapcell.py000066400000000000000000000307051472353524300222060ustar00rootroot00000000000000# Copyright 2021 Huawei Technologies Co., Ltd # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. # You may obtain a copy of the License at # # http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 # # Unless required by applicable law or agreed to in writing, software # distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. # See the License for the specific language governing permissions and # limitations under the License. # ============================================================================ """GPT training wrapper""" import mindspore.nn as nn from mindspore.ops import operations as P from mindspore.ops import composite as C from mindspore.ops import functional as F from mindspore.common.tensor import Tensor import mindspore.common.dtype as mstype from mindspore.nn.wrap.loss_scale import TrainOneStepWithLossScaleCell from mindspore import context, Parameter from mindspore.context import ParallelMode from mindspore.nn.wrap.grad_reducer import DistributedGradReducer from mindspore.communication.management import get_group_size from mindspore.parallel._utils import _get_enable_parallel_optimizer from src.utils import GlobalNorm, ClipByGlobalNorm GRADIENT_CLIP_TYPE = 1 GRADIENT_CLIP_VALUE = 1.0 clip_grad = C.MultitypeFuncGraph("clip_grad") @clip_grad.register("Number", "Number", "Tensor") def _clip_grad(clip_type, clip_value, grad): """ Clip gradients. Inputs: clip_type (int): The way to clip, 0 for 'value', 1 for 'norm'. clip_value (float): Specifies how much to clip. grad (tuple[Tensor]): Gradients. Outputs: tuple[Tensor], clipped gradients. """ if clip_type not in [0, 1]: return grad dt = F.dtype(grad) # 0 for clip_by_value and 1 for clip_by_norm if clip_type == 0: new_grad = C.clip_by_value( grad, F.cast(F.tuple_to_array((-clip_value,)), dt), F.cast(F.tuple_to_array((clip_value,)), dt)) else: new_grad = nn.ClipByNorm()(grad, F.cast(F.tuple_to_array((clip_value,)), dt)) return new_grad grad_scale = C.MultitypeFuncGraph("grad_scale") shard_grad_scale = C.MultitypeFuncGraph("shard_grad_scale") reciprocal = P.Reciprocal() @grad_scale.register("Tensor", "Tensor") def tensor_grad_scale(scale, grad): return grad * P.Cast()(reciprocal(scale), F.dtype(grad)) @grad_scale.register("Tensor", "Tensor", "Tensor") def tensor_grad_scale_pipeline(scale, grad, accu_grad): accu_grad = F.depend(accu_grad, grad) new_grad = accu_grad * reciprocal(scale) accu_grad = F.depend(accu_grad, new_grad) zeros = F.tensor_mul(accu_grad, 0.0) new_grad = F.depend(new_grad, F.assign(accu_grad, zeros)) return new_grad @shard_grad_scale.register("Tensor", "Tensor", "Tensor") def tensor_shard_grad_scale_pipeline(scale, grad, accu_grad): new_grad = grad * reciprocal(scale) accu_grad = F.depend(accu_grad, new_grad) new_grad = F.depend(new_grad, F.assign(accu_grad, F.zeros_like(accu_grad))) return new_grad class PengChengMindTrainOneStepWithLossScaleCell(TrainOneStepWithLossScaleCell): """ Encapsulation class of PengChengMind network training. Append an optimizer to the training network after that the construct function can be called to create the backward graph. Args: network (Cell): The training network. Note that loss function should have been added. optimizer (Optimizer): Optimizer for updating the weights. scale_update_cell (Cell): Cell to do the loss scale. Default: None. """ def __init__(self, network, optimizer, scale_update_cell=None, enable_global_norm=False, config=None): super(PengChengMindTrainOneStepWithLossScaleCell, self).__init__(network, optimizer, scale_update_cell) self.network = network self.config = config self.weights = optimizer.parameters self.optimizer = optimizer self.default_lr = Tensor([0.0], dtype=mstype.float32) self.enable_global_norm = enable_global_norm self.enable_offload = config.enable_offload self.clip_value = Tensor([1.0], dtype=mstype.float32) if config.enable_offload: self.clip = GlobalNorm(self.weights, config) else: self.clip = ClipByGlobalNorm(self.weights, config) self.cast = P.Cast() def construct(self, input_ids, input_position, attention_mask, layer_past=None, sens=None): """Defines the computation performed.""" weights = self.weights # Forward process loss = self.network(input_ids, input_position, attention_mask) scaling_sens = self.scale_sense # alloc status and clear should be right before gradoperation status, scaling_sens = self.start_overflow_check(loss, scaling_sens) scaling_sens_filled = C.ones_like(loss) * F.cast(scaling_sens, F.dtype(loss)) # Backward process using loss scale grads = self.grad(self.network, weights)(input_ids, input_position, attention_mask, scaling_sens_filled) # apply grad reducer on grads grads = self.grad_reducer(grads) grads = self.hyper_map( F.partial(grad_scale, scaling_sens), grads) clip_value = self.clip_value if self.enable_global_norm: grads, clip_value = self.clip(grads) else: grads = self.hyper_map( F.partial(clip_grad, GRADIENT_CLIP_TYPE, GRADIENT_CLIP_VALUE), grads) # Check whether overflow cond = self.get_overflow_status(status, grads) overflow = self.process_loss_scale(cond) # If overflow, surpass weights update # if not, update weights if not overflow: if self.enable_offload: self.optimizer(grads, clip_value) else: self.optimizer(grads) return loss, cond, scaling_sens.value() class PengChengMindTrainPipelineWithLossScaleCell(nn.Cell): """ Encapsulation class of PengChengMind network training. Append an optimizer to the training network after that the construct function can be called to create the backward graph. Args: network (Cell): The training network. Note that loss function should have been added. optimizer (Optimizer): Optimizer for updating the weights. scale_update_cell (Cell): Cell to do the loss scale. Default: None. """ def __init__(self, network, optimizer, config, scale_update_cell=None, enable_global_norm=True): super(PengChengMindTrainPipelineWithLossScaleCell, self).__init__(auto_prefix=False) self.config = config self.network = network self.network.add_flags(defer_inline=True) self.weights = optimizer.parameters self.accu_grads = self.weights.clone(prefix="accu_grads", init="zeros") self.optimizer = optimizer self.enable_global_norm = enable_global_norm self.grad = C.GradOperation(get_by_list=True, sens_param=True) self.reducer_flag = False self.allreduce = P.AllReduce() self.parallel_mode = context.get_auto_parallel_context("parallel_mode") if self.parallel_mode in [ParallelMode.DATA_PARALLEL, ParallelMode.HYBRID_PARALLEL]: self.reducer_flag = True self.grad_reducer = F.identity self.degree = 1 if self.reducer_flag: self.degree = get_group_size() self.grad_reducer = DistributedGradReducer(optimizer.parameters, False, self.degree) self.is_distributed = (self.parallel_mode != ParallelMode.STAND_ALONE) self.cast = P.Cast() self.alloc_status = P.NPUAllocFloatStatus() self.get_status = P.NPUGetFloatStatus() self.clear_before_grad = P.NPUClearFloatStatus() self.reduce_sum = P.ReduceSum(keep_dims=False) self.base = Tensor(1, mstype.float32) self.less_equal = P.LessEqual() self.hyper_map = C.HyperMap() self.loss_scale = None self.reshape = P.Reshape() self.loss_scaling_manager = scale_update_cell if scale_update_cell: self.loss_scale = Parameter(Tensor(scale_update_cell.get_loss_scale(), dtype=mstype.float32), name="loss_scale") self.clip = ClipByGlobalNorm(self.weights, self.config) self.micro_size = config.parallel_config.micro_batch_num self.opt_shard = _get_enable_parallel_optimizer() self.enable_offload = config.enable_offload self.clip_value = Tensor([1.0], dtype=mstype.float32) if config.enable_offload: self.clip = GlobalNorm(self.weights, config) else: self.clip = ClipByGlobalNorm(self.weights, config) @C.add_flags(has_effect=True) def construct(self, input_ids, input_position, attention_mask, past=None, sens=None): """Defines the computation performed.""" weights = self.weights loss = self.network(input_ids, input_position, attention_mask) if sens is None: scaling_sens = self.loss_scale scaling_sens = self.reshape(scaling_sens, (1,)) else: scaling_sens = sens # alloc status and clear should be right before gradoperation init = self.alloc_status() status_clear = self.clear_before_grad(init) #######################taoht############################# # attention_mask = self.cast(attention_mask, mstype.float16) ########################################################## grads = self.grad(self.network, weights)(input_ids, input_position, attention_mask, self.cast(scaling_sens / self.micro_size, mstype.float32)) init = F.depend(init, grads) get_status = self.get_status(init) init = F.depend(init, get_status) flag_sum = self.reduce_sum(init, (0,)) loss = F.depend(loss, status_clear) ## taoht if self.is_distributed: # sum overflow flag over devices flag_reduce = self.allreduce(flag_sum) cond = self.less_equal(self.base, flag_reduce) else: cond = self.less_equal(self.base, flag_sum) grads = F.depend(grads, cond) # if erase it will make performance worse # apply grad reducer on grads if self.opt_shard: grads = self.grad_reducer(grads) grads = self.hyper_map(F.partial(shard_grad_scale, scaling_sens * self.degree), grads, self.accu_grads) else: accu_grads = self.grad_reducer(self.accu_grads) grads = self.hyper_map(F.partial(grad_scale, scaling_sens * self.degree), grads, accu_grads) clip_value = self.clip_value if self.enable_global_norm: grads, global_norm_value = self.clip(grads) else: global_norm_value = None grads = self.hyper_map( F.partial(clip_grad, GRADIENT_CLIP_TYPE, GRADIENT_CLIP_VALUE), grads) # if self.is_distributed: # # sum overflow flag over devices # flag_reduce = self.allreduce(flag_sum) # cond = self.less_equal(self.base, flag_reduce) # else: # cond = self.less_equal(self.base, flag_sum) # grads = F.depend(grads, cond) # if erase it will make performance worse overflow = cond if sens is None: overflow = self.loss_scaling_manager(self.loss_scale, cond) if not overflow: if self.enable_offload: # _, lr = self.optimizer(grads, clip_value) self.optimizer(grads, clip_value) else: # _, lr = self.optimizer(grads) self.optimizer(grads) # self.optimizer(grads) # ignored enable_offload to speed up # else: # lr = self.default_lr return (loss, overflow, scaling_sens.value(), global_norm_value)#, lr) pengchengmind-7b/src/preprocess.py000066400000000000000000000211351472353524300175320ustar00rootroot00000000000000# Copyright 2020 Huawei Technologies Co., Ltd # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. # You may obtain a copy of the License at # # http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 # # Unless required by applicable law or agreed to in writing, software # distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. # See the License for the specific language governing permissions and # limitations under the License. # ============================================================================ """ transform wikitext-2, wikitext-103, lambada, openwebtext dataset to mindrecord. """ import argparse import glob import json import os import re from functools import partial from multiprocessing import Pool, current_process import numpy as np from mindspore.mindrecord import FileWriter from src.tokenization_jieba import JIEBATokenizer def chunks(lst, n): """ yield n sized chunks from list""" for i in range(0, len(lst), n): yield lst[i:i+n] def package_file(it, n): """ package multiple files""" stop = False while not stop: batch = [] for _ in range(n): try: batch.append(next(it)) except StopIteration: stop = True if not batch: break yield batch def clean_wikitext(string): """ cleaning wikitext dataset""" # contractions string = string.replace("s '", "s'") string = re.sub(r"/' [0-9]/", r"/'[0-9]/", string) # number separators string = string.replace(" @-@ ", "-") string = string.replace(" @,@ ", ",") string = string.replace(" @.@ ", ".") # punctuation string = string.replace(" : ", ": ") string = string.replace(" ; ", "; ") string = string.replace(" . ", ". ") string = string.replace(" ! ", "! ") string = string.replace(" ? ", "? ") string = string.replace(" , ", ", ") # double brackets string = re.sub(r"\(\s*([^\)]*?)\s*\)", r"(\1)", string) string = re.sub(r"\[\s*([^\]]*?)\s*\]", r"[\1]", string) string = re.sub(r"{\s*([^}]*?)\s*}", r"{\1}", string) string = re.sub(r"\"\s*([^\"]*?)\s*\"", r'"\1"', string) string = re.sub(r"'\s*([^']*?)\s*'", r"'\1'", string) # miscellaneous string = string.replace("= = = =", "====") string = string.replace("= = =", "===") string = string.replace("= =", "==") string = string.replace(" "+chr(176)+" ", chr(176)) string = string.replace(" \n", "\n") string = string.replace("\n ", "\n") string = string.replace(" N ", " 1 ") string = string.replace(" 's", "'s") return string def tokenize_openwebtext(tokenizer, iterator, seq_length, eot): """ tokenize openwebtext dataset""" for file_path in iterator: if os.path.getsize(file_path) == 0: continue content = [] with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: for para in f.read().split("\n\n"): if para: tokenized_text = tokenizer.tokenize(para) content += tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenized_text) + [ eot] for chunk in chunks(content, seq_length): sample = {} if len(chunk) == seq_length: sample['input_ids'] = np.array(chunk, dtype=np.int32) yield sample def tokenize_wiki(tokenizer, file_path, seq_length, eot): """tokenize wikitext-2/wikitext-103 dataset""" content = [] with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: for para in clean_wikitext(f.read()).split("\n\n"): if para and para.strip().startswith('=') is False: tokenized_text = tokenizer.tokenize(para) content += tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenized_text) + [ eot] for chunk in chunks(content, seq_length): sample = {} if len(chunk) == seq_length: sample['input_ids'] = np.array(chunk, dtype=np.int32) yield sample def tokenize_lambada(tokenizer, file_path, seq_length, eot): """tokenize lambada dataset""" content = [] with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f.readlines(): para = json.loads(line)['text'].replace( "“", '"').replace("”", '"').strip().strip(".") tokenized_text = tokenizer.tokenize(para) content += tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenized_text) + [eot] for chunk in chunks(content, seq_length): sample = {} if len(chunk) == seq_length: sample['input_ids'] = np.array(chunk, dtype=np.int32) yield sample def task_unit(iterator, tokenizer, seq_length, eot, parallel_writer=True): """task for each process""" p = current_process() index = p.pid if p.pid else 0 item_iter = tokenize_openwebtext(tokenizer, iterator, seq_length, eot) batch_size = 1024 # size of write batch count = 0 while True: data_batch = [] try: for _ in range(batch_size): data_batch.append(next(item_iter)) count += 1 writer.write_raw_data(data_batch, parallel_writer=parallel_writer) print("Process {} transformed {} records.".format( index, count)) except StopIteration: if data_batch: writer.write_raw_data(data_batch, parallel_writer=parallel_writer) print("Process {} transformed {} records.".format( index, count)) break if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--dataset_type', type=str, default='openwebtext') parser.add_argument('--input_glob', type=str, default='*.txt') parser.add_argument('--output_file', type=str, default='./output/transfered_mindrecord') parser.add_argument('--tokenizer', type=str, default='gpt', choices=['gpt', 'jieba']) parser.add_argument('--model_file', type=str, default=None) parser.add_argument('--file_partition', type=int, default=1) parser.add_argument('--file_batch_size', type=int, default=1024) parser.add_argument('--num_process', type=int, default=64) parser.add_argument('--seq_length', type=int, default=1025) parser.add_argument('--eot', type=int, default=3, help="Eod of text depends on the vocab file.") parser.add_argument('--data_column_name', type=str, default='input_ids') args = parser.parse_args() out_dir, out_file = os.path.split(os.path.abspath(args.output_file)) if not os.path.exists(out_dir): os.mkdir(out_dir) schema = {args.data_column_name: {"type": "int32", "shape": [-1]},} writer = FileWriter(file_name=args.output_file, shard_num=args.file_partition) writer.add_schema(schema, args.dataset_type) writer.open_and_set_header() # Start to load tokenizer if args.tokenizer == 'gpt': try: from transformers import GPT2Tokenizer except ModuleNotFoundError: print("module 'transformers' not installed.") word_tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2") else: if not os.path.exists(args.model_file): raise FileNotFoundError(f"file {args.model_file} do not exists.") word_tokenizer = JIEBATokenizer(model_file=args.model_file) transforms_count = 0 if args.dataset_type == 'wiki': for x in tokenize_wiki(word_tokenizer, args.input_glob, args.seq_length, args.eot): transforms_count += 1 writer.write_raw_data([x]) print("Transformed {} records.".format(transforms_count)) elif args.dataset_type == 'lambada': for x in tokenize_lambada(word_tokenizer, args.input_glob, args.seq_length, args.eot): transforms_count += 1 writer.write_raw_data([x]) print("Transformed {} records.".format(transforms_count)) elif args.dataset_type == 'openwebtext': file_iter = glob.iglob(args.input_glob) with Pool(processes=args.num_process) as pool: map_func = partial(task_unit, tokenizer=word_tokenizer, seq_length=args.seq_length, eot=args.eot) pool.map(map_func, package_file(file_iter, args.file_batch_size)) else: raise ValueError( "Not support dataset type: {}".format(args.dataset_type)) writer.commit() out_file = args.output_file if args.file_partition > 1: out_file += '0' print("Transform finished, output files refer: {}".format(out_file)) pengchengmind-7b/src/utils.py000066400000000000000000001400421472353524300165040ustar00rootroot00000000000000# Copyright 2021 Huawei Technologies Co., Ltd # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. # You may obtain a copy of the License at # # http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 # # Unless required by applicable law or agreed to in writing, software # distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. # See the License for the specific language governing permissions and # limitations under the License. # ============================================================================ """ network config setting, gradient clip function and dynamic learning rate function """ import argparse import ast import os, shutil import time import hashlib import numpy as np import mindspore.nn as nn from mindspore import context from mindspore.ops import operations as P from mindspore.ops import composite as C from mindspore.ops import functional as F import mindspore.communication.management as D import mindspore.common.dtype as mstype from mindspore.common.tensor import Tensor from mindspore.nn.learning_rate_schedule import LearningRateSchedule, PolynomialDecayLR, WarmUpLR, CosineDecayLR from mindspore.parallel._auto_parallel_context import auto_parallel_context from mindspore.context import ParallelMode from mindspore.communication.management import get_rank, get_group_size, create_group from mindspore.nn import AdamWeightDecay from mindspore.common import Parameter, ParameterTuple from mindspore.common.initializer import initializer from mindspore.train.callback import Callback from multiprocessing import Process try: import moxing as mox except: print(">>> using Local-NPU machine ENV >>>\n") class FP32StateAdamWeightDecay(AdamWeightDecay): r""" This class is almost same with the mindspore's AdamWeightDecay implements, the only difference is the optimizer's state will be always initialized with float32, where the original AdamWeightDecay will initialize the optimizer's state with float16, if the parameters are initialized with fp16. This setting will avoid overflow in training PengChengMind-Alpha model using fp16. """ def __init__(self, params, learning_rate=1e-3, beta1=0.9, beta2=0.999, eps=1e-6, weight_decay=0.0): super(FP32StateAdamWeightDecay, self).__init__(params, learning_rate=learning_rate, beta1=beta1, beta2=beta2, eps=eps, weight_decay=weight_decay) self.moments1 = self.clone_state(self.parameters, prefix='adam_m', init='zeros') self.moments2 = self.clone_state(self.parameters, prefix='adam_v', init='zeros') def clone_state(self, parameter_tuple, prefix, init): r""" parameter_tuple: ParameterTuple. The parameters of the network prefix: str. The prefix name of the parameters init: str. The initialization method """ new = [] for old_param in parameter_tuple: new_state = Parameter(initializer(init, shape=old_param.shape, dtype=mstype.float32)) new_state.param_info = old_param.param_info.clone() if hasattr(old_param.param_info, "cloned_obj"): old_param.param_info.cloned_obj.append(new_state) else: old_param.param_info.cloned_obj = [new_state] new_state.param_info.obj = new_state new_state.is_init = False new_state.set_data(initializer(init, shape=old_param.shape, dtype=mstype.float32)) new_state.name = prefix + '.' + new_state.name new.append(new_state) return ParameterTuple(new) get_square_sum = C.MultitypeFuncGraph("get_square_sum") @get_square_sum.register("Tensor", "Number") def _get_square_sum(grad, value): #P.Print()("grad:", grad) norm = P.ReduceSum(False)(F.square(grad), ()) / value #P.Print()("grad norm:", norm) norm = F.expand_dims(F.cast(norm, mstype.float32), 0) return norm apply_global_norm = C.MultitypeFuncGraph("apply_global_norm") @apply_global_norm.register("Bool", "Tensor", "Tensor", "Tensor") def _apply_global_norm(enable_grad_fp16, clip_norm, global_norm, grad): if enable_grad_fp16: grad = P.Cast()(grad * clip_norm / global_norm, mstype.float16) else: grad = grad * clip_norm / global_norm return grad def _get_model_parallel_group(mp): """ Calculate the communication group of model parallel dim in one pipeline stage """ rank = get_rank() stage_nums = auto_parallel_context().get_pipeline_stages() device_nums = get_group_size() per_stage_device_nums = device_nums // stage_nums stage_id = rank // per_stage_device_nums local_stage_rank_id = rank % per_stage_device_nums index = local_stage_rank_id // mp group = range(0, mp) rank_str_list = [str(x + index * mp + stage_id * per_stage_device_nums) for x in group] rank_list_str = "-".join(rank_str_list) rank_list = [x + index * mp + stage_id * per_stage_device_nums for x in group] return rank_list, rank_list_str def _get_pipeline_group(): """ Calculate the communication group between all pipeline stages """ rank = get_rank() stage_nums = auto_parallel_context().get_pipeline_stages() device_nums = get_group_size() per_stage_device_nums = device_nums // stage_nums local_stage_rank_id = rank % per_stage_device_nums group = range(0, stage_nums) rank_list = [local_stage_rank_id + x * per_stage_device_nums for x in group] rank_str_list = [str(local_stage_rank_id + x * per_stage_device_nums) for x in group] rank_list_str = "-".join(rank_str_list) return rank_list, rank_list_str class GlobalNorm(nn.Cell): """ Calculate the global norm value of given tensors """ def __init__(self, params, config): super(GlobalNorm, self).__init__() self.norm = nn.Norm() self.hyper_map = C.HyperMap() self.is_pipeline = context.get_auto_parallel_context("pipeline_stages") > 1 # self.is_data_parallel = context.get_auto_parallel_context("parallel_mode") == ParallelMode.DATA_PARALLEL # self.config = config # self.group_size = 1 # if self.is_data_parallel: # self.merge_op = P.identity() # else: # self.merge_op = P.AllReduce() if self.is_pipeline: if context.get_auto_parallel_context("enable_parallel_optimizer"): group_size = get_group_size() // config.parallel_config.pipeline_stage else: group_size = config.parallel_config.model_parallel group_list, group_name = _get_model_parallel_group(group_size) # In avoid of the group name too long hashed = hashlib.md5(group_name.encode()).hexdigest()[:48] print(f"Creating hash value for the group_name hash({group_name})={hashed}") group_name = str(hashed) create_group(group_name, group_list) self.allreduce = P.AllReduce(group=group_name) pipeline_group_list, pipeline_group_name = _get_pipeline_group() hashed = hashlib.md5(pipeline_group_name.encode()).hexdigest()[:48] print(f"Creating hash value for the group_name hash({pipeline_group_name})={hashed}") pipeline_group_name = str(hashed) create_group(pipeline_group_name, pipeline_group_list) self.allreduce2 = P.AllReduce(group=pipeline_group_name) else: group_size = get_group_size() zero_repeated_size = 1.0 if context.get_auto_parallel_context("enable_parallel_optimizer") and \ context.get_auto_parallel_context("optimizer_weight_shard_size") > 1: zero_shard_size = context.get_auto_parallel_context("optimizer_weight_shard_size") zero_repeated_size = config.parallel_config.data_parallel // zero_shard_size self.allreduce_group_size = () # if self.is_data_parallel: # self.allreduce_group_size = (1,) * len(params) # else: # self.allreduce_group_size = self._get_scale_for_gradient_norm(params) for x in params: if "projection.bias" not in x.name and "layernorm" not in x.name and "embedding_table" not in x.name: self.allreduce_group_size = self.allreduce_group_size + (zero_repeated_size,) elif "embedding_table" not in x.name: self.allreduce_group_size = self.allreduce_group_size + (group_size * 1.0,) else: if not config.parallel_config.vocab_emb_dp and "position_embedding.embedding_table" not in x.name and \ "top_query_embedding.embedding_table" not in x.name: self.allreduce_group_size = self.allreduce_group_size + (config.parallel_config.data_parallel * 1.0,) else: self.allreduce_group_size = self.allreduce_group_size + (group_size * 1.0,) def construct(self, grads): """Calculate global norm construct""" square_sum = self.hyper_map(get_square_sum, grads, self.allreduce_group_size) square_reduce_sum = F.addn(square_sum) #P.Print()("square sum: ", square_sum) if self.is_pipeline: stage_square_reduce_sum = self.allreduce(square_reduce_sum) #P.Print()("stage square sum: ", stage_square_reduce_sum) global_square_reduce_sum = self.allreduce2(stage_square_reduce_sum) #P.Print()("global square sum: ", global_square_reduce_sum) global_norms = F.sqrt(global_square_reduce_sum) else: global_norms = F.sqrt(P.AllReduce()(square_reduce_sum)) return grads, global_norms # def _get_scale_for_gradient_norm(self, params): # allreduce_group_size = () # for x in params: # if "projection.bias" not in x.name and "layernorm" not in x.name and "embedding_table" not in x.name: # allreduce_group_size = allreduce_group_size + (1.0,) # elif "embedding_table" not in x.name: # allreduce_group_size = allreduce_group_size + (self.group_size * 1.0,) # else: # if not self.config.parallel_config.vocab_emb_dp and "position_embedding.embedding_table" not in x.name \ # and "top_query_embedding_table" not in x.name: # allreduce_group_size = allreduce_group_size + \ # (self.config.parallel_config.data_parallel * 1.0,) # else: # allreduce_group_size = allreduce_group_size + (self.group_size * 1.0,) # return allreduce_group_size class ClipByGlobalNorm(nn.Cell): """ Clip grads by global norm """ def __init__(self, params, config, clip_norm=1.0): super(ClipByGlobalNorm, self).__init__() self.global_norm = GlobalNorm(params, config) self.clip_norm = Tensor([clip_norm], mstype.float32) self.hyper_map = C.HyperMap() if config.param_init_type == mstype.float16 and config.enable_offload: self.enable_grad_fp16 = True else: self.enable_grad_fp16 = False def construct(self, grads): """Clip grads by global norm construct""" grads, global_norm_value = self.global_norm(grads) cond = P.GreaterEqual()(global_norm_value, self.clip_norm) global_norm = F.select(cond, global_norm_value, self.clip_norm) grads = self.hyper_map(F.partial(apply_global_norm, self.enable_grad_fp16, self.clip_norm, global_norm), grads) return grads, global_norm_value class LearningRate(LearningRateSchedule): """ Warmup-decay learning rate for PengChengMind network. """ def __init__(self, learning_rate, end_learning_rate, warmup_steps, decay_steps, power=1.0, use_cosine=True): super(LearningRate, self).__init__() self.warmup_flag = False if warmup_steps > 0: self.warmup_flag = True self.warmup_lr = WarmUpLR(learning_rate, warmup_steps) self.decay_lr = PolynomialDecayLR(learning_rate, end_learning_rate, decay_steps, power) self.cosine_decay_lr = CosineDecayLR(end_learning_rate, learning_rate, decay_steps) self.warmup_steps = Tensor(np.array([warmup_steps]).astype(np.float32)) self.greater = P.Greater() self.one = Tensor(np.array([1.0]).astype(np.float32)) self.cast = P.Cast() self.use_cosine = use_cosine def construct(self, global_step): """dynamic learning rate""" if not self.use_cosine: decay_lr = self.decay_lr(global_step) else: decay_lr = self.cosine_decay_lr(global_step) if self.warmup_flag: is_warmup = self.cast(self.greater(self.warmup_steps, global_step), mstype.float32) warmup_lr = self.warmup_lr(global_step) lr = (self.one - is_warmup) * decay_lr + is_warmup * warmup_lr else: lr = decay_lr return lr def add_inference_params(opt): """Add inference params""" opt.add_argument("--frequency_penalty", type=float, default=1.5, help="coefficient for frequency_penalty") opt.add_argument("--presence_penalty", type=float, default=0.3, help="coefficient for presence_penalty") opt.add_argument("--max_generate_length", type=int, default=500, help="the maximum number of generated token") opt.add_argument("--top_k_num", type=int, default=3, help="the number for top_k sampling") opt.add_argument("--top_p", type=float, default=1.0, help="top_p sampling threshold, enabled if less than 1.0") opt.add_argument("--end_token", type=int, default=2, help="the token id for ") opt.add_argument("--use_pynative_op", type=int, default=1, help="Whether use pynative op for postproecess") opt.add_argument("--use_past", type=bool, default=False, help="Whether enable state reuse") def add_training_params(opt): """Add training params""" opt.add_argument("--seq_length", type=int, default=2048, help="sequence length, default is 1024.") opt.add_argument("--vocab_size", type=int, default=50048, help="vocabulary size, default is 40000.") opt.add_argument("--embedding_size", type=int, default=4096, help="embedding table size, default is 16384.") opt.add_argument("--num_layers", type=int, default=80, help="total layers, default is 64.") opt.add_argument("--num_heads", type=int, default=80, help="head size, default is 128.") opt.add_argument("--stage_num", type=int, default=1, help="Pipeline stage num, default is 1.") opt.add_argument("--micro_size", type=int, default=32, help="Pipeline micro_size, default is 1.") opt.add_argument("--eod_reset", type=int, default=1, help="Enable eod mask, default is 1.") opt.add_argument("--warmup_step", type=int, default=1000, help="Warmup step, default is 2000.") opt.add_argument("--decay_steps", type=int, default=150000, help="Decay step, default is 200000.") opt.add_argument("--optimizer", type=str, default="adam", choices=["adam", "lamb"], help="select which optimizer to be used, default adam") opt.add_argument("--opt_offload", type=int, default=0, help="Enable optimizer status offload to host CPU, default is 0") opt.add_argument("--use_moe", type=int, default=0, help="Use moe, default is 0") opt.add_argument("--expert_num", type=int, default=1, help="Expert number, only effective when applying moe, Default is 1") opt.add_argument("--per_token_num_experts_chosen", type=int, default=1, help="Expert nums chosen by each token, only effective when applying moe, default is 1") opt.add_argument("--eod_id", type=int, default=2, help="The id of end of document") opt.add_argument("--padding_id", type=int, default=0, help="The padding id of dataset") opt.add_argument("--epoch_size", type=int, default=1, help="The training epoch") opt.add_argument("--sink_size", type=int, default=4, help="The sink size of the training. default is 2") opt.add_argument("--full_batch", default=0, type=int, help="Import the full size of a batch for each card, default is 1") opt.add_argument("--optimizer_shard", type=int, default=1, help="Enable optimizer parallel, default is 1") opt.add_argument("--per_batch_size", type=int, default=1, help="The batch size for each data parallel way. default 0") opt.add_argument("--start_lr", type=float, default=2e-5, help="The start learning rate. default 5e-5") opt.add_argument("--end_lr", type=float, default=1e-6, help="The end learning rate. default 1e-6") opt.add_argument("--op_level_model_parallel_num", type=int, default=8, help="The model parallel way. default 8") opt.add_argument("--expert_parallel_num", type=int, default=1, help="The expert parallel way, only effective when applying moe. Default 1") opt.add_argument("--word_emb_dp", type=int, default=1, choices=[0, 1], help="Whether do data parallel in word embedding. default 1") opt.add_argument("--gradient_aggregation_group", type=int, default=4, help="The gradient communication fusion group. default 4") opt.add_argument("--data_column_name", type=str, default="input_ids", help="Column name of datasets") opt.add_argument("--micro_batch_interleaved", type=int, default=1, help="Parallel split num of batch size. default 2") opt.add_argument("--recompute", type=bool, default=False, help="Enable recompute. default False") opt.add_argument("--softmax_compute_fp32", type=str, default='FP16', choices=['FP32', 'FP16'], help="enable softmax_compute_type fp32") opt.add_argument("--top_query_softmax_fp32", type=str, default='FP32', choices=['FP32', 'FP16'], help="enable top_query softmax_compute_type fp32") opt.add_argument("--load_compiler_cache", help="Enable download and load compiler cache in obs", type=bool, default=False) opt.add_argument("--compiler_name", type=str, default="obs://research-my/compiler_cache/", help="compiler_name") def add_context_args_mode(opt): """Add context args params""" opt.add_argument("--parallel_mode", type=str, default="semi_auto_parallel", choices=['data_parallel', "semi_auto_parallel", "auto_parallel"], help="The parallel context mode") def add_downstream_params(opt): opt.add_argument("--eval_task", help="Enable evaluating the tasks. Currently supports WPLC, C3.", default=None, choices=['wplc', 'ocnli', 'c3', 'chid'], type=str) opt.add_argument("--enable_client", help="Enable evaluation as an client.", action='store_true') opt.add_argument("--server_ip", help="The server ip of the model. The evaluation will send the data to the server, so the option" "should be enabled with enable_client together", type=str, default="127.0.0.1") opt.add_argument("--port", help="The server port of the model. The evaluation will send the data to the server, so the option" "should be enabled with enable_client together", type=str, default="1500") def add_retrain_params(opt): """ Add parameters about retrain. """ opt.add_argument("--pre_trained", type=str, default=None, help="Pretrained checkpoint path.") opt.add_argument("--restore_steps", type=int, default=600, help="restore checkpoint steps.") opt.add_argument("--restore_ckpt_name_prefix", type=str, default='PengChengMind_delta', help="restore checkpoint name.") opt.add_argument("--restore_checkpoint_bucket_dir", type=str, default="s3://research-my/taoht-100b/ckpt_100b/PengChengMind_delta_exp00/", help="restore checkpoint obs path.") opt.add_argument("--save_checkpoint_path", type=str, default="/cache/ckpt_new", help="Save checkpoint path.") opt.add_argument("--save_checkpoint_bucket_dir", type=str, default="s3://research-my/test", help="Save checkpoint path.") opt.add_argument("--save_strategy_bucket_dir", type=str, default="obs://research-my/predict_strategy/test/", help="Save checkpoint path.") opt.add_argument("--save_summary_bucket_dir", type=str, default="obs://research-my/summary/test/", help="Save checkpoint path.") opt.add_argument("--keep_checkpoint_max", type=int, default=1, help="Max checkpoint save number.") opt.add_argument("--save_checkpoint_steps", type=int, default=300, help="Save checkpoint step number.") opt.add_argument("--save_checkpoint", type=ast.literal_eval, default=True, help="Whether save checkpoint in local disk.") opt.add_argument("--ckpt_name_prefix", type=str, default="PengChengMind_2400rst-1", help="Saving checkpoint name prefix.") opt.add_argument("--has_trained_epoches", type=int, default=0, help="Epoches has been trained before.") opt.add_argument("--has_trained_steps", type=int, default=0, help="Steps has been trained before.") opt.add_argument("--data_start_index", type=int, default=0, help="datasets has been trained before. 0") def get_args(inference=False): """train function for PengChengMind""" parser = argparse.ArgumentParser(description="PengChengMind training") parser.add_argument('--device_id', type=int, default=0, help="Device id, default is 0.") parser.add_argument("--device_num", type=int, default=256, help="Use device nums, default is 128.") parser.add_argument("--distribute", type=str, default="true", choices=["true", "false"], help="Run distribute, default is true.") parser.add_argument("--load_ckpt_name", type=str, default='PengChengMind3.ckpt', help="checkpint file name.") parser.add_argument("--load_ckpt_path", type=str, default=None, help="predict file path.") parser.add_argument('--data_url', default=None, help='Location of data.') parser.add_argument('--eval_data_url', default=None, help='Location of eval data.') parser.add_argument('--train_url', default="/cache/Graph/", help='Location of training outputs.') parser.add_argument("--run_type", type=str, default="train", choices=["train", "predict"], help="The run type") parser.add_argument("--mode", type=str, default="7B", choices=["200B", "13B", "7B", "2.6B", "1.3B", "100B", "350M"], help="The scale of the model parameters") parser.add_argument("--device_target", type=str, default="Ascend", choices=["Ascend", "GPU"], help="The running device") parser.add_argument("--strategy_load_ckpt_path", type=str, default="", help="The training prallel strategy for the model.") parser.add_argument("--tokenizer_path", type=str, default="./tokenizer_path", help="The path where stores vocab and vocab model file") parser.add_argument("--param_init_type", type=str, default="fp16", help="The initialization type for parameters. Default fp16.") parser.add_argument("--offline", type=int, default=1, help="Running on cloud of not. Default 1.") parser.add_argument("--export", type=int, default=0, help="Whether export mindir for serving.") parser.add_argument("--incremental_training", type=int, default=0, help="Enable incremental training. Default 0.") parser.add_argument("--train_and_eval_mode", type=int, default=0, help="Enable evaling while training. Default 0.") parser.add_argument("--save_strategy_name", type=str, default="strategy_inference_d16_mp16_dp1_rank-*.ckpt", help="Save checkpoint path.") parser.add_argument("--eval_steps", type=int, default=10, help="The eval step in train and eval mode. Default 10.") parser.add_argument("--enable_alltoall", type=int, default=0, help="Enable alltoall communication, only effective when applying moe. Default 0") parser.add_argument("--hccl_connect_time", type=int, default=7200, help="Set the hccl build time out, only effective on Ascend. Default 6000") # add RoPE parser.add_argument('--use_rope', type=ast.literal_eval, default=False, help="Use rotary position embedding") # use flash attention parser.add_argument('--use_flash_attention', type=ast.literal_eval, default=False, help="Use rotary position embedding") # add sequence parallel parser.add_argument('--sequence_parallel', type=ast.literal_eval, default=False, help="Use sequence parallel") # add select recompute parser.add_argument('--select_recompute', type=ast.literal_eval, default=False, help="Use select recompute") parser.add_argument('--duRepeate', type=bool, default=True, help="Use select recompute") # enable profiler parser.add_argument('--enable_profiler', type=ast.literal_eval, default=False, help="Profile timeline") # save ir parser.add_argument('--save_graph', type=ast.literal_eval, default=False, help="save ir graph") # add pipeline config parser.add_argument('--pipeline_config_filename', type=str, default=None, help="configuration for pipeline") add_context_args_mode(parser) add_training_params(parser) add_retrain_params(parser) if inference: add_inference_params(parser) add_downstream_params(parser) args_opt = parser.parse_args() return args_opt def ckpt_copy_tar_new(obs_path, target_path="/cache/ckpt"): """ requires the obs_path to be a complete name Copy tar file from the obs to the /cache/ """ import moxing as mox sub_name_list = ['part_0.tar', 'part_1.tar', 'part_2.tar', 'part_3.tar'] for item in sub_name_list: sub_name = obs_path + item tmp_name = 'model.tar' mox.file.copy(sub_name, os.path.join(target_path, tmp_name)) os.system('cd {}; tar -xvf {}'.format(target_path, tmp_name)) def get_ckpt_file_list(ckpt_path, device_num): # path = os.listdir(ckpt_path) # print('Get path list:', path, flush=True) returned_list = [] for i in range(0, device_num): returned_list.append('filerted_{}.ckpt'.format(i)) # filtered = [item for item in path if 'embedding' not in item]save_checkpoint_bucket_dir # filtered.sort(key = lambda x: int(x.split('.')[0].split('_')[1])) returned_list = [os.path.join(ckpt_path, item) for item in returned_list if 'embedding' not in item] print("Sorted list", returned_list) for item in returned_list: fsize = os.path.getsize(item) f_gb = fsize / float(1024) / 1024 print(item, " :{:.2f} MB".format(f_gb)) return returned_list class CheckpointSaveCallback(Callback): def __init__(self, local_ckpt_dir, local_rank=0, has_trained_epoch=0, has_trained_step=0, bucket='obs://ckeckpoint_file/path/', syn_obs_steps=100): self.local_ckpt_dir = local_ckpt_dir self.local_rank = local_rank self.has_trained_epoch = has_trained_epoch self.has_trained_step = has_trained_step self.bucket = bucket self.syn_obs_steps = syn_obs_steps self.obs_save_rank_dir = os.path.join(bucket, "rank_" + str(local_rank)) if not mox.file.exists(self.obs_save_rank_dir): print("Creating ckeckpoint bueckt dir {}".format(self.obs_save_rank_dir)) mox.file.make_dirs(self.obs_save_rank_dir) def step_end(self, run_context): # try: # os.system('ls /cache/ckpt_new/rank_0/') # except: # pass cb_params = run_context.original_args() cur_step = cb_params.cur_step_num + self.has_trained_step if cur_step % self.syn_obs_steps == 0: try: print("Copying ckpt to the buckets start", flush=True) self.syn_files() # time.sleep(self.local_rank % 16) # mox.file.copy_parallel(self.local_ckpt_dir, self.obs_save_rank_dir) print("Copying ckpt to the buckets ends", flush=True) except Exception as error: print(error) print('\n###########Upload ckpt Error#############\n') print("Copying ckpt to the buckets again", flush=True) self.syn_files() # time.sleep((self.local_rank+15) % 16) # mox.file.copy_parallel(self.local_ckpt_dir, self.obs_save_rank_dir) print("Copying ckpt to the buckets ends", flush=True) def syn_files(self): process = Process(target=mox.file.copy_parallel, args=(self.local_ckpt_dir, self.obs_save_rank_dir), name="file_sync") process.start() class CheckpointSaveCallback_Exception(): def __init__(self, local_ckpt_dir, local_rank=0, bucket='obs://ckeckpoint_file/path/'): self.local_ckpt_dir = local_ckpt_dir self.local_rank = local_rank self.bucket = bucket self.obs_save_rank_dir = os.path.join(bucket, "rank_" + str(local_rank)) if not mox.file.exists(self.obs_save_rank_dir): print("Creating ckeckpoint bueckt dir {}".format(self.obs_save_rank_dir)) mox.file.make_dirs(self.obs_save_rank_dir) self.obs_save_rank_dir = os.path.join(self.obs_save_rank_dir, local_ckpt_dir.split("/")[-1]) def step_end(self): try: print("Copying ckpt to the buckets start", flush=True) self.syn_files() print("Copying ckpt to the buckets ends", flush=True) except Exception as error: print(error) print('\n###########Upload ckpt Error#############\n') print("Copying ckpt to the buckets again", flush=True) self.syn_files() print("Copying ckpt to the buckets ends", flush=True) def syn_files(self): process = Process(target=mox.file.copy_parallel, args=(self.local_ckpt_dir, self.obs_save_rank_dir), name="file_sync") process.start() class CheckpointSaveCallback_7B(Callback): def __init__(self, args, local_ckpt_dir, local_rank=0, has_trained_epoch=0, has_trained_step=0, bucket='obs://ckeckpoint_file/path/', syn_obs_steps=100): self.local_ckpt_dir = local_ckpt_dir self.local_rank = local_rank self.has_trained_epoch = has_trained_epoch self.has_trained_step = has_trained_step self.bucket = bucket self.syn_obs_steps = syn_obs_steps self.stage_num = args.stage_num D.init() self.device_num = D.get_group_size() rank = D.get_rank() if self.local_rank % (self.device_num // self.stage_num) == 0: self.obs_save_rank_dir = os.path.join(bucket, "rank_" + str(local_rank)) if not mox.file.exists(self.obs_save_rank_dir): print("Creating ckeckpoint bueckt dir {}".format(self.obs_save_rank_dir)) mox.file.make_dirs(self.obs_save_rank_dir) def step_end(self, run_context): cb_params = run_context.original_args() cur_step = cb_params.cur_step_num + self.has_trained_step if cur_step % self.syn_obs_steps == 0: if self.local_rank % (self.device_num // self.stage_num) == 0: try: print("Copying ckpt to the buckets start", flush=True) self.syn_files() # time.sleep(self.local_rank % 16) print("Copying ckpt to the buckets ends", flush=True) except Exception as error: print(error) print('\n###########Upload ckpt Error#############\n') print("Copying ckpt to the buckets again", flush=True) self.syn_files() # time.sleep((self.local_rank+15) % 16) print("Copying ckpt to the buckets ends", flush=True) def syn_files(self): process = Process(target=mox.file.copy_parallel, args=(self.local_ckpt_dir, self.obs_save_rank_dir), name="file_sync") process.start() class Strategy_and_compilerSaveCallback(Callback): def __init__(self, strategy_path, local_rank=0, has_trained_step=0, bucket='obs://mindspore-file/strategy_ckpt/', compiler_name='2520_pp21_mp2dp60ms96', sym_step=100): self.strategy_path = strategy_path self.local_rank = local_rank self.sym_step = sym_step self.bucket = bucket self.has_trained_step = has_trained_step self.has_send = False self.file_name = strategy_path.split('/')[-1] self.compiler_cache_local_path = f"/cache/compiler_cache/rank_{local_rank}/" self.compiler_cache_obs_path = f"{compiler_name}/rank_{local_rank}/" if not mox.file.exists(self.bucket): print("Creating summary bueckt dir {}".format(self.bucket)) mox.file.make_dirs(self.bucket) if not mox.file.exists(self.compiler_cache_obs_path): mox.file.make_dirs(self.compiler_cache_obs_path) def step_end(self, run_context): cb_params = run_context.original_args() if self.has_send is False: print("Send strategy file to the obs") self.syn_files() print("Send compiler cache file to the obs") time.sleep((self.local_rank % 8)*30) self.syn_files2() self.has_send = True def syn_files(self): process = Process(target=mox.file.copy_parallel, args=(self.strategy_path, self.bucket + self.file_name), name="file_sync") process.start() def syn_files2(self): process = Process(target=mox.file.copy_parallel, args=(self.compiler_cache_local_path, self.compiler_cache_obs_path), name="file_sync") process.start() class StrategySaveCallback(Callback): def __init__(self, strategy_path, local_rank=0, has_trained_step=0, bucket='obs://mindspore-file/strategy_ckpt/', sym_step=100): self.strategy_path = strategy_path self.local_rank = local_rank self.sym_step = sym_step self.bucket = bucket self.has_trained_step = has_trained_step self.has_send = False self.file_name = strategy_path.split('/')[-1] if not mox.file.exists(self.bucket): print("Creating summary bueckt dir {}".format(self.bucket)) mox.file.make_dirs(self.bucket) def step_end(self, run_context): cb_params = run_context.original_args() if self.has_send is False: print("Send strategy file to the obs") self.syn_files() self.has_send = True def syn_files(self): process = Process(target=mox.file.copy_parallel, args=(self.strategy_path, self.bucket + self.file_name), name="file_sync") process.start() class GraphsSaveCallback(Callback): def __init__(self, Graph_path, local_rank=0, has_trained_step=0, bucket='obs://research-my/taoht-100b/graphs_100b/', sym_step=100): self.Graph_path = Graph_path self.local_rank = local_rank self.sym_step = sym_step self.bucket_obs = bucket + f"rank_{local_rank}" self.has_trained_step = has_trained_step self.has_send = False self.file_name = Graph_path.split('/')[-1] if not mox.file.exists(self.bucket_obs): print("Creating graph bueckt dir {}".format(self.bucket_obs)) mox.file.make_dirs(self.bucket_obs) def step_end(self, run_context): if self.has_send is False: print("Send Graph file to the obs") self.syn_files() self.has_send = True def syn_files(self): process = Process(target=mox.file.copy_parallel, args=(self.Graph_path, self.bucket_obs), name="file_sync") process.start() def download_data(src_data_url, tgt_data_path, rank, flag="0"): """ Download the dataset from the obs. src_data_url (Str): should be the dataset path in the obs tgt_data_path (Str): the local dataset path rank (Int): the current rank id """ cache_url = tgt_data_path EXEC_PATH = '/tmp' if rank % 8 == 0: import moxing as mox print("Modify the time out from 300 to 30000") print(os.listdir(cache_url)) for files in os.listdir(cache_url): files_path = os.path.join(cache_url, files) try: shutil.rmtree(files_path) except OSError: os.remove(files_path) print(f"Delete dataset in path {cache_url}...") print("begin download dataset", flush=True) if not os.path.exists(cache_url): os.makedirs(cache_url, exist_ok=True) mox.file.copy_parallel(src_url=src_data_url, dst_url=cache_url) print("Dataset download succeed!", flush=True) f = open(f"/tmp/install_{flag}.txt", 'w') f.close() # stop while not os.path.exists(f"/tmp/install_{flag}.txt"): time.sleep(1) def download_compiler_cache_from_obs(args_opt, rank): """ Download the dataset from the obs. src_data_url (Str): should be the dataset path in the obs tgt_data_path (Str): the local dataset path rank (Int): the current rank id """ compiler_cache_obs_path = f"{args_opt.compiler_name}/rank_{rank}/" compiler_cache_local_path = f"/cache/compiler_cache/rank_{rank}/" time.sleep(rank%16) mox.file.copy_parallel(src_url=compiler_cache_obs_path, dst_url=compiler_cache_local_path) print(f"Rank {rank} download compiler cache {compiler_cache_obs_path} succeed!", flush=True) f = open(f"/tmp/restore_compiler_{rank}.txt", 'w') f.close() while not os.path.exists(f"/tmp/restore_compiler_{rank}.txt"): time.sleep(1) def download_ckpt_from_obs(args_opt, cache_url, rank): """ Download the dataset from the obs. src_data_url (Str): should be the dataset path in the obs tgt_data_path (Str): the local dataset path rank (Int): the current rank id """ local_ckpt_url = os.path.join(cache_url, f"rank_{rank}.ckpt") # # if args_opt.restore_steps == 0: # obs_ckpt_url = os.path.join(args_opt.restore_checkpoint_bucket_dir, # f"rank_{rank}", # args_opt.restore_ckpt_name_prefix.replace('*', str(rank))) # else: obs_ckpt_url = os.path.join(args_opt.restore_checkpoint_bucket_dir, f"rank_{rank}", f"{args_opt.restore_ckpt_name_prefix.replace('*', str(rank))}") import moxing as mox print("Modify the time out from 300 to 30000") # print(f"begin download ckpt from {obs_ckpt_url}") # if not os.path.exists(os.path.join(cache_url, f"rank_{rank}")): # os.makedirs(os.path.join(cache_url, f"rank_{rank}"), exist_ok=True) # if not os.path.exists(cache_url): # os.makedirs(cache_url, exist_ok=True) time.sleep(rank % 4) try: mox.file.copy(src_url=obs_ckpt_url, dst_url=local_ckpt_url) except Exception as error: print(f"Error: {error}, download again...") time.sleep(10) mox.file.copy(src_url=obs_ckpt_url, dst_url=local_ckpt_url) print(f"Rank {rank} download ckpt succeed!", flush=True) # print(f"Rank {rank} download ckpt {obs_ckpt_url} succeed!", flush=True) f = open(f"/tmp/restore_{rank}.txt", 'w') f.close() # stop while not os.path.exists(f"/tmp/restore_{rank}.txt"): time.sleep(1) print(os.listdir(cache_url)) def download_ckpt_from_obs_7B(args_opt, cache_url, rank): """ Download the dataset from the obs. src_data_url (Str): should be the dataset path in the obs tgt_data_path (Str): the local dataset path rank (Int): the current rank id """ # print(f"begin download ckpt from {obs_ckpt_url}") # if not os.path.exists(os.path.join(cache_url, f"rank_{rank}")): # os.makedirs(os.path.join(cache_url, f"rank_{rank}"), exist_ok=True) # if not os.path.exists(cache_url): # os.makedirs(cache_url, exist_ok=True) # time.sleep(rank % 4) if rank%8 ==0: local_ckpt_url = os.path.join(cache_url, f"rank.ckpt") stage_num = args_opt.stage_num D.init() device_num = D.get_group_size() stage_device_num = device_num // stage_num rank_download = (rank // stage_device_num) * stage_device_num obs_ckpt_url = os.path.join(args_opt.restore_checkpoint_bucket_dir, f"rank_{rank_download}", f"{args_opt.restore_ckpt_name_prefix}_{rank_download}-{args_opt.restore_steps}_4.ckpt") import moxing as mox print("Modify the time out from 300 to 30000") try: mox.file.copy(src_url=obs_ckpt_url, dst_url=local_ckpt_url) except Exception as error: print(f"Error: {error}, download again...") time.sleep(3) mox.file.copy(src_url=obs_ckpt_url, dst_url=local_ckpt_url) print(f"Rank {rank} download ckpt succeed!", flush=True) # print(f"Rank {rank} download ckpt {obs_ckpt_url} succeed!", flush=True) f = open(f"/tmp/restore.txt", 'w') f.close() # stop while not os.path.exists(f"/tmp/restore.txt"): time.sleep(1) print(os.listdir(cache_url)) def download_merged_ckpt_from_obs(args_opt, cache_url, rank): """ Download the dataset from the obs. src_data_url (Str): should be the dataset path in the obs tgt_data_path (Str): the local dataset path rank (Int): the current rank id """ local_ckpt_url = os.path.join(cache_url, f"merged.ckpt") obs_ckpt_url = "obs://research-my/taoht-100b/ckpt_100b/merged_100b/PengChengMind_delta_rst11_36900-3980-5548_layers_fp16.ckpt" import moxing as mox print("Modify the time out from 300 to 30000") print("begin download ckpt", flush=True) if rank%8 == 0: mox.file.copy(src_url=obs_ckpt_url, dst_url=local_ckpt_url) f = open(f"/tmp/restore.txt", 'w') f.close() while not os.path.exists(f"/tmp/restore.txt"): time.sleep(1) print(f"Rank {rank} download ckpt succeed!", flush=True) def download_OneCKPT_from_obs(obs_ckpt_url, local_ckpt_url, rank): """ Download the dataset from the obs. src_data_url (Str): should be the dataset path in the obs tgt_data_path (Str): the local dataset path rank (Int): the current rank id """ import time import moxing as mox print("Modify the time out from 300 to 30000") print(f"begin download ckpt from {obs_ckpt_url}") if rank % 8 == 0: time.sleep(rank % 4) mox.file.copy(src_url=obs_ckpt_url, dst_url=local_ckpt_url) os.system(f"chmod 777 {local_ckpt_url}") print(f"Rank {rank} download ckpt {obs_ckpt_url} succeed!", flush=True) f = open(f"/tmp/restore.txt", 'w') f.close() # stop while not os.path.exists(f"/tmp/restore.txt"): time.sleep(1) pengchengmind-7b/tokenizer/000077500000000000000000000000001472353524300162145ustar00rootroot00000000000000pengchengmind-7b/tokenizer/baichuan2/000077500000000000000000000000001472353524300200505ustar00rootroot00000000000000pengchengmind-7b/tokenizer/baichuan2/config.json000066400000000000000000000013661472353524300222160ustar00rootroot00000000000000{ "_from_model_config": true, "architectures": [ "BaichuanForCausalLM" ], "auto_map": { "AutoConfig": "configuration_baichuan.BaichuanConfig", "AutoModelForCausalLM": "modeling_baichuan.BaichuanForCausalLM" }, "tokenizer_class": "BaichuanTokenizer", "bos_token_id": 1, "eos_token_id": 2, "gradient_checkpointing": false, "hidden_act": "silu", "hidden_size": 5120, "initializer_range": 0.02, "intermediate_size": 13696, "model_max_length": 4096, "model_type": "baichuan", "num_attention_heads": 40, "num_hidden_layers": 40, "pad_token_id": 0, "rms_norm_eps": 1e-06, "tie_word_embeddings": false, "torch_dtype": "bfloat16", "transformers_version": "4.29.2", "use_cache": true, "vocab_size": 125696 } pengchengmind-7b/tokenizer/baichuan2/configuration_baichuan.py000066400000000000000000000045201472353524300251240ustar00rootroot00000000000000# Copyright 2023 Baichuan Inc. All Rights Reserved. # Copyright 2022 EleutherAI and the HuggingFace Inc. team. All rights reserved. # # This code is based on EleutherAI's GPT-NeoX library and the GPT-NeoX # and OPT implementations in this library. It has been modified from its # original forms to accommodate minor architectural differences compared # to GPT-NeoX and OPT used by the Meta AI team that trained the model. # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. # You may obtain a copy of the License at # # http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 # # Unless required by applicable law or agreed to in writing, software # distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. # See the License for the specific language governing permissions and # limitations under the License. from transformers.configuration_utils import PretrainedConfig from transformers.utils import logging logger = logging.get_logger(__name__) class BaichuanConfig(PretrainedConfig): model_type = "baichuan" keys_to_ignore_at_inference = ["past_key_values"] def __init__( self, vocab_size=125696, hidden_size=4096, intermediate_size=11008, num_hidden_layers=32, num_attention_heads=32, hidden_act="silu", max_position_embeddings=4096, initializer_range=0.02, rms_norm_eps=1e-6, use_cache=True, pad_token_id=0, bos_token_id=1, eos_token_id=2, tie_word_embeddings=False, **kwargs, ): self.vocab_size = vocab_size self.max_position_embeddings = max_position_embeddings self.hidden_size = hidden_size self.intermediate_size = intermediate_size self.num_hidden_layers = num_hidden_layers self.num_attention_heads = num_attention_heads self.hidden_act = hidden_act self.initializer_range = initializer_range self.rms_norm_eps = rms_norm_eps self.use_cache = use_cache super().__init__( pad_token_id=pad_token_id, bos_token_id=bos_token_id, eos_token_id=eos_token_id, tie_word_embeddings=tie_word_embeddings, **kwargs, ) pengchengmind-7b/tokenizer/baichuan2/special_tokens_map.json000066400000000000000000000010401472353524300245760ustar00rootroot00000000000000{ "bos_token": { "content": "", "lstrip": false, "normalized": true, "rstrip": false, "single_word": true }, "eos_token": { "content": "", "lstrip": false, "normalized": true, "rstrip": false, "single_word": true }, "unk_token": { "content": "", "lstrip": false, "normalized": true, "rstrip": false, "single_word": true }, "pad_token": { "content": "", "lstrip": false, "normalized": true, "rstrip": false, "single_word": true } } pengchengmind-7b/tokenizer/baichuan2/tokenization_baichuan.py000066400000000000000000000215061472353524300247760ustar00rootroot00000000000000# Copyright (c) 2023, Baichuan Intelligent Technology. All rights reserved. import os from shutil import copyfile from typing import Any, Dict, List, Optional, Tuple import sentencepiece as spm from transformers.tokenization_utils import AddedToken, PreTrainedTokenizer from transformers.utils import logging logger = logging.get_logger(__name__) VOCAB_FILES_NAMES = {"vocab_file": "tokenizer.model"} PRETRAINED_VOCAB_FILES_MAP = { "vocab_file": {}, "tokenizer_file": {}, } PRETRAINED_POSITIONAL_EMBEDDINGS_SIZES = {} class BaichuanTokenizer(PreTrainedTokenizer): """ Construct a Baichuan tokenizer. Based on byte-level Byte-Pair-Encoding. Args: vocab_file (`str`): Path to the vocabulary file. """ vocab_files_names = VOCAB_FILES_NAMES pretrained_vocab_files_map = PRETRAINED_VOCAB_FILES_MAP max_model_input_sizes = PRETRAINED_POSITIONAL_EMBEDDINGS_SIZES model_input_names = ["input_ids", "attention_mask"] def __init__( self, vocab_file, unk_token="", bos_token="", eos_token="", pad_token=None, sp_model_kwargs: Optional[Dict[str, Any]] = None, add_bos_token=True, add_eos_token=False, clean_up_tokenization_spaces=False, **kwargs, ): self.sp_model_kwargs = {} if sp_model_kwargs is None else sp_model_kwargs bos_token = ( AddedToken(bos_token, lstrip=False, rstrip=False) if isinstance(bos_token, str) else bos_token ) eos_token = ( AddedToken(eos_token, lstrip=False, rstrip=False) if isinstance(eos_token, str) else eos_token ) unk_token = ( AddedToken(unk_token, lstrip=False, rstrip=False) if isinstance(unk_token, str) else unk_token ) pad_token = ( AddedToken(pad_token, lstrip=False, rstrip=False) if isinstance(pad_token, str) else pad_token ) super().__init__( bos_token=bos_token, eos_token=eos_token, unk_token=unk_token, pad_token=pad_token, add_bos_token=add_bos_token, add_eos_token=add_eos_token, sp_model_kwargs=self.sp_model_kwargs, clean_up_tokenization_spaces=clean_up_tokenization_spaces, **kwargs, ) self.vocab_file = vocab_file self.add_bos_token = add_bos_token self.add_eos_token = add_eos_token self.sp_model = spm.SentencePieceProcessor(**self.sp_model_kwargs) self.sp_model.Load(vocab_file) def __getstate__(self): state = self.__dict__.copy() state["sp_model"] = None return state def __setstate__(self, d): self.__dict__ = d self.sp_model = spm.SentencePieceProcessor(**self.sp_model_kwargs) self.sp_model.Load(self.vocab_file) @property def vocab_size(self): """Returns vocab size""" return self.sp_model.get_piece_size() def get_vocab(self): """Returns vocab as a dict""" vocab = {self.convert_ids_to_tokens(i): i for i in range(self.vocab_size)} vocab.update(self.added_tokens_encoder) return vocab def _tokenize(self, text): """Returns a tokenized string.""" return self.sp_model.encode(text, out_type=str) def _convert_token_to_id(self, token): """Converts a token (str) in an id using the vocab.""" return self.sp_model.piece_to_id(token) def _convert_id_to_token(self, index): """Converts an index (integer) in a token (str) using the vocab.""" token = self.sp_model.IdToPiece(index) return token def convert_tokens_to_string(self, tokens): """Converts a sequence of tokens (string) in a single string.""" current_sub_tokens = [] out_string = "" prev_is_special = False for i, token in enumerate(tokens): # make sure that special tokens are not decoded using sentencepiece model if token in self.all_special_tokens: if not prev_is_special and i != 0: out_string += " " out_string += self.sp_model.decode(current_sub_tokens) + token prev_is_special = True current_sub_tokens = [] else: current_sub_tokens.append(token) prev_is_special = False out_string += self.sp_model.decode(current_sub_tokens) return out_string def save_vocabulary( self, save_directory, filename_prefix: Optional[str] = None ) -> Tuple[str]: """ Save the vocabulary and special tokens file to a directory. Args: save_directory (`str`): The directory in which to save the vocabulary. Returns: `Tuple(str)`: Paths to the files saved. """ if not os.path.isdir(save_directory): logger.error(f"Vocabulary path ({save_directory}) should be a directory") return out_vocab_file = os.path.join( save_directory, (filename_prefix + "-" if filename_prefix else "") + VOCAB_FILES_NAMES["vocab_file"], ) if os.path.abspath(self.vocab_file) != os.path.abspath( out_vocab_file ) and os.path.isfile(self.vocab_file): copyfile(self.vocab_file, out_vocab_file) elif not os.path.isfile(self.vocab_file): with open(out_vocab_file, "wb") as fi: content_spiece_model = self.sp_model.serialized_model_proto() fi.write(content_spiece_model) return (out_vocab_file,) def build_inputs_with_special_tokens(self, token_ids_0, token_ids_1=None): bos_token_id = [self.bos_token_id] if self.add_bos_token else [] eos_token_id = [self.eos_token_id] if self.add_eos_token else [] output = bos_token_id + token_ids_0 + eos_token_id if token_ids_1 is not None: output = output + bos_token_id + token_ids_1 + eos_token_id return output def get_special_tokens_mask( self, token_ids_0: List[int], token_ids_1: Optional[List[int]] = None, already_has_special_tokens: bool = False, ) -> List[int]: """ Retrieve sequence ids from a token list that has no special tokens added. This method is called when adding special tokens using the tokenizer `prepare_for_model` method. Args: token_ids_0 (`List[int]`): List of IDs. token_ids_1 (`List[int]`, *optional*): Optional second list of IDs for sequence pairs. already_has_special_tokens (`bool`, *optional*, defaults to `False`): Whether or not the token list is already formatted with special tokens for the model. Returns: `List[int]`: A list of integers in the range [0, 1]: 1 for a special token, 0 for a sequence token. """ if already_has_special_tokens: return super().get_special_tokens_mask( token_ids_0=token_ids_0, token_ids_1=token_ids_1, already_has_special_tokens=True, ) bos_token_id = [1] if self.add_bos_token else [] eos_token_id = [1] if self.add_eos_token else [] if token_ids_1 is None: return bos_token_id + ([0] * len(token_ids_0)) + eos_token_id return ( bos_token_id + ([0] * len(token_ids_0)) + eos_token_id + bos_token_id + ([0] * len(token_ids_1)) + eos_token_id ) def create_token_type_ids_from_sequences( self, token_ids_0: List[int], token_ids_1: Optional[List[int]] = None ) -> List[int]: """ Creates a mask from the two sequences passed to be used in a sequence-pair classification task. An ALBERT sequence pair mask has the following format: ``` 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 | first sequence | second sequence | ``` if token_ids_1 is None, only returns the first portion of the mask (0s). Args: token_ids_0 (`List[int]`): List of ids. token_ids_1 (`List[int]`, *optional*): Optional second list of IDs for sequence pairs. Returns: `List[int]`: List of [token type IDs](../glossary#token-type-ids) according to the given sequence(s). """ bos_token_id = [self.bos_token_id] if self.add_bos_token else [] eos_token_id = [self.eos_token_id] if self.add_eos_token else [] output = [0] * len(bos_token_id + token_ids_0 + eos_token_id) if token_ids_1 is not None: output += [1] * len(bos_token_id + token_ids_1 + eos_token_id) return output pengchengmind-7b/tokenizer/baichuan2/tokenizer.model000066400000000000000000075043231472353524300231220ustar00rootroot00000000000000                   

      

      

                   
      
          
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           ０ １ ２ ３ ４ ５ ６ ７ ８ ９ + - = ， 。 ！ ？ 、 ： ￥ . ! ? ...  。。。  。。。。。。 《 》 【 】 『 』 ```  ---   ； ． ＝ ＜ ＞ － ＋ ％ ‼ ㊣ ／ ｜                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                 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▁infringement=4 拐点>4 浪尖?4 发到@4  学院的A4  灭火器B4  ▁witchC4 故里D4  折优惠E4  情侣头像F4  重点任务G4  ▁NobleH4 历来I4  发出了J4  政府采购K4  ▁floodsL4  立即购买M4 背上N4 ▁BSO4  ▁geographyP4  临床研究Q4  不平衡R4  借款人S4  就会导致T4 semblU4  ▁BarrettV4 滁州W4 树的X4  小技巧Y4  ▁projectionsZ4  都是因为[4  ▁Rosa\4 黄鹤]4  的那样^4 pieces_4 糖分`4  主要是因为a4 眼花b4 十天c4 卷烟d4 如火e4 大手f4 崇德g4 棒的h4  系统和i4  政法委书记j4 有理k4  而是在l4 亚军m4 望去n4 田县o4 教辅p4  第十八q4  ▁germr4  ▁Evenings4  指导和t4  就地过年u4 enziev4  ▁prematurew4  经济运行x4 attiy4 囊肿z4  持续开展{4  ▁cough|4 原名}4  道德经~4  ▁queer4 minent4 去哪4 芥子4  国内疫情4 背包4 平坦4  健康中国4 腾腾4 扔掉4 领衔4 ▁KB4 Integ4 仇恨4  医保基金4  ▁WARRAN4  ▁Wealth4  daughter4  ▁Equality4  第一部4  服务质量4  Tickets4 标示4  路街道4 ▁AK4  公认的4  建议收藏4  感染风险4  ▁integer4  ▁Artificial4 防盗4  ▁hormone4  induced4 needed4 ATES4 jh4 谢绝4  我只是4  印象深刻4  Virtual4  ▁Default4 ovi4  的顺序4 领航4 adors4  ▁skept4 ilot4 光谷4  还不能4 所幸4  视频教程4  ▁blogging4  图片来自4  ▁coff4 耐用4  与时俱进4 拉法4  ▁Hampton4 凉的4 aeda4  ▁vest4  ▁skies4  ▁commodity4  ▁Bash4  完成任务4  城中村4  ▁Cinem4  ▁policym4  ▁się4  ▁Regular4 宋朝4  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BottZI GEN[I ▁LCD\I  是世界上]I ár^I 海涛_I 艰险`I  考试报名aI  ▁NursebI  拉开了cI ▁suedI  每一份eI  办理相关fI  ▁mutationsgI  顾名思义hI  ▁UniqueiI 货品jI  整理发布kI  designedlI  ▁convictionsmI  ▁FernandonI 的量oI  ▁SurvepI 豆角qI  六盘水rI jpsI BultI  但只要uI  ▁eyebvI  ▁CamerwI ▁sabxI  系安全带yI AlbumzI 名次{I  空即是色|I  ▁surfing}I 安防~I 雨后I  扫码进入I icornI  ▁PreparI  国防部I  地球上I  具体内容I ▁NRI  不收取I 夏至I 蚊虫I  ▁SecureI  ▁RetirementI  更大贡献I 临摹I  县政协I зуI  工作实际I orisI  ▁unparalleledI 乐业I 领券I  ▁hackingI  ▁contractingI 别急I 字帖I readerI  ▁RequirementsI ▁TotI  实施诈骗I udingI 题干I  佩戴安全头盔I  ▁ProviderI 味儿I 浓烈I  ▁LeoneI 可做I 多国I 计税I  ocraticI 写过I  掉以轻心I  已连续I  我们用I 人寿I  ▁hempI  岗位要求的I  ▁AdjustI dimI  主动作为I  尽量少I mansI 超低I  的朋友圈I  ▁SharpI  ▁breachesI  ▁LeatherI  ▁backwardsI 掌心I EmbI  的组合I  ▁polymerI xfI iltersI  ▁incubI 滋滋I  的大量I 一书I  ▁metabolismI 船只I  酒驾醉驾I ouringI  ▁BetaI  ▁firearmI 律所I LewI seeingI  图文来源网络I  ▁EVERI 会以I 着装I  升级改造I  度一切苦厄I 能耗I 补办I  的黄金I  点击下方图片I  archiveI  ▁decoratingI 住行I ruleI UnionI  ▁trunkI ohydI  ▁forkI anzaI 当之I 薪金I TypI  腾讯视频I  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客气wK  ▁BreastxK  ▁DocumentsyK  家喻户晓zK peace{K ▁COM|K 欢欢}K  ▁Offices~K 集会K  关于调整K  ▁AmerK  知识竞赛K  qualifiedK  ▁stereotypesK 反派K 人权K 再做K  图文编辑K  是诸法空相K  ▁spiceK  ▁sandwicK 二要K ▁MukK  小规模纳税人K 晦涩K eccK  认真地K  都不一样K  大家一定要K  ▁OscarsK  构建新发展格局K  ▁ambientK  中央八项规定精神K 伤痕K  生产车间K 食客K  我心里K  工作流程K  自行承担K  ▁registeringK 预热K FantK 公报K 古道K  ▁neonK 等额K 荟萃K  过年的K  ▁fadeK  ▁CranK  ▁ChildhoodK ällK  决定对K  新闻记者K  ▁sleeveK 消食K homK  以身作则K  刑侦大队K  ▁JungK  出席会议并讲话K  SelectorK  靠谱的K  ▁restructuringK 酝酿K  了我的K RoundK  ▁LifetimeK 飞舞K 九天K 角膜K  应当按照K  ophobiaK  党的十八大以来K  ▁VintageK  ▁EmergingK  ▁interactingK 配对K  ▁bandwidthK + $转载目的在于传递更多信息K 也未K 张志K jayK 金城K  调研组K  ▁McConnellK 号角K oilK  环境整治K  生活物资K kbK 易感K  factoryK  ▁IntegrationK ohoK  ▁strengthenedK 由各K vertsK 露营K ▁USSK  ▁SurvivK 抬高K  记录的K  性格开朗K  ▁LampK  执勤民警K mbHK 反观K 药性K ▁GUK  我不能K atalogK  梵蒂冈K ownsK scarK ▁RheK  ▁wolfK ALTK  承担起K ▁AlfK  ▁sodiumK  ▁impairedK 博白K  西双版纳K 后经K 家伙K  交通管理部门K  ▁LicensedK  就很容易K  的案件K 大鹏K 年月K  为了能K  这些都K  工作能力K  CreatingK ANNK atenL uyenL alachL  ▁selectiveL 三重L  规定了L  ▁DevicesL 波特L  公交站L 展位 L  绝对不能 L  不垢不净 L ▁AMD L 热身 L  信息共享L 不俗L 平度L 少林L 风范L  如果把L  ▁TheresaL  综合改革L  甘情愿L  幼升小L 引爆L 搜狐L 镇雄L  植物园L  这个故事L LetterL  ▁advocatingL 尼克L 本级 L 理气!L Side"L  并不知道#L  根据实际情况$L  ▁receptor%L 德宏&L 评卷'L Zero(L  工作量)L osaic*L 人呢+L 汉口,L  ▁Colonel-L 同性.L 围着/L  全长约0L Leon1L 辉瑞2L bilt3L  ▁Missing4L  ▁judgement5L 获胜6L 阴雨7L  ▁resh8L 一指9L 菜谱:L 长制;L  最简单L  ▁relocated?L 减持@L  这么好的AL  思想和行动BL  ▁devilCL 由衷DL  ▁WolverEL  ▁KanyeFL  ▁comparativeGL  ▁obstacleHL 有名IL 风趣JL  她就是KL  近些年LL  ContractML ñaNL  ▁chromeOL CAPPL 这般QL  ▁RootRL 锦标SL 扫地TL  属虎人UL  的追求VL ▁segWL 先知XL  平安安YL  marketsZL 不齐[L  发展为\L  的商品]L  ▁comprise^L 内陆_L 无能`L zieraL  中职学校bL  本草纲目cL  perfectdL 陋习eL NOTEfL 三者gL  GeorgiahL ' ssssssssssssssssssssssssssssssssiL 邪恶jL sqrtkL WMlL  ▁PublishersmL GanL 包袱oL 害虫pL ctvqL  两手抓rL printfsL  的大事tL  检查结果uL  ▁CafévL 打发wL 蔬果xL  一直都在yL  ▁chiczL  ▁booster{L  危险化学品|L 苍蝇}L  一点儿~L 海宁L  以往的L  受访者L  ▁mankindL  用的是L  可能要L 审慎L 银联L  divisionL 剪裁L  发生交通事故L 脉搏L  革命先烈L  ▁curatorL shotsL 一岁L  ▁lobbyingL 长子L  ▁seatedL  经济高质量发展L 舰队L BandL ▁konL  ▁ConcordL 教官L  当天下午L  ▁unfamiliarL  电影节L  ▁LuckilyL  动物的L  ▁JumpL 盘活L  的影响力L  ▁osteL  ▁tenthL  副处长L  日确诊L ▁ViaL 香型L  资源优势L  ▁BiologicalL  开发有限公司L 围巾L  ▁favouritesL 抚顺L rityL 空降L SANL  维持在L  PoliticalL 宝安L  ▁BoothL  ▁enhancesL 可有L 无菌L  周岁的L obbiesL 分夺L eductL 新余L 落网L 调皮L  ▁shoresL  先生说L NikeL ▁tedL  你不是L  ▁chemotherapyL 两端L  信息中心L 爱党L 江夏L 节前L  人社厅L  底层逻辑L 现房L  天花板L  一应俱全L  大幅提升L  ▁passwordsL 元件L 酌情L 取缔L 要约L  产阶级L  元一斤L  的还有L  aduatesL  ▁culturallyL 写真L afaL  ▁GalaL  ▁PixelL 少走L  小学校L obilL edayL  ▁HelsL  ▁BullsL PickL  可以起到L  的教师L  王阳明L  广州日报L 阖家L  但同时L  纪念碑L  齐白石L ▁LumL  ▁CriticsL 微店L  ▁xmlnsL  ▁stewardL  ▁DetermL  ▁awakenL  这个消息L isiteL 五位L 生出L  统一组织L  研究者L  分析研判L 顶端L ppyL  乡亲们L  少先队员L  ▁SprintL  ▁aggravL  SingaporeL 令第M 齿轮M orumM  ▁cylinderM BUGM  金山银山M  MoreoverM 大把M  ▁sneakM  ▁Peoples M 商住 M  ▁capacities M 一码 M 问政 M  FeatureM 简短M  中出现M  专业人才M 过境M  孩子是M ▁cynM  立案调查M  在一定程度上M  astrousM  ▁SpeciesM 瑶族M 苦干M  年中考M 不累M ourmetM  天安门M  ▁mysteriesM  个人观点 M  ▁bargain!M  又到了"M  顺利通过#M oyan$M  ▁Mechanical%M 的马&M  参加笔试'M worker(M 极品)M  与他们*M  可有效+M 龙潭,M  ▁Kris-M  正常情况下.M 该项/M  基督徒0M  ▁tornado1M 你又2M 过快3M Room4M 粉笔5M  征集志愿6M  autions7M xz8M 开裂9M 身受:M ▁Sig;M  决定书M  也可能是?M 温哥@M  ▁flawedAM  保护的BM  ▁einerCM 机车DM  有一名EM  贵人相助FM  起源于GM  ▁SonicHM 下场IM 双层JM  ▁UltimatelyKM amacLM  次全国人口普查MM  ▁PrairieNM  如何做好OM  ▁AvivPM  急诊科QM  JusticeRM  ▁destinySM 联社TM 节制UM  使用手机VM  ▁AgentsWM  ▁adapterXM  成为一种YM  领取方式ZM 萌萌[M  ▁sworn\M 定兴]M 换上^M ▁Rex_M  厦门大学`M  可提供aM  调查结果bM  反腐败cM  在此次dM  公益性岗位eM  走到了fM 布尔gM 而当hM ieberiM  eworthyjM 冰川kM ▁HyplM  环卫工人mM  还是可以nM 一盏oM  在网络上pM OkayqM 梁山rM 胸前sM 讲台tM  等重大uM  县委组织部vM 河畔wM  基层治理xM  科技进步yM  ▁devotezM  ▁persecution{M 香肠|M  ▁prophe}M  ▁Preservation~M 晒干M 结伴M ovskyM 博爱M  从武汉M  的一定M  各个方面M  ▁beginningsM 久违M  诈骗罪M  平均水平M  的气息M  生态环境部M 小觑M 随迁M 多情M 政客M  住房城乡建设M  我们又M  日举行M AMESM  支配收入M . '人民群众生命安全和身体健康M 破除M  电话咨询M  ▁padsM  封闭式管理M enzM  再后来M  投资项目M  特级教师M  综合整治M  ▁jealousM  的人类M MarieM  VirginiaM 季后M  ▁outfitsM 倒塌M  仅供学习M  新疆维吾尔自治区M  ▁SteelersM ▁QurM  ▁drainageM  ▁OfficialsM  ▁repertoireM 二连M  足三里M enburgM geriesM  communityM 万块M  不出门M  ▁issuM  ▁navyM  ▁combustM clinM  也成为了M  ▁FighterM  ▁wonderfullyM  本地宝M urnameM 歌颂M lassesM  includesM  ▁remarkablyM  徐志摩M  团结带领M  ▁ConfederateM  ▁sufficientlyM  ▁upgradingM FitM errorsM 日趋M  ▁twistsM  最高人民检察院M 风控M BetterM  ▁menusM  producedM 皈依M  生活必需品M 二建M 傻子M  的必要M  医生说M  降血压M 雪中M ▁JDM 升旗M 两份M 喝点M  济宁市M ahrM  的人工M  的阶段M  感受一下M  ▁inspectionsM 兴国M 剔透M  制成的M OTAM  版权归属M  新世界M  想到了M DebugM 前脸M  平平安安M  ▁idealsM  ▁HoffmanM 兵器M  在古代M  identialM  reementsM 盘子M  明确表示M 得快M SCRM  有关问题M 丰盈M 放行M  跟自己M  省公安厅M 一聊M  课教师M peredM 并入M  相关材料M  道德与法治M 和在N 娜娜N  两个小时N OffsetN 寸步N  ▁assassinationN 儒家N  用什么N 来年N  出来后 N  跟我们 N Games N  ▁Rapt N  ▁shred N  AverageN  ▁royaltyN 征迁N 桑叶N  医保电子凭证N  不断发展N 不治N 焚香N  从目前N ActorN cticaN  ▁MythN 村内N  了一半N  新农村N  innamonN  主动性N  转型发展N 被撞 N 该剧!N 余地"N  坚实的基础#N  Consider$N  ▁Dorothy%N  ▁Speedway&N 变差'N  ▁forgiveness(N  金字塔)N  集团董事长*N 无阻+N 白嫩,N  讲解了-N  抓获犯罪嫌疑人.N 上说/N 宋词0N  ▁Attorneys1N notes2N omers3N 益阳4N 若能5N ▁$_6N 昌盛7N 王思8N  兢兢业9N  ▁Kimber:N  严重时;N  分夺秒N  ▁Phillip?N  Development@N alerAN  一件事情BN  ▁InvestorCN 连通DN  ▁AheadEN 啪啪FN StrongGN  ATIONALHN 诚邀IN  黄鹤楼JN 慵懒KN 其二LN  到就近MN 切碎NN 这颗ON  ▁HerzPN  ▁StructureQN  ▁TransformationRN  感谢大家的阅读SN  感染者的TN 倾情UN  市场秩序VN 你却WN  ▁weighedXN 经管YN  管理层ZN  身体健康和[N Nearly\N hton]N ourced^N 很远_N DES`N  TimeoutaN 汹汹bN afiacN  的报告dN ineneN  ▁mentalityfN 不苟gN 查分hN xiaoiN  ▁autobijN  ▁DaughterkN  功能区lN  音视频mN  特异性nN 东汉oN  没有得到pN  DurationqN  局限于rN  其中之一sN  ▁scooptN  以为自己uN  ▁indoorsvN 找寻wN 纹路xN IngyN  中国文化zN  那么简单{N  ▁Penny|N  ▁theology}N cmd~N fedN  努力去N  网友评论N  若干问题的N  ▁WeissN  ▁StraitN  ▁bespokeN 岛屿N 浦江N  ▁contraN  ▁onionsN 大展N 周杰N  InternalN –　N 大关N  比上年N  ▁spicesN 淡水N ▁KYN  ▁unauthorizedN 牵线N 章丘N  ▁chassisN  ▁introN 紧贴N  ▁militantsN  主治医师N 的陈N 黄梅N  旅游度假区N  ▁grainsN 乳胶N ▁szN AutomN adderN 士气N 活禽N 写生N + $现实生活中的小事也是这样N yjN 井下N 日光N 脊髓N  创新能力N  ▁LotsN 世外N 传送N  预检分诊N  ▁wiresN  ▁GuidesN  如实填写N 回调N  地理位置优越N 一要N  ObviouslyN  膀胱经N 居易N  ▁förN  新要求N  相比较N  识别图中二维码N 特许N ItalyN  imbledonN 十日N  ▁playfulN 筑起N  ▁CoupN  ▁POSTN 送餐N  如果发现N 分两N  ▁ReachN  ▁DiplomN 共治N 无理N pentN 永嘉N ylieN  由高到低N 有难N 触电N 请与N 课前N  一氧化碳N  批评教育N  ▁oppressionN 早教N  观看了N  如何处理N  ▁GavinN penameN  ▁gingerN  describeN 匆忙N 清纯N  ▁asymN ruguN  酒后驾驶N  ▁sodaN  ▁accreditationN 沥干N ▁neoN 防寒N  以人民为中心N  老祖宗N 新兵N 帖子N 痛的N engersN  ▁AlexaN  ▁WeberN 在原N 比的N  ▁barkN LordN 牛油N  战疫情N  局集团有限公司N  通常是N  念念不忘N 帮她N upleN  助学贷款N  岁月静好N  所学专业N  ▁BenchN  ▁VariousN 写话O 和各O  回家了O  更是一种O  ▁impressionsO 放的O LETO WatO ffitiO  ▁territorial O 抱有 O  老中医 O licia O ▁Agu O 千伏O rebO  创新型O  正常运行O  ▁quirkyO 就叫O  为满足O  究竟是O  工程造价O 匝道O 黄酒O ▁hayO ▁necO  ▁НаO akisO '));O  ▁lockerO 护送O 搬进 O 攀登!O ▁","O  预防措施#O  ▁Basil$O  ▁Stafford%O 为好&O  专家学者'O beaut(O  ▁dependence)O 尽享*O  ▁paved+O %%,O  ▁McCart-O  ▁colonies.O 皮炎/O 返贫0O  ▁persist1O lambda2O 始发3O 长此4O  原因的5O  因此而6O  一篇文章7O  社区矫正8O ricing9O  ▁Rabbi:O  ▁hunter;O )×O 丝路?O these@O 无异AO 老去BO  ▁brighterCO  isationsDO KREO 艳丽FO yinGO  争分夺秒HO :‘IO 向右JO  ▁DeerKO  ▁котоLO  ▁exceedingMO  ▁nostalgiaNO 地头OO  对学校PO  女性朋友QO 橱柜RO 止痒SO  的领导TO  从零开始UO eqVO 筹建WO 惋惜XO  公告发布YO  等级证书ZO 一栋[O  又来了\O vier]O  ▁Deborah^O  的节日_O  当之无愧`O  越来越近aO  很可能会bO  被网友cO  recateddO 古文eO 定罪fO 俄语gO ollahO AwiO  你的人生jO  积极推动kO  陪孩子lO RachelmO  ▁AutumnnO ▁TinoO  直肠癌pO 外研qO  的表情rO  自然就sO  ▁ammunitiontO 翻开uO 早饭vO 供奉wO GixO 王志yO  中国家zO  大部分的{O  自主招生|O  世界级}O 库尔~O  保障和O 古装O  ▁PavilionO 挥洒O VIDEOO  ▁centrO  从一开始O  ▁securelyO  ▁BangaloreO RamO  的好习惯O  镇党委书记O 释义O  出自己的O  ▁typingO  ▁extinctionO 售罄O  ▁trainersO 东升O  ▁understandableO ineesO 中将O  找上门O  服务人员O  ▁presentlyO 诗篇O  外来人员O 六七O  ▁antioxidO  ▁packetO WINO  预计在O  再接再厉O  ▁pencilO  ▁RevealsO  政策性O  restrialO  ▁authoredO  ▁eclecticO 惩处O 获益O  这笔钱O  平台和O  独立思考O  ……“O  和政治O  dependentO  作品展O  friendsO  在实际O 下辖O 星的O 而动O  孩子的学习O 日志O  ▁MarksO 体魄O  山东大学O  农村宅基地O  ▁reproduceO 联欢O  ▁HydroO  prototypeO 惊心O  ▁OmanO  只有这样O  没有想到O  提升自己的O 佳品O  游戏的O lausO  ▁ReichO 间谍O  再加入O  ▁BermO 场站O  也知道O  ▁depictingO  在任何O AIDSO  ▁tabsO linuxO  ▁ensuredO xmO ndraO  价格面议O  BeautifulO 吸睛O 灾情O  统编语文O  ▁frameworksO 办结O 灵山O 防骗O ▁IsnO 架上O 水滴O 海景O  ▁corpsO  ▁overseeingO  不能吃O 享年O 用语O  点击下面O  伊斯兰O orityO ONSO  温哥华O 返利O mologyO 摘自O UESO  ▁dependencyO  ▁MidlandsO  妥妥的O  ▁buysO 懒腰O futureO  ▁ValuesO 私营O  属地管理O  开心快乐O  有需要的O  ▁prayingO 点前O  面积为O RankO  贫困群众O  ▁CalvinO 不回P MiniP  工程大学P  ▁TrudeauP digitP  ▁heavierP 敞开P  事业运势P  sponsoredP  ▁Sunshine P 排卵 P  一份力量 P  ▁Rouge P  ▁Vehicles P  炎热的P 顶替P  有阵雨或P  纤维素P enicP RiverP 区级P 牛的P  ▁caregiversP agogueP ATERP  文化建设P  ▁HydeP  ▁marriagesP 扣缴P  亲戚朋友P 双色P  ▁logosP  毛利率 P  ▁Cause!P  月工资"P  细致的#P  有效措施$P  二十五%P  ▁summ&P 小院'P 稍稍(P 缓刑)P  全自动*P 西城+P  ▁Quint,P  ▁contested-P 胡某.P ▁Ivy/P  的重要内容0P ARA1P 等症2P 航站3P 孟子4P  去哪儿5P  都是很6P  gradation7P 存钱8P  大众网9P  ▁Academ:P 平谷;P  获取方式

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新晋p  ▁coincidencep 年生p bilp  老奶奶p ▁LTEp  也可以用p 王大p alsap iancp  优异的成绩p  ▁Highlandsp  ▁fragrancep 前卫p mphp  报名中p  有关负责人p  ABILITYp  ▁growersp  经典老歌p  是所有p  已经完成p dockerp  ▁confidentialityp  他们还p  享受生活p  完全不同p  ▁Blankp  Warningp  roducedp  给人以p  ▁Graphicsp  Dictionaryp  每一名p 之最p 鱿鱼p  ▁Saturdaysp 纵然p 鸿运p  由国家p CELp  央视网p  的称号p  updatedp 戈壁p 无极p  承担着p  技师学院p  ▁herdp  ▁connectorp  等待着p  申请办理p Austinp  并处罚金人民币p 大坝p ritop  通用标准p  ▁enricp  ▁emailedp  ▁mutationp  ▁Procedurep 中游p 我司p  ▁pantp 走心p Noticeq  ▁curseq  ▁tappingq 受精q  教学内容q  ▁Coralq  ▁unterq  ▁daytimeq 泪流q ент q  应符合 q 变频 q 的被 q  铲屎官 q  ▁defensesq 固态q havenq 濒危q 玩了q 镀铬q  ▁Romanticq 暴利q 分班q  ▁Chamq 许愿q  西南地区q  ▁Nileq 兑付q 拥军q  LICENSEq 一城q 主旨q  眼看着 q  个人原因!q 医术"q  ▁turnaround#q  ▁Conservatives$q 的歌%q  在逃人员&q  总体来说'q  ▁encl(q 月龄)q 灾祸*q 质问+q  科医院,q  training-q  更有利于.q  ▁aide/q  ▁Roads0q 较短1q ▁ASE2q ▁Jol3q  ▁Shoes4q  ▁resemble5q 上肢6q  动车组7q  工作者的8q  rospect9q  ▁parole:q  仅有的;q  ▁Automationq 之长?q 增信@q  结束时Aq 奖杯Bq  垃圾的Cq PollDq  ▁poisoningEq 贴吧Fq PagesGq  阐述了Hq njIq  酒店的Jq  ▁beamsKq  全勤奖Lq  StrategyMq  ▁AbdullahNq 变性Oq 激昂Pq 责怪Qq  未发现Rq  ▁FlipSq ophersTq  元素的Uq  沈丘都市网Vq  ▁FischerWq  中心和Xq  产品设计Yq  全球疫情Zq  出行安全[q  ▁Extended\q  ▁Congressman]q 学而^q  都不够_q  就有可能`q  ▁Lumpaq 五千bq 住处cq  稳就业dq  更多精彩资讯eq 仙家fq abovegq  ▁upheldhq 童子iq doujq  比较高的kq  公共科目lq REDmq  调查报告nq  ▁layeredoq  ▁fashionablepq fraqq  不干净rq  书记员sq ▁Vijtq Unlessuq ▁IQvq Kathwq  区融媒体中心xq 乐享yq 报业zq 更远{q 芳草|q  归属于}q  的好奇~q  ▁Seeingq 密云q vehq  大药房q  都来了q auffq  communicationq 四轮q 氢能q agonalq 坦白q  认真对待q 重力q  汇报了q andanq  ▁Bladeq  需求和q ightedq  雷神山q sidedq WFq  公平的q  上一层楼q  ▁signageq 矿井q  最长的q Bridgeq  ▁foldedq fabq 很重q  户型图q  那我们q 共性q  ▁Codesq  ▁intoxq  是否能够q  Transactionq 两块q  ▁pensq 我再q 水生q  的是一个q otineq 置信q  身份证明q  ▁cathq  Outsideq  romagneticq  ▁Sociologyq 上扬q ▁ABOq  ▁qualitativeq  黔西南q  ▁Valeq 挽留q  录取的q ▁Segq 李玉q  ▁Sharkq  ▁medicinalq MONq  亚硝酸盐q visitq ividedq  ▁optimumq 校方q  ▁thirstq 扎心q 畅玩q abellaq  ▁treadq  ▁aquaticq 繁星q  教育活动q  ▁Gujaratq 情缘q  全都是q  学生和q  ▁rebellionq WGq  组建了q  ▁Throwq 白癜q 看中q  主动请缨q  ▁intellectq ▁Neoq  ▁vampireq  更别说q  的外表q  ▁Cakeq  ▁fatalitiesq oinq  meaningq  华为的q sportq answerq  ▁Debateq 多维q 晾干q  什么时候开始q 监审q  出台的q  李玫瑾q  该企业q ereyq  最起码q  ▁strokesq 一厨q Einq  和在看q  越走越q droq  新增了q  是他的q  ▁whoppingq 为上q  第三条q  ▁hubsq  ▁Yourselfq 开往q 智造q 亮剑q 检举q 甲环q 香精q  我也不q  精准的q  ▁Compareq  南开大学r  团队合作精神r  ▁Anglicr 爱民r  ▁overlapr  ▁Trinidadr ▁EFr  美国在r  ▁bashr  ▁serum r  ▁Adding r 妇人 r 耶鲁 r 雪梨 r ANYr DECr  可以减少r  ▁eclipser  ▁fuckingr daor 木板r 辣的r  咱们的r  ▁cappedr  ▁predictiver  米左右r mannedr  ▁poultryr  ▁Headsr 易俗r  了解下r ▁Yukr  准确地 r 中含!r 日间"r 闲着#r  电子码$r  心存侥幸%r 和美&r  工作会议精神'r 自责(r  认定的)r  ▁sandy*r  ▁tended+r  ▁Helsinki,r  ▁Considering-r 北辰.r  和实践/r Chart0r  ▁Worst1r ▁Coy2r ▁pir3r  耐心的4r  一夜暴富5r  ▁Amid6r  ▁Cage7r 用气8r ▁ov9r  微博热搜:r  ▁Ricky;r 麻雀r  ▁commute?r  但是从@r 一倍Ar 维斯Br 西斯Cr 责备Dr "},Er  ▁чеFr ▁AnsGr ▁gebHr  osteroneIr  ▁PhilharmonicJr 张三Kr  泥石流Lr  ▁SunnyMr 余项Nr 房门Or  回忆起Pr  重点企业Qr qhRr 成团Sr  岁之间Tr  ▁sitcomUr 付诸Vr  学不会Wr  的病毒Xr 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▁Perspectivejs 阴气ks  ▁possessedls 临安ms 前身ns  ▁Crossingos  ▁peanutps  的人身qs 乱的rs 骨的ss  具有一定ts  小型汽车us  美容养颜vs  课程体系ws  有点像xs  餐桌上ys ▁USEzs  ▁expresses{s 油箱|s cg}s 入眼~s  元不等s 接头s 浙大s  年国家s  ▁Penss  ▁textbooks  ▁consequentlys 是哪s  不一定是s  Israelis 二氢s 关中s 可从s  ▁interchanges  日结束s  全国各地的s 干涩s  女主播s 风度s ▁WVs  烦心事s  ▁conquers  男主角s  餐饮店s ▁Mugs  ▁bulbss ▁'',s  版权说明s  ▁informationals 和东s  ▁debits  ▁Caesars  ▁swellings iptss  疾控部门s  ▁Resils 亚裔s 非公s  集中医学观察s 之三s 正中s  总编辑s ▁cyls  everances  ▁Prospects 台海s  刚刚开始s 病种s  法院判决s Htmls  arnations  ▁Randalls 当过s 早报s  没有谁s  ▁terminalss  ▁generatorss  它有着s  这正是s 其乐s  在教育s  直接将s 笔下s  汇总表s 取穴s  ▁Essayss 小看s  第一件事s  ▁Winnings 微小s 行进s  仅作参考s  鼓励孩子s 任由s  自贸区s ▁huss  甲状腺结节s 权和s  ▁misinformations 外环s  ▁grooves Ghs brevs ▁Wans  ▁Nadus  ▁Sophias  ▁playwrights 清退s  要保证s  ▁planners  但事实上s  ▁Dions ▁idis ariouss krs  ▁Bards  ▁catchys 该市s  要选择s 又来s  从严从s 卷入s  考生和家长s }(s 到案s 母鸡s 获刑s 劳损s 征税s  深度好文s  ▁rollouts  巡察组s  以下的罚款s 生辉s  碳达峰s  考生们s 中旗s 这和s  学习资源s 台的s  payments  ▁paradoxs 重播s  直播课程s asthans  ▁Mixeds  ▁acknowledgings qds  马路上s  professionalt 厨艺t 聪慧t 范本t 养羊t 总说t 报批t felt  基本生活t  ▁smash t  ▁frontier t ▁omn t 晨曦 t 迷糊 t  只是因为t 巴赫t  统一考试t bsitest 溶剂t 脚上t ▁jat ▁Witt  鄂尔多斯市t  ▁cafest 大业t ▁PIt  第一章t  就开始了t Challt 婆媳t  entationt 气压t  可拨打 t  真的有!t  易懂的"t  ▁Careers#t 皮带$t  Questions%t  ▁virgin&t 屋面't 在三(t  未经许可)t exclud*t  ▁lumin+t  actively,t  ▁demographics-t ▁CJ.t  投集团/t  合作共赢0t  ▁Disabilities1t fé2t  密接者3t  尽量不4t lez5t  ▁Vanderbilt6t  子女的7t  走到哪里8t Float9t  ▁Loans:t 一查;t  主耶稣t  ▁Speakers?t  的瞬间@t  ▁linenAt 拉升Bt  国家政策Ct  edienceDt  ▁surpassedEt 党章Ft  留下来Gt  的种类Ht SequIt  衣食住行Jt  ▁HaleKt  ▁plagueLt  任何单位和个人Mt 罪被Nt  价值和Ot  更像是Pt  ▁burgerQt  ▁ClemsonRt  少量的St  南无阿弥陀佛Tt  ▁relievedUt  ▁KickstarterVt URIWt unkyXt 才好Yt 易爆Zt  都能看到[t rules\t  ▁Lexington]t  　–　^t  ▁Hammond_t 待用`t 一排at 两组bt  可作为ct  懂得了dt ermoet hawksft  全方位的gt  考试期间ht firedit  信息表jt  avelengthkt  也确实lt  薪资面议mt  ▁Barclnt 白粉ot 有近pt 殷切qt  让更多的rt 小鸡st 高州tt  教练员ut Halfvt  为了更好地wt  ▁Lordsxt  arationsyt Wangzt  ▁Cory{t 生来|t  低年级}t  ▁Brass~t 走一t 鲜味t  转折点t ▁CIOt ▁Hogt  原创内容t 两江t Oxfordt  ▁collaboratorst 不拔t ▁%>t 煮水t 鹌鹑t  年至今t  早睡早起t  雷锋精神t  惊呆了t  interprett  ▁Survivalt 个亿t hesiont  culosist 奇异t 爱着t  质量的t  提供更多t  ▁einemt  自己要t goerst  ▁Vitalt  明确指出t  暂停营业t  儿童青少年t  ▁Rankingst 从教t 使他t 和陈t 辟邪t  就好比t  ▁Successfult fortht  ▁Seahawkst  ▁mutuallyt 在北t 时需t  我还记得t  ▁arcadet  应对措施t  ▁TODOt  一年来t  ▁Shimt  ▁Proudt  ▁Toraht 场内t ▁UNCt  Beijingt 布拉t ▁evet  rollerst  ▁Possiblet  ▁kidnappedt 印制t  十几个t  让家长t  ▁Straightt 几万t  客流量t  ▁Cindyt 摩天t  上一次t  只提供t  满足感t  ▁Characterst 取胜t salet playst  省委副书记t  Trainingt  ▁permet  ▁Visitingt 珠峰t  本办法t inait ▁NAVt  ▁Pallt  ▁stickerst  金融市场t  ▁alleyt  ▁gravest  延期开学t  这个男人t  ▁jakot  ▁reconnectt  ▁noteworthyt  和维生素t  ▁Pipelinet PEGt  让宝宝t Hadt guant ndont  幸福美满t 直营t ▁reqt  及时进行t 生俱t 疏远t Jimmyt  ▁Kolkatat 小年t  党代会t  小动物t miat  一个月的t  ▁Attendt errickt  在群里t  还容易t 水系t  ▁Pharmact  ▁Buddhismt  ▁endpointt ,[t 匠人t  下班后t çõest enmentt scopict  更高效t  工作委员会u  ▁Beethovenu  ▁augmentedu 新开u  ▁rosesu  ▁Gloriau  ▁madnessu Piu zzyu  ▁domest u  综合行政执法局 u  ▁monastery u 扑救 u 炮弹 u ▁aceu  合同纠纷u ammersu  的时期u asiou  机动车驾驶人u 九十u 惨重u  可以用来u  看图写话u  ▁Personsu idavu  中国加油u  成为全球u  获得国家u  ▁clanu 商事u  一般都u  出水面 u  早已经!u Bottom"u endale#u  ▁echoed$u  ▁adolescent%u  Directed&u 成片'u  了一切(u  ▁Kirby)u  腰椎间盘突出*u кі+u 推车,u  不同的人-u iphone.u 贿赂/u  春夏秋冬0u heavy1u  ▁lump2u  ▁Infantry3u  的信念4u  耕地建房5u  ▁deploying6u 席位7u uen8u  地展现9u  这其实:u phil;u  零售价u 爱过?u 申办@u 粗细Au OTTBu  一个新Cu  anguardDu  ▁BrennanEu 小二Fu  关键点Gu  范围和Hu  ▁GoldbergIu 来过Ju  无一失Ku  美国海军Lu 仅此Mu  五台山Nu  最好在Ou enegPu  行动轨迹Qu 固始Ru  很正常Su rundTu  ▁CandidateUu  ▁concealedVu 做些Wu  引导和Xu  ▁sympatheticYu qxZu  决定性[u 爱惜\u  ▁Sham]u  四年级下册^u  ▁enzyme_u  ▁Minority`u 水镇au oehbu  ▁Expressioncu MEDdu ▁éseu  国内市场fu  出租车司机gu  ▁Filterhu 凡人iu 招惹ju 课余ku  在各种lu  风险隐患mu  ▁Lingnu  ▁Siemou 滕州pu  立足于qu  没过多久ru  自学考试su famoustu  ▁Tibetanuu 乔丹vu 血红wu 重拾xu  桃花源yu ciaszu inker{u  汉语言文学|u 绥化}u  小编就~u  追溯到u  客户经理u  ▁downsideu 智利u  ▁gastrou 术前u  Classicu rxu 有度u  规范性u Violu ubleu  明天白天u 刘少u  年代的u ▁ITVu  即可查询u  igatorsu  ▁cardboardu 项城u 抛光u  专属福利u  ▁Commentaryu  ▁heartbreakingu 顺遂u WORKu  ▁Docku  ▁accentsu  超强的u  ▁Gloryu  ▁Lebaneseu  ▁imaginativeu  不及防u  ▁shaftu  ▁inferioru 财星u 蹭蹭u lysu  expressu 未然u  的信号u  复习资料u  ▁Revelu  ▁resinu  ▁allegingu  谈天说地u  ▁boomingu  ▁milestonesu 热忱u  发展空间u  ▁methaneu  ▁sailorsu 儿时u ▁wieu  ▁tuningu  ▁knockingu 弹幕u 抒发u umabu ▁Ostu  ▁nutrientu 悦府u  ▁lineru  ▁Johannesburgu jitu  森林火灾u 辅以u  ▁harvestingu  行政复议u  ▁Cyrusu  ▁Vogueu  trainedu 百般u lmu 较前u  只要能u  要怎么u 剥离u 扁豆u 断电u  意外伤害u  还要注意u  ▁plannersu 着迷u  维护国家u  USINESSu  ▁elusiveu 宣泄u 荐读u  ▁enzymu 句号u 恪守u  取得实效u  坚定了u  Assistantu 消暑u  ▁Virtu  ▁Helenau 慕名u  allowedu  validateu  ▁undocumentedu 从心u 刘强u 多篇u 对您u  ▁Chopu  ▁Giulu 伺候u ▁MKu  以下条件u 回响u 附院u  目前已有u  负重前行u 担责u  财运运势u  那么我们u  ▁Mandelau karau Sleepu  ▁coutu 镌刻u  为促进u  吃火锅u  在过去的u  非常多的u  ▁sorrowu  ▁Kristenu 验方v  街道办v  ▁Moodyv  ▁Responsibilityv 临界v 龙眼v  从今年v  这道菜v  ▁Biggestv  清楚楚 v  著作权人 v  ▁mindful v  指挥部办公室 v 薪火 v  从来不是v  ▁painsv 胁迫v Sherv  消毒工作v  Constructv 九九v  孟加拉v  ▁septv  ▁Telecomv 巡游v 经纬v  生成的v  行动方案v  ▁Episcopalv  轰炸机v ▁Glev  微信群里v olate v  ▁seals!v  的安排"v  知情人士#v  ▁Reef$v  ▁cruelty%v  孩子会&v 无虑'v 玉龙(v 译为)v oprano*v  ▁Bonnie+v  也正在,v  五花八-v  人员对.v ▁FIL/v hex0v  两位数1v  每一件2v  的一件3v UAL4v ▁HK5v  号文件6v  ▁Thoughts7v 甘孜8v  志愿者的9v 黑客:v  ▁flank;v  低成本v  ▁Susp?v  ▁superf@v  ▁GeographyAv 惊奇Bv 有水Cv  ▁даDv  ▁mixesEv  ▁OfferingFv 东进Gv 结余Hv AboveIv  ▁KatyJv  ▁remindingKv 每秒Lv 德斯Mv ICEFNv  加快发展Ov  附属中学Pv  中央军委主席Qv  ▁HighlyRv 体弱Sv 栋梁Tv  日进行Uv  时间点Vv  长白山Wv  ▁SplitXv 宝坻Yv  ▁ruthZv  很方便[v ▁CAD\v  协调发展]v  招生单位^v  消防通道_v  ▁Bieber`v  ▁fountainav  ▁helicoptersbv 口译cv  下方的dv 单次ev  性行为fv  ▁Thankfullygv Tonhv Viniv  中使用jv  ▁tapeskv  的美景lv  的难度mv Miaminv JMov 云淡pv 传到qv Flagrv ▁ESGsv  DOCTYPEtv  ▁Futuresuv OBvv 妩媚wv 难懂xv  睡眠不足yv  同志的zv  医疗废物{v  ▁multicultural|v 悼念}v "">~v  录取分数v Holderv abbingv  物业服务企业v :”v EMBERv  降雨量v  可联系v  清清楚楚v  蔬菜水果v  ▁alcoholicv 早有v  的后果v  根据不同v latestv  官方微信公众号v  补偿安置v  餐饮企业v  ▁lavishv  ▁declaresv 自控v  即将来临v molv  机械设备v  对我来说v  ▁Roundupv 悬架v  ▁Acidv  ▁avantv  十七条v  地道的v  ▁lockingv  ▁conservev AMDv ▁glev  组织学生v 脚部v  请记得v  ▁jQueryv  ▁Unlimitedv  什么人v ▁Hutv 不学v 听歌v  坚决做到v 丹阳v 公信v 那条v kalv  五粮液v  广大青年v  ▁Holtv  ▁Balticv  已经达到v 博客v  约翰逊v  经审理v  ▁bulbv  ominiumv 抹布v maniv  烦请告知v  ▁loomingv 可享v 翻盘v  高效率v  俄罗斯的v routerv 双料v 套数v UTEv  人世间v  在全国范围内v  这东西v  危险因素v 用刀v 肾炎v  ▁Fijiv  ▁yeastv  ▁protestingv  的总体v  ▁prefersv 对齐v 相随v 缺一v  采取的v ▁Pagv ▁mugv suitev 白墙v PEPv  保护好自己v 刊载v 嘟嘟v ▁TAv  购买方式v  ▁Dispv  ▁puntv 追缴v  经济与v  重点大学v  长按二维码识别v 云鹏v 中火v  全面恢复v  通过视频v  ▁pubsv  ▁Marriedv illaryv  Submittedv 万件v  ▁revivev  ▁overwhelminglyv  ▁tacticv  ▁copyingv 南平v 酸碱v  业委会v  引导群众v  学生的学习v  了一圈v lostv  而不腻v  居民小区v  深度学习v  ▁Cronv  ▁Seasv  ▁dictatorsv  普惠性v  从来都是w  ▁Macronw  搭载了w  ▁Pharmaw  高中英语w  ▁Proofw ;<w 津液w 游子w 钉子 w  好东西 w  下雨天 w ayson w 守卫 w  ▁Abramsw 飞来w  保洁员w  县医院w  ▁Camdenw  ▁cultivatew  ▁astronautsw lzw 计价w  使自己w  经济特区w  ▁crackingw 周全w ▁hymw 杂谈w  守护者w quotew ampingw reich w  有下列情形之一的!w 降级"w  ▁reclaim#w  ▁tractor$w 双侧%w 海面&w 字头'w 丰硕(w 建业)w  种食物*w 党参+w  需要你,w ▁Edu-w  教学资源.w  低血糖/w  斤左右0w  ▁Archer1w 馅料2w  发展前景3w  在今后的4w  ▁faint5w  heading6w 施加7w 果报8w  的舞台9w WiFi:w  干部队伍;w  文章推荐w  ▁Personalized?w  三年级下册@w mAhAw heneBw  主体结构Cw 活成Dw  万无一失Ew  更多内容Fw  女孩的Gw  某一天Hw  紧急状态Iw  自主品牌Jw  ▁rhythmsKw  ▁PortsmouthLw  ▁festivitiesMw  不容缓Nw  UkraineOw 吵闹Pw 心丸Qw  归属感Rw  烟火气Sw  自定义Tw radiusUw 更替Vw 气喘Ww  说明你Xw 丽丽Yw 亲临Zw  的口罩[w STAT\w  ▁Agencies]w  ▁Increase^w 权衡_w 脉冲`w 过完aw ▁KCbw  已达到cw  ▁Carlsondw  ▁geneticallyew  ▁stimulatingfw 蹦床gw  这样一句话hw Pierreiw  ▁bodilyjw  踏踏实实kw  健全完善lw 底数mw jaxnw  加速度ow  第十三届pw  ▁frostqw 对阵rw  司法厅sw Battletw  ▁farewelluw 军长vw 宴席ww  卢卡斯xw  自己的心yw Safetyzw  证书的{w  ▁backbone|w 富力}w 水痘~w REAKw JTw 切尔w  ▁pumpingw  战斗堡垒作用w  Reportsw  ▁Kelleyw 凉鞋w 而立w  桥头堡w ballsw  Irelandw  的巨大w  不合格者w  ▁Funkw acialw laveryw  izophrenw  ▁allergiesw  得非常w ▁Show  ▁objectionw  延续了w  教育理念w 口音w  世界观w  ▁hourlyw 对决w  累计死亡w entonw  ▁homeownerw  Notificationw 只管w  老板娘w  那么好w ▁Zakw  勇敢的w  的依据w  音乐节w  根本任务w 终会w  发挥着w  蕴含着w kidsw 照常w 移风w  养殖业w 涂鸦w  的小白w  老朋友w ▁cmdw Mapperw  ▁Individualsw  ▁examinationsw 网的w idxw  getNamew Polyw ilinw  城市规划w  ▁surgeonsw  工程设计w  皮肤问题w  Supremew 功力w  不过来w  洗手间w IDENTw ulencew  ▁tigerw  ▁evaluationsw ódw 对它w 广为w 立竿w 简报w 游人w 谎称w assetw  ▁knotw  是一个很w  ▁Empowerw  ▁turbinew  ▁organisew 安放w 战中w 石的w  劳逸结合w  ▁parapw  经济社会发展的w huangw  可关注w 大举w 药水w 霉运w  的病例w 挺直w  为进一步加强w 波折w Luxw  检测出w  ▁Pokémonw  女子的w  立交桥w  视频课w  这一段w boldw  天气变化w  工程量w  和你一起w 暴击w 甲基w 面容w Analw  ▁Combinedw ▁fnw ▁INTw  ▁reinventw  ▁MacBookw Tyw  种植户w  ▁misusew 乐高w 他了w Statesw  ▁inlandw  ▁parserw  ▁warrantsw  手脚冰凉w turnedx  ▁Clausx  ▁tunnelsx  ▁Curriculumx rasex  如果能够x  ▁savvyx 一题x 东台x  主要针对 x 哈里 x  以此为 x  的增加 x ▁ost x  周围的人x  武夷山x bossx  切身利益x  为客户提供x  ▁slicesx  ▁somedayx  医疗费x uestx  关心关爱x  ▁aislex  的共同x  ▁degenerx 彼时x 自用x 讴歌x ▁Abex 上街x 跌宕 x 病了!x  像一个"x  笔下的#x  生活水平$x  立即组织%x  ▁specifics&x  ▁Colors'x  ▁revisions(x  白岩松)x  ▁Peer*x  ▁intrigued+x heat,x ▁Dud-x  公益诉讼.x  梦想着/x intern0x  Servlet1x  简单地2x  ▁Infl3x  Excellent4x 推算5x  平方米的6x 四舍7x 自取8x 镇定9x  任何形式:x  澳门特别行政区;x 免受x  好好地?x  ▁Desktop@x CouAx  开发和Bx WolfCx  奉献精神Dx  ▁PrelEx airobiFx 兜兜Gx 行踪Hx  出国留学Ix  宁德时代Jx gmKx  ▁pensionsLx  更有效Mx  ▁SageNx  ▁contingentOx 手势Px  致癌物Qx  随心所欲Rx quantSx  ▁wastingTx  ▁recklessUx 学龄Vx 投射Wx 板书Xx 母爱Yx 翻看Zx C <城市网邓州城市网邓州城市网邓州城市网邓州[x мы\x  人物的]x 注视^x  esthesia_x  ▁proliferation`x JKax 和有bx 课表cx 那次dx  需要一个ex  ▁Bartonfx 正轨gx 藏匿hx 半夏ix  ▁cultivatedjx 差评kx 某在lx  解释说mx  放入锅中nx prefixox  ▁attentpx 人所qx 每条rx  一次性使用sx 满地tx 停药ux  ▁popevx  ▁solitarywx 滞销xx 新星yx  被隔离zx ▁lar{x  新增死亡病例|x  克拉玛}x  看到这~x  签署了x  现代社会x 丑陋x 晴朗x Banx  也许会x  决定将x  有序的x boxesx enumx 打捞x  ставx  ▁Lauriex  Regardlessx 兰特x 函授x 得着x 或其x Bedx  铁路部门x  示范村x  三次会议x  ▁Componentx  ▁broadcastsx 后继x 园的x  的一片x  ▁Soldiersx 乳汁x 我先x ▁Tetx  ▁LEGOx 发家x 必究x ovyx  分配到x 余亩x 您在x 核减x 公婆x 熄灭x 满头x scrollx 鄱阳x  极好的x  目前来看x  ▁proclaimx  而作为x 喝到x  ▁Boutx  otswanax  ▁fisheriesx 包机x 月圆x  意外的x  大年初一x  平均气温x  我们身边x  提前预约x  中加入x 口苦x zzlex  引进人才x  ▁distractionx 维尔x  视频讲解x  ▁Wincx  ▁Newspaperx 还曾x DHx 显露x 暗中x originx  ▁crippx 卖场x  广告投放x  ▁unrex 新歌x Flexx ▁PETx  ▁Ottomanx  ▁energiesx Mix 一撇x  ▁Oncologyx abeticx  ▁Acquisitionx 发散x 参评x  她没有x  研究制定x 牛角x  取得的成绩x 布料x weedx  如何预防x finderx 尼古x 极好x  财富自由x ultonx 了下x 分摊x LGBTx  教师岗位x grox  做任何x  开好局x  一直处于x  宣讲会x  政务服务中心x 之士x 在村x 常青x 采食x  中成药x  分手后x Bootx  让人感到x  ▁Jenningsx 王道x  交汇点x  半身裙x  秦皇岛市x  安全员x  ▁snappedx 劳斯x 汇演x  即便如此x 早春y  小游戏y  最深的y  ▁Nguyeny  ▁preventivey  植物的y 展销y 酒庄y  与环境y Remote y *; y  但是也 y  投诉举报 y 学过 y 迷雾y  各岗位y  发生重大y  合同制y  所以就y  如果不想y athiy  报告制度y  ▁furnishingsy  不知所措y  的发展思想y  ▁doublingy  ▁contestantsy  出生后y  ▁clery jiaoyuy Copy prony ▁sar y  名列前茅!y  近段时间"y  ▁Naomi#y  第一附属医院$y  万多元%y  与自然&y  的三大'y  ▁sequencing(y 才可)y 精挑*y 共设+y 馆长,y  头像壁纸-y  Transfer.y  ▁Minimum/y  ▁breakout0y  先进工作者1y  ▁ranged2y 元和3y  实际操作4y  该岗位5y iator6y ussen7y 水岸8y 西药9y  了一波:y 伤官;y  一大波y 云霄?y 别致@y 尺码Ay 雾化By  听党话Cy  该不该Dy  这种感觉Ey BrexitFy  北京市房Gy  ▁SimsHy  ▁MarriottIy 奔走Jy 漩涡Ky 贴息Ly  一周内My ippleNy  ▁SharedOy 李宁Py 永辉Qy  ▁spousesRy 登顶Sy 神情Ty  能适应Uy  对项目Vy  通报称Wy  其他平台Xy  制作了Yy  适用法律Zy  ▁trustworthy[y OTC\y  ▁Byron]y  ▁introductory^y  ▁Shak_y  越野车`y  喜怒哀乐ay  特此通告by 周报cy  科技馆dy Daysey  ▁Robbiefy  放射性gy  ▁stubbornhy  ▁itineraryiy 分清jy 待发ky 心火ly  但不要my  的心声ny  ▁Wheelsoy  ▁motivepy iziqy  ▁pupilry  ▁Seminarysy ▁OTty  旅行史uy ▁Kyrvy Bellwy  中南大学xy MATyy  的人都知道zy YOU{y 视作|y  ……(}y  这个话题~y 上皮y DELy  ▁monety  ▁stunnedy 致谢y 玉兰y 苍南y  洗发皂y 无损y 烟民y "],y avoy 我便y 生蚝y  ▁panoramicy 扑克y 点子y  你就能y Ratey igary  ▁Costsy " 第七次全国人口普查y 跌破y  恶劣天气y testsy 长年y 劲爆y 服刑y veredy  ▁roofsy Lity  创新中心y  如果有人y  ▁cavesy 乌云y 酗酒y 出圈y 无痛y 杨振y  分辨率y  大放送y  ▁Chicky 战的y 阳痿y ктоy  粤康码y plainy  ▁villagersy 倔强y 煲汤y  无形中y " 国民经济和社会发展y  ▁Explorationy  挡不住y  融入了y 网名y 面授y  又或者y  艺术团y  卡机上的y vasivey  ▁Reveny  ▁insurery  白细胞y  通知为准y 世故y 他乡y 蒸蒸y  安全出行y  预约电话y  ▁alliedy  ▁BGCOLORy  ▁restsy 在有y 落落y  上半身y  染色体y 品相y 授信y  对象为y 栓塞y ICCy  张家港y  增强体质y 诱因y 说好y  ▁ripey  ▁nurturey Ruy 越小y манy  工学院y  春季学期y  ▁Middletony  ▁Cynthiay 排练y 配制y  舍小家y  ▁Coloringy  ▁Personallyy  覆盖了y 暖阳y ujey ▁iby  ▁communicatedy 水火y  几乎都是y  招聘简章y  regationy  具体操作y  ▁tappedy 就问y ▁jogy  交流合作y  ▁bucksy FYy 无房y  ▁Cancely  ▁Coachingy 亚于y 动听y  ▁burgly  ▁vapory  五千年y  工匠精神y  internationaly  ▁interviewingy 偏僻y  十五条y  萨克斯z  最新情况z  如果一个人z Reallyz 四分z 着色z  可以随时z 用小z lobz  暖心的 z  的结合 z  共产党人 z elsius z  ▁chromos z  谁都不z  阳光房z  可能影响z  ▁objectionsz  ▁arraysz  ▁Neurologz 逐个z iciaz 敌方z  的介绍z  田间地头z  ▁resonancez  traditionalz  李子柒z  胃黏膜z  企业提供z cjz 年迈z apis z  ▁Kosovo!z  ▁redeem"z  ▁elevate#z  ▁feasibility$z 光纤%z 天线&z 派人'z 翻新(z  规模最大的)z 五入*z 有变+z  ▁skew,z  ▁unpleasant-z 还行.z nite/z  立竿见影0z  ▁lateral1z itsu2z  ▁Killed3z  ▁Strugg4z owo5z ▁aan6z assium7z 干道8z ▁CDT9z ▁pac:z  ▁Illum;z 静待z  ▁therapists?z  健康问题@z  ▁lordAz 波音Bz 皇上Cz  将无法Dz IllustEz '　Fz 头号Gz 案子Hz lestIz TweetsJz  ▁reiteratedKz  在南京Lz  当一个Mz  自己有Nz  ▁JaguarOz  ▁SuitesPz  把它们Qz  各式各样的Rz  ▁allegesSz  ▁EthereumTz  ▁pedestriansUz 逾越Vz  ▁symptomWz  ▁coherentXz 拼读Yz 江海Zz ▁Mé[z  进程中\z 咸鱼]z 宜人^z dash_z  天以上`z  ▁resolvingaz  ▁stationedbz 双全cz  对其他dz  Generatorez 难堪fz IZEgz Corthz  ▁Erieiz  ▁unsignedjz  责任意识kz  ▁Ninjalz  ilibriummz  ▁imprintnz  ▁Regardingoz 入行pz  ▁wanderingqz  ▁coworkrz 心间sz  亲访友tz  ▁Probuz  ▁florvz  ▁discswz 过山xz  带动作用yz  的原因是zz  雷克萨斯{z ◐◑|z 胀痛}z  一起看看~z 无奇z  介绍的z  推荐表z  如此的z  ▁Sickz 老酒z 要来z  实验幼儿园z  ▁antibioticz  ▁Taraz plantsz  ▁chickensz 就打z iniaz  ▁missesz  尝不是z 到此z ▁Lalz  科研机构z ABOUTz  寸步难行z  ▁tossedz  ▁illicitz ullaz  ▁beltsz  ▁Nonethelessz  ▁constituencyz 乌黑z Lasz  理解了z  版权归原作者及z  幸运的z  谋发展z gottenz ninez 战火z Rogerz  inishedz 噢噢z 我曾z ▁takz  能力建设z  ▁hashtagz  成了一个z  ▁inaccuratez 压岁z  提名为z Allenz  ▁Elliotz  上门服务z  ocatingz  ▁Dumpsterz 想像z  一般会z  不敢相信z  信息显示z  ▁Sealz  ▁Victimsz  等不良z  如果可以z  市卫健委z  ▁numericalz  办理的z  商品的z  准备好的z  ▁witnessingz  经理人z  特别声明z 意在z  中写道z  胜利的z egenz  ▁Mastz  作用于z WAREz  考生本人z  ▁poppingz carsz  国家规定z  思政课z ▁Nemz  的新时代z  ▁Alexisz  行李箱z  实名登记z Coachz 古村z 脏乱z uningz  民族复兴z 圈粉z  人民调解z  ▁Pulitzerz  ▁circulatingz 外用z  展览馆z  当然不是z  检验标志电子凭证z  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撞? 咳@ 奏@ 尘A 杆A 鼠B 惑B 彼C 挖C 铜D 陵D 拖E 搬E 枪F 耀F 邻G 番G 烤H 昆H 诱I 劝I 尺J 驱J 锻K 慎K 娃L 粗L 胖M 岭M 裂N 蜂N 瞬O 淘O 炉P 纵P 厉Q 妆Q 辞R 蒸R 盾S 塘S 岩T 阔T 滚U 剑U 慰V 堵V 剪W 烂W 允X 踪X 抖Y 赖Y 夺Z 菲Z 捕[ 串[ 鸣\ 碗\ 浅] 酱] ö^ 伯^ 亏_ 闪_ 兄` 渡` 怨a 谨a 鬼b 浦b 碳c 勒c 丢d 咖d 盈e 擦e 崇f 撒f 熬g 屈g °h 赋h 拨i 虾i 嫩j 浩j 腻k 弄k 聪l 陶l 忌m 曹m ་n 肚n 柜o 淮o 逻p 廉p 耕q 莱q 柱r ①r 旋s 稍s 卧t 幻t 挡u 迈u 彰v 盗v 篮w 疲w 筋x 齿x 栋y 饼y 宠z 倡z 怒{ 裙{ 姑| 疯| 稀} 寺} 乙~ 叉~ 纽 ② 馈 恰 鸭 毁 苹 呀 魅 熊 犹 诵 慈 芝 雾 瓦 芯 纤 悬 侦 贺 诞 浴 牧 框 秩 ​ 抚 脆 拳 葱 х 囊 贤 燥 孝 赤 谣 悔 娜 霞 撤 愁 谐 匀 曼 妥 雕 寓 咱 棉 婴 ↑ 眉 糊 猜 吊 酬 逼 悠 窝 鹏 赌 舌 荡 矛 骤 恼 猛 玛 乃 仰 肪 晰 勿 糕 涛 坑 垂 岳 湘 俊 钻 茂 孟 泳 俱 御 邦 兔 晴 灌 盲 堪 狼 拘 傲 粘 绵 淋 卓 帅 玻 钓 灸 喊 碧 弘 羽 菩 割 è 膏 慕 幽 欠 舰 锡 巾 堡 摊 泄 酷 磅 昂 璃 棒 萝 哲 傅 姆 桑 贪 夕  µ 叠µ 旨õ 魏õ 碑ĵ 彭ĵ 逢ŵ 鸿ŵ 祭Ƶ 苑Ƶ жǵ 悄ǵ 浸ȵ 恨ȵ 弥ɵ 舟ɵ łʵ 蔡ʵ 韵˵ 萌˵ 缝̵ 葡̵ 轴͵ 催͵ 醇ε 巩ε 黎ϵ 玫ϵ 纲е àе 泌ѵ 夹ѵ 丘ҵ 骂ҵ цӵ 抹ӵ 臭Ե 邪Ե 卜յ 玲յ 株ֵ 瑰ֵ 凶׵ 枣׵ 袁ص 螺ص 旬ٵ 蛇ٵ 狮ڵ 函ڵ 遥۵ 慌۵ 鼎ܵ 亭ܵ 辰ݵ 蒜ݵ 淀޵ 洒޵ 蒋ߵ 拌ߵ 奈 砂 筛 押 暨 炮 嗽 萄 椎 棚 翠 抛 颖 胀 斜 辨 匹 峡 抬 鹅 溶 霍 兽 寨 募 伪 ا 挤 欺 丧 爬 柴 涌 廊 桶 卢 咸 壳 瓷 虹 驰 咽 契 霜 惧 懒 啡 掘 宴 辩 贾 叹 衔 颁 陌 擅 苍 蟹 渔 梳 臂 惨 荒 膝 挣 詹 狱 厌 咬 冯 滩 埋 巷 畏 槽 ③ 逸 兑 渴 浆 乔 祸 妨 庙 敲 茅 钙 嫁 帽 墓 鸽 闷 鹿 丑 椅 垫 ® 扭 郎 粤 饲 翼 吕 讼 劣 柏 肢 豫 朴 泻 夸 稻 砖 狠 歉 猴 芽 汪 遮 戳 〔 鹤 〕 矩 惩 埃 棋 滞 毅 ☞ 俩! 壶! 丸" 吵"  # 蹈# 莉$ 裕$ 侣% 憾% 潭& 披& 骄' 痕' 锐( 壤( 斌) 耶) 躺* 胁* 铭+ 瑶+ 娇, 姚, 盼- 梨- 翔. 勾. 煎/ 溃/ 痘0 匠0 赫1 搏1 呆2 惕2 厘3 潘3 蓄4 喂4 禅5 攀5 羡6 枚6 ш7 犬7 溢8 厕8 茫9 霉9 鄂: 磁: 卵; 扑; 扮< 罐< 汛= 菇= 傻> 晕> 槛? 荆? 粥@ 沧@ 箭A 葛A 冈B 侯B 巢C 芒C 愉D 姨D 坪E €E 咒F 萍F 逾G 唤G 芬H 枢H 捞I 鑫I 趁J 浇J 膀K 钩K 脊L 仲L 婷M 祛M 牲N юN 莞O 勃O 轰P 泊P 腊Q 赣Q ‍R 沃R 渣S 坝S 奢T 袖T 峻U 躁U 绑V 揉V 逝W 蓬W 氨X 醋X 玄Y 煌Y 涯Z 臣Z 琳[ 崩[ 拾\ 芦\ 饿] 帆] 漠^ 瓣^ 谊_ 吓_ 禄` 靖` Сa «a çb 勺b 菊c 酵c 懈d 帖d 萧e 赁e 枯f 瑜f 梗g 葬g 痒h 痰h 碌i 滤i 浏j 衬j 颇k 炭k 躲l 汕l 刮m 藤m 阜n ️n 渗o 绳o 蔓p 抄p åq 踩q 陀r 捧r 敦s 衫s 缠t 蕴t 牺u 尸u 誓v 沪v 弗w 轩w 杏x 扇x 辟y 绒y 裹z 禽z 嘛{ 阁{ ل| 薇| 闯} 遂} 匆~ 铸~ 笼 怡 旭 猎 伐 寂 喉 樱 沂 畜 罢 衷 敷 昏 掩 谅 溺 兆 ى 愤 嘱 劫 恭 烫 坤 蓉 吾 辱 甸 窃 宙 伞 蒂 浑 韦 栽 戚 � ф 邵 蕾 搅 呵 П 逛 茄 殿 唇 氢 扔 喻 坠 娟 诀 薯 伽 墅 卑 盯 酿 谭 庞 绣 肆 铃 挽 哀 剖 盔 榆 鹰 沫 â 吞 弦 凸 熙 祈 乾 灿 枕 桩 卸 舱 桐 宪 塌 隧 廷 坎 撰 肇 昭 泼 黏 舆 皱 轿 钉 侠 匙 卦 澡 裸 曰 贩 涩 纺 瞒 栓 丙 莹 秉 糟 丛 ñ 莎 橙 ④ 顽 湛 谦 颠 纱 碱 缅 磷 淫 凰 饶 奴 侨 妮 刹 雁¶ 磊¶ 竭ö 耍ö 惹Ķ 韧Ķ ВŶ 宵Ŷ 撕ƶ 挫ƶ 痴Ƕ 邢Ƕ 杞ȶ 媳ȶ 焊ɶ のɶ 摔ʶ 汾ʶ 屯˶ 逊˶ 剥̶ 仇̶ 疹Ͷ 崔Ͷ 渝ζ 愧ζ 羞϶ 凑϶ 仗ж 枫ж úѶ 郊Ѷ 尬Ҷ 捡Ҷ 溯Ӷ 蝶Ӷ 蝎Զ 琼Զ 澜ն 筷ն 叙ֶ 窄ֶ 叮׶ 罕׶ ěض 炫ض 僧ٶ 焕ٶ 砸ڶ 沾ڶ 橘۶ 昔۶ 蒲ܶ 烹ܶ 牡ݶ 沸ݶ 灶޶ 翁޶ 喘߶ 斩߶ 厢 臀 髓 冀 铝 澄 蚊 妃 ј 怖 い 尴 勘 棵 扛 怜 歇 矫 柯 慨 漆 ã 吁 螨 荔 筒 遣 闽   ™ 粪 雀 酥 勉 翅 旱 ă 氯 襄 К 堤 拦 ę 溜 帕 谎 弊 脖 郡 翰 沁 啤 闺 佐 颂 薛 庸 彦 奠 炖 屠 屁 壹 捉 斥 酶 蹲 削 衍 贿 瘾 搓 哟 阀 莓 潍 叛 ن 寡 琪 枸 赐 疮 彬 宰 砍 饺 屡 卿 ­ 糯 拐 钾 呕 ས 冶 奸 帐 狐 庚 膳 辐 渊 黔 硝 蚁 泗 瘟 骚 艇 吻 绽 ą 缸 殷 虐 汰 硅 蜀 撼 娶 ر 韶 甩 戈 麟 蛮 秤 崖 妖 隙! 锤! 杠" 漳" 勋# 歧# 粹$ 硫$ 烘% 淄% 绥& ā& 沐' 邹' 邱( ☟( 竖) 靓) 扯* 噪* 埔+ 婉+ 倩, 捏, 潇- 魄- 乖. 兜. 佑/ 呗/ 钥0 扁0 挚1 滥1 帘2 č2 穆3 な3 咪4 凹4 揽5 琦5 辜6 馅6 芜7 窑7 妄8 泵8 垒9 儒9 僵: 攒: 龟; 媚; 胺< 腌< 腕= 钦= 隶> 钮> 沥? 柿? م@ 驴@ 挨A たA 哄B 仕B 珊C 皂C 喀D 邑D 敞E 瑟E řF 雇F 瘀G 艘G 廖H 绎H 胰I 贼I 寞J 狭J らK ¥K 煞L 栖L 俭M 埠M 禹N 驳N 顷O 尹O 脐P 铅P 睿Q 蚀Q 羯R 熏R 烯S 楷S 嘲T 锈T 愚U 媛U 钠V 掏V šW 阐W あX ➤X 咋Y 谜Y НZ 笋Z 渭[ 拭[ 祷\ 榴\ 嚼] ت] 鲍^ 昙^ 萎_ 恤_ М` 楠` 袜a Рa 倦b 膨b 爪c 畔c 淑d 柠d 籽e 晃e 遏f 蕉f 庐g щg 莆h 堰h 撇i 崛i 疡j 耽j 陇k 锂k 洱l 趟l 屑m 郸m 夷n 汝n 逗o 嗨o 兹p 蔽p Аq 梧q 诠r 琐r 栗s 闸s 耻t 歪t 洽u ýu 砺v 焚v 苔w 雯w 聆x ►x 俞y 浊y 驿z 蜡z ي{ 掀{ 韭| 惫| ←} 巅} 橡~ 坟~ 梭 乒 蹄 俯 甄 祁 翡 踢 跪 嘎 粽 禾 敛 邯 瞄 鞍 窍 蛙 垢 剔 刃 稣 ′ 腑 惟 杉 檬 彤 蚕 이 擎 棘 蚂 弓 蔚 沛 傍 贞 葫 芹 嫂 扒 佬 竣 缀 颤 し 鞭 饥 て 萃 泸 挪 ś 菏 ག 纬 翘 ž 卉 倪 饪 饵 迭 菱 爹 夯 拇 涡 芙 睁 嵌 恳 舶 蹭 冤 裔 骏 卤 遴 逮 瞧 ø 耿 髦 谛 笨 侃 暮 و 豁 熔 匈 寅 肘 穗 撩 다 ² 棠 ż 菠 腥 缕 忻 斋 兮 拯 喇 佣 吟 ﹌ 酯 冥 黛 ї 铲 仑 昊 э 氮 茎 哺 ん ི 矮 孜 漓 棕 牟 ⑤ 讽 璐 郝 ß· 囤· 宛÷ 匿÷ 袍ķ 驼ķ 缆ŷ ོŷ 瀑Ʒ 昧Ʒ 侥Ƿ 荟Ƿ 贬ȷ 虞ȷ 晖ɷ 酮ɷ 皖ʷ 澎ʷ 坯˷ 咏˷ 昼̷ 葵̷ 湃ͷ 汲ͷ 沦η 嚣η 龚Ϸ ДϷ 渍з 暇з 睹ѷ 焰ѷ 绷ҷ 淤ҷ 哑ӷ ÷ӷ 瘫Է 棍Է 帜շ 藕շ 茨ַ 祀ַ 飙׷ Б׷ 紊ط 哨ط 鲤ٷ 淳ٷ αڷ æڷ 煲۷ 匪۷ 晾ܷ Оܷ 讳ݷ 毯ݷ 蠢޷ 濮޷ 叭߷ 殴߷ ê ད を 睐 巍 豹 稠 亨 捣 د 糙 诫 砥 樊 蹦 › 喧 盏 奕 烛 捺 觅 蝉 娥 奎 椰 睦 褐 梵 彪 绸 と 甫 苯 痹 岂  蝴 洼 √ 霖 垄 雍 摧 姥 窟 祠 娄 拎 矣 钞 拱 孵 憋 侈 泣 沭 胱 梓 朔 冉 淇 淹 亥 ″ に 岚 竿 闫 § は 眸 蘑 尧 绚 拢 厄 旷 霆 驭 ۛ 魁 „ 怠 舅 汹 筝 瞎 锌 垮 卒 É 爵 が 窦 弧 肛 寝 ≥ 趴 涝 ب 璧 鸦 靶 芋 姬 抒 卯 柚 磕 蚌 î 雌 硒 坷 廓 麒 陋 ە Т 妍 娅 瞻 ᠠ 峪 肽 藩 灼 咯 乓! 哇! 墩" 泾" བ# 芪# 柑$ 曦$ 榨% 躯% 骼& 絮& 靡' 荫' 玺( 绞( 缚) 妒) 巫* س* 幢+ 屎+ 捂, 苟, 苛- 汀- 叨. 衅. 哒/ 稚/ 笛0 ⊙0 畸1 蚝1 讶2 馒2 臻3  3 侍4 丫4 澈5 栈5 芭6 ♩6 Г7 ق7 吼8 禧8 藻9 阱9 歼: 颐: 肋; 柄; 妊< 骆< 痔= 涤= 芸> 弛> 嗓? 俏? 昕@ 槐@ 簿A 曙A 嗅B 崭B れC 帷C 屿D 娠D ìE ćE 眷F 痣F 倚G 犀G 酌H 靴H 惬I 兢I 茜J 芥J かK 炳K 绊L 滕L 啪M 荧M 乍N 猝N 瑾O རO 聂P 桔P 楞Q 榄Q 趾R 缔R 贱S 狸S ИT くT 圩U ۚU șV 呐V 哮W 焯W ёX ôX 寥Y 轼Y 琢Z 凳Z 酉[ 嚏[ 褪\ 龈\ 捆] 迦] 麓^ 噩^ 俺_ 梢_ 懵` 嫉` 釉a 堕a ۙb 祂b ངc 噢c 殡d 蜕d 苓e 挠e 赘f 氟f 蘸g 镀g 矢h 滇h 楂i ♪i 酚j 漱j るk 拂k 棱l 凄l 栅m みm 剁n 仆n 笃o òo 嗯p 醛p 杖q 倘q 胚r 哗r 琅s 揣s 🏻t 唠t ནu 涕u 篷v 砌v 乞w 踝w 蛛x 鳞x 咕y Уy 戊z 枉z ț{ ུ{ 庇| 垦| 悼} 涅} 霾~ 嘿~ 嗜 稽 ♫ 缉 脓 喵 搁 瞩 皓 亢 踊 咚 毗 霄 颅 幂 僚 藉 锣 阎 秆 碾 翩 酰 鲸 弈 ´ 戌 茗 炙 贮 Л ≤ 葩 烁 熄 啃 悍 惰 ま 碟 巳 嘘 檀 ‬ ा 焙 坞 瀚 ك ń 榕 鹊 〉 瑕 疤 逅 镶 缤 晦 璨 瞰 慑 隋 橱 邂 哎 矶 瘙 钧 峨 ▷ 诡 拙 μ ♬ ± 镁 揪 渤 眩 ù 粟 秃 斛  钰 焖 莘 ə ྱ 瞭 畴 俘 橄 掐 恍 衢 蜗 璀 蝇 鞠 帼 颍 肴 ᠢ 秸 柬 赎 岐 嘻 彝 雏 β འ ⑥ 檐 咀 篆 垣 绛 ✦ 撸 り 嘟 こ 岑 蠕 ‎ 忏 掺 嫖 崎 滁 窜¸ 唑¸ 〈ø 怼ø 癫ĸ うĸ 汶Ÿ 跋Ÿ ōƸ 阑Ƹ ëǸ īǸ 啸ȸ 岔ȸ 樟ɸ 馋ɸ 漯ʸ 娩ʸ 棺˸ Ф˸ 朽̸ 侮̸ 滔͸ 熠͸ 涟θ 暧θ 耘ϸ ۥϸ 을и 淌и 唾Ѹ 珑Ѹ 逍Ҹ 噬Ҹ 茵Ӹ 婿Ӹ 窥Ը 阮Ը 涧ո 聋ո 壬ָ ۇָ З׸ 尉׸ 渲ظ 嬉ظ 恺ٸ 婧ٸ 焉ڸ 哉ڸ 窖۸ 闵۸ 哩ܸ ůܸ 茯ݸ 晏ݸ ེ޸ 孢޸ 犁߸ 璋߸ 窒 烙 で 嵩 疱 ། さ 褶 厥 茹 ½ す 裴 躬 祺 痧 羁 腋 癸 覃 盎 迄 ش 赃 〇 辙 苞 斧 憨 呦 ‌ 秧 侄 锥 禺 猕 ɪ 陡 拧 菁 薏 宸 མ 膊 翟 ئ 钝 ― 茸 渺 郴 蕊 ο 抠 辗 恕 玮 煜 沽 ー 痊 拣 濒 铂 ᠨ 羔 荤 劈 斐 拽 ལ 陂 悸 徊 胳 ∶ 掠 缪 ᠭ 珀 舔 會 髋 伺 咙 하 僻 绮 靳 峥 佼 桓 र 皋 蔗 徘 豚 碘 ‖ き 咐 淼 炬 匮 睫 Ⅱ 黍 고 鹭 亳 潼 酪 ˈ 鲫 疚 绅 咧 簇 茧 掷 淅 襟 猩 憬 恬 锚 苷 绰 於 鬓 颊! 扉! 掰" 螃" 佰# 는# 漾$ 涮$ 喽% 铮% 掖& 娴& 玥' 喔' 昵( 芍( 蝠) 蜘) 钵* 遛* 秽+ 憧+ 凿, 耸, 薰- є- 炜. 溉. 茉/ 裳/ 轧0 捍0 谍1 眶1 亵2 茬2 锯3 烊3 钛4 痫4 譬5 莺5 愣6 懿6 挛7 ۡ7 噜8 溅8 猥9 慷9 ᵉ: 怅: ı; 嫣; 晟< 妞< 惶= ۟= 瞳> 囚> 摹? 羲? 萱@ 俐@ 舜A 怯A 寇B 眨B ᠤC 锵C 啼D 烷D 骁E ɡE ЕF っF 鹃G 蛰G 笙H 葆H 剃I  I 呜J 瓯J 溧K õK 毋L 蒿L 伶M 玖M 桦N 颌N عO 璇O 谧P 疵P 浒Q 辄Q 稼R 羹R 惦S 哼S 姗T ïT 凋U もU 痪V 痉V 恪W 钗W ्X कX 그Y 蝙Y 腱Z 鄙Z 莽[ 眺[ 沮\ 雹\ 穹] 钳] 庵^ 韬^ 绯_ 柒_ 刁` ه`  a 蛾a 阙b 鳌b 虔c 坍c 礴d 袅d 昱e 朦e 丞f 歹f 腮g τg 冕h 狄h 斓i だi 缨j 琉j 辍k ιk 飒l 栩l 蓟m یm 시n 帧n 胧o 屹o 祢p 鸥p ǎq ةq 钊r 哔r 槟s 啰s Ⅰt 俪t 芷u 撮u 鲨v 蝗v 恙w 胯w 砚x 缭x 匝y 诃y 어z 篱z 榻{ 钜{ ─| ő| 铬} 酋} 栾~ 祉~ 悴 淆 诏 憔 腩 煸 岱 皙 晗 瞪 纶 峙 à 椿 ́ ご 炊 慵 Ⅲ 窘 佟 谴 荼 毙 − 寰 镯 기 磺 苇 戎 捅 毓 ε Ö ز ū 睢 铿 匡 疙 ほ 邸 粑 撬 痢 珂 े 朐 敖 한 瘩 吝 嫦 蛤 呤 猿 唉 挟 呱 ❖ 가 霓 ν 惆 峭 ・ 凛 娓 酣 悯 嬛 镑 Х 墟 お 簧 粱 狡 했 ’ ᠯ ★ 阖 婪 缮 そ ف ✪ 嗦 지 赡 怂 砀 羌 ᠡ 崽 徙 嘌 љ 叩 挝 陨 Á 擀 筐 亟 丐 睾 孚 剿 ゆ 霏 ē 莒 潺 懦 憩 豌 扼 跻 抉 贰 寐 ⑦ 倔 ン 媲 า њ 遁 ، 磐 鸳 摒¹ ྲ¹ 姊ù 에ù 惮Ĺ 鳄Ĺ 淖Ź 樾Ź 皈ƹ 莅ƹ 宕ǹ 仄ǹ 蹬ȹ 夭ȹ 礁ɹ 辫ɹ 禀ʹ 廿ʹ 栀˹ 湄˹ 逞̹ 烨̹ Ч͹ 匾͹ 擒ι 黯ι 炽Ϲ 濡Ϲ 螂й 刨й πѹ 咔ѹ 隅ҹ ᵒҹ 谤ӹ ρӹ 罄Թ 驯Թ 粕չ 烽չ 瞅ֹ 曳ֹ 鄱׹ 狙׹ 澧ع 涓ع 郫ٹ 鹦ٹ 闰ڹ 驹ڹ י۹  ۹ 馍ܹ 蛳ܹ 煽ݹ 荞ݹ 俨޹ 甬޹ 豉߹ 吏߹ 鸯 觑 糜 潢 ◐ ✎ 琶 唏 拷 潞 芡 眯 镍 癖 芮 妾 པ 殃 藿 泓 捶 º 荠 癣 跷 扳 擂 锰 赓 箫 न 颓 沼 攘 赂 萤 谚 椭 ि 嵘 َ 苋 迢 嗣 犊 氓 ᵗ 呛 诲 璞 嚷 들 叽 褚 殆 婕 嚎 鹉 邃 勐 屉 ᠣ 纾 酝 滦 筱 骋 嗡 褒 蔑 脘 棣 貔 ᠦ 迸 萦 铵 悚 忱 娼 پ け 虏 σ 貅 璟 磋 轶 杷 镂 稷 ѕ え 踵 枇 Ш 癜 🙂 吒 瑙 ו 峦 圃 缜 蔻 硼 簸 ち 婺 婵 惋 स 渎 น 麽 해 惺 茴 袱 ‐ 盂 燎 铠 榔 서 篡 搂 煦 瑛 嘈 痿! ी! 瑚" 坂" 贻# 瓢# 歩$ 槃$ 喃% ど% 圭& Ø& 舵' 筠' 涿( 蜒( 대) 沓) 게* 嘶* 骇+ 婶+ 毂, 烃, 孰- 琥- 蜿. ❶. 壕/ 涎/ 哆0 赦0 ᠷ1 渚1 琛2 め2 厝3 藜3 谬4 兀4 つ5 茁5 †6 니6 叁7 镌7 拮8 蓓8 鞘9 œ9 镖: 馏: 炯; 龋; 涪< や< 褥= ่= 睑> 侬> ¢? 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व? 肮@ 褂@ δA ❸A 铆B 幄B 苒C 烬C 泱D 霹D 枷E 咆E F 거F 蛊G ⃣G 攥H ཚH ЦI ཡI 吩J 遢J 饕K ◉K 佚L 胭L 邗M —M 抨N 滘N 은O 汴O 朕P 遨P ʰQ 怦Q 罔R 旎R 晔S 丕S 恣T 佗T 旖U 袤U 眙V 峒V 蜷W 暄W 谯X 偎X 琊Y ยY 囍Z 蟾Z ⑨[ 卞[ ǔ\ 仝\ 殇] ź] ด^ 猷^ 坳_ 阡_ 徇` ǒ` 迂a 醴a 漕b 啶b 있c 幡c 跆d 诙d 锭e 罡e 裱f 娆f 邈g Óg ᠴh 焗h ᠮi 瘠i दj 泯j 痂k 耙k ✿l 锲l 袒m 娲m 愫n 摁n 사o 요o 舀p 鸢p 谌q 頫q 醺r ‰r 鳅s 幺s 涞t ∠t 르u 箕u 腓v 缈v 髂w 挎w じx 嗒x 살y 溴y ➢z ‹z 瞌{ ཆ{ Ⅳ| ค| ❀} 垭} ב~ 讹~ 隍 篝 岌 吠 讥 ๚ 蹿 瞥 矾 塬 처 พ 缥 冢 蕃 荚 든 臆 毡 া ラ 糍 ¿ 스 奂 涸 蕙 飓 Î 별 弩 蚤 嗖 桡 ₹ Ä 독 捎 唆 邛 臼 昇 苡 郯 埂 מ 氲 辊 歆 ช 藓 ク ۗ 垠 锹 Ž 掂 嘅 擘 秣 ═ 腆 บ ส 钼 筏 钨 θ 扈 伫 원 ɑ 钣 芾 簪 砾 蟆 髎 위 纭 嬴 ص 篓 瘢 劾 窿 간 へ 郏 茼 訇 苁 獭 蝌 叕 ッ 汨 惘 氤 蹒 ί 徵 蕨 甭 醍 挞 ฅ 킁 佢 荏 嬷 浠 翎 阈 綦 窈 旻 铢 ש 珲 嗤 蚪 ア 濑 浜 琰 ะ 崆 跚 哧 嗪 蜈 瘁 Ж đ» 盅» 劵û 麝û 珏Ļ 黝Ļ 珈Ż ไŻ ▣ƻ 搪ƻ 叱ǻ 제ǻ ねȻ ΔȻ 嚓ɻ İɻ ِʻ 蹉ʻ 苣˻ Ś˻ 裨̻ 瘘̻ 垌ͻ 眈ͻ 러λ 𝓼λ fiϻ 鹜ϻ せл طл 窨ѻ 骞ѻ 睬һ ๑һ 孪ӻ 锢ӻ 鳍Ի 婀Ի ۋջ 夙ջ کֻ 醐ֻ Ú׻ ᵘ׻ 龛ػ 笆ػ ྐٻ 呷ٻ ︰ڻ ھڻ 犷ۻ 啵ۻ 珅ܻ 郦ܻ 茌ݻ ᠩݻ 跎޻ ज޻ ¡߻ 餮߻ ʸ 仟 畈 匕 ¾ 呃 墒 踌 鄠 赭 ْ 赊 娣 แ 嶂 晁 남 绶 № 杵 ⑴ 腧 ょ 锏 佤 埇 ¹ 湟 猗 铤 ᵈ 脍 峯 芗 铐 镳 囱 ¶ ཐ ず 泠 髻 ิ 躇 酐 소 咦 내 ็ 槌 ⑵ 煨 炀 噗 蔫 脲 邡 腈 谟 ʊ • ๐ 濂 腭 呻 灏 ཕ ά 鲢 啉 牦 많 骊 咛 蚣 纣 陛 라 儡 陟 ณ û 抿 전 ब 陲 ห 聿 渑 掸 鳕 ™ 衾 栉 ๎ 飚 胍 荃 蜇 颦 咤 翌 ฏ ︎ ђ ข 窕 碣 瘸 骡 ʃ ᠎ 皴 ɔ 闱 轲 비 迩 滢 ү 犒 ʻ 汆 箩 敕 Ð ☜ 螳 鹄 ธ 谕! 髌! 尕" 연" 摞# 堑# 甙$ φ$ 粿% 跺% 拄& À& ⑩' 嘤' 腼( Ω( 蓑) 翊) 드* ư* 雉+ ु+ 啾, 珐, 怔- 偌- ๖. ป. 황/ 闾/ 碉0 埭0 โ1 撷1 ‭2 腴2 ᠋3 ์3 桉4 蛹4 霭5 祐5 剐6 仨6 樽7 掬7 鞣8 侏8 镉9 무9 珩: 冼: 蹶; 浃; 呋< 镐< 柞= 奘= 琏> 崃> ग? 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Һ! ձ! ਆ! ጥ! 側! 刭! 厓! 叇! 垞! 埤! 孫! 嶤! 幷! 愬! 慆! 憶! 扥! 楙! 欅! 歲! 汚! 洢! 溍! 滳! 炣! 猸! 瓛! 畠! 盡" 硪" 礎" 筻" 臁" 臓" 莮" 萈" 萣" 蒐 " 蓇 " 蕋 " 薁 " 薫 " 觋" 跘" 辿" 醁" 鈢" 飾" 鷉" 鼭" 갑" 싸" 혁" 흥" " 🏠" 🤭" Ň" ࡒ" ఻" ⇡ " ♃!" ❃"" ⲛ#" 儀$" 劀%" 勅&" 勳'" 呡(" 嘂)" 妧*" 婡+" 嫰," 崥-" 嵕." 惛/" 挧0" 攵1" 曽2" 枵3" 棇4" 槻5" 橏6" 泈7" 熣8" 睃9" 碕:" 祙;" 禘<" 筅=" 篟>" 簠?" 籏@" 粏A" 絅B" 羑C" 脃D" 荾E" 蔰F" 裌G" 誐H" 踿I" 轄J" 逨K" 鉏L" 銷M" 鋬N" 锫O" 饊P" 鷄Q" 떻R" 째S" 🧸T" ЌU" ९V" ູW" ሳX" ἸY" ⃛Z" ♈[" 僅\" 卽]" 嚐^" 妸_" 姁`" 屄a" 惪b" 慝c" 栿d" 檵e" 殪f" 浡g" 浼h" 渓i" 渖j" 湣k" 炻l" 狛m" 玊n" 玍o" 珌p" 瑸q" 癿r" 盬s" 眘t" 磉u" 粬v" 粰w" 繑x" 苂y" 蒠z" 蚻{" 蟅|" 袴}" 覌~" 訫" 諸" 謪" 躧" 辪" 锿" 馇" 駖" 騃" 髄" 鮨" 鵕" 麶" 읽" 총" 🌞" 🌶" 🏁" ҳ" હ" ಜ" ☊" ♏" ⭑" ヌ" 冫" 卌" 噐" 妐" 岺" 巣" 徥" 悝" 懐" 撖" 撙" 昫" 暠" 枘" 梿" 潏" 燯" 瑮" 秡" 稖" 繴" 缏" 荅" 萿" 蓂" 裇" 裼" 赪" 踙" 鐖" 雃" 鯿" 鳽" 龁" 쇼" 팔" " 🤫" ̙" ֩" ३" ਖ" ဖ" 俬" 匦" 呅" 奨" 嬖" 戯" 撔" 擊" 擗" 暣" 朏" 棽" 楗" 榅" 歸" 汬" 溓" 滃" 燏" 珎" 瓌" 眣" 硔" 粎" 肷" 臛" 舳" 苶" 茀" 荍" 葖" 蕡" 螠" 訞" 赆" 陁" 鵼" 鸺" 쉽" 줘" 🇴" 🍾" 😞" 😲" ĉ" ȋ" ੋ" ༼" ∉" ⌥" ▍" 劃" 匃" 嘊" 噅" 坣" 壷" 妑" 尙" 尥" 尪" 悘# 敗# 敟# 暋# 暏# 朷# 杻# 樉# 檠# 淽 # 渀 # 潾 # 烾 # 狨 # 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鏻' 铓' 餸' 馘' 鯙' 鳣' 鹠' 麕' 끼' 압' 줍' 쪽' 탁' 튼' 획' ' 🍀' 💦' ɖ' ʋ' ˧' ਅ' ධ' ፍ' ≃' ◪' 倅' 倢' 倷' 僣' 咠' 圫' 奣' 姀' 媔' 嫮' 宔' 嵎' 弨' 恠' 慬' 憹' 戣' 揎' 擫' 擮' 杤' 柙' 梜' 棡' 槱' 毦' 滪' 瀫' 燣' 爝' 玅' 珋' 瑹' 璌' 瓉' 瘣' 睜' 砉' 砩' 窬' 籭' 纞' 罽' 脬' 舯' 芤' 蔊' 蛑' 蟧' 蟲' 衖' 袾' 覩' 誮' 谼' 趫' 跩' 踭' 躭' 遯' 醾' 鈝' 鈟' 镴' 閄' 陥' 顟' 騨' 鼚' 넷' 밝' ' 🌥( 💁( ĺ( Ƅ( ͠( Ө( ճ( ֣( ৮( બ ( ᄅ ( ᴋ ( ✋ ( ❋ ( 乨( 偸( 勄( 勧( 呫( 坋( 垔( 夵( 婰( 媂( 媏( 岧( 崐( 崬( 嶟( 廳( 懃( 敧( 旛 ( 昤!( 晅"( 晛#( 晥$( 栛%( 椛&( 槪'( 櫊(( 氂)( 氺*( 渃+( 渇,( 焫-( 珛.( 琱/( 瑏0( 瑴1( 甐2( 癋3( 盌4( 眚5( 睗6( 祔7( 篯8( 粙9( 糵:( 綑;( 缷<( 翈=( 胕>( 膵?( 臞@( 蘡A( 蜾B( 蟌C( 觱D( 詝E( 貤F( 跀G( 躱H( 躾I( 鈴J( 饐K( 鵁L( 麣M( 黀N( 黡O( 黨P( 률Q( 멀R( 벨S( 붙T( 옷U( 춤V( 텐W( 팀X( 🌳Y( 💉Z( 💐[( 💵\( ͗]( ܀^( శ_( ჯ`( ᅀa( ᠌b( ῇc( ▭d( 偟e( 偪f( 僈g( 勞h( 厰i( 唪j( 噺k( 圕l( 夋m( 娒n( 寘o( 尨p( 巇q( 帨r( 帹s( 廕t( 憸u( 戀v( 扽w( 挕x( 挻y( 搠z( 斶{( 旉|( 旐}( 晈~( 朙( 栘( 棢( 槹( 橴( 湨( 澐( 瀜( 焔( 煇( 玵( 玶( 琓( 琩( 瑐( 璭( 璹( 瓂( 瘐( 盝( 眏( 矴( 碒( 磏( 穊( 笣( 筭( 籤( 紬( 纙( 羕( 腨( 艨( 芲( 莯( 蒃( 蓜( 蕸( 蜎( 蜺( 蝂( 袊( 誃( 跍( 辒( 鄭( 鞩( 頕( 騊( 驎( 骦( 鶵( 鹥( 鹯( 齾( 났( 녹( 듣( 렉( 맘( 몬( 🅽( 🚩( ɤ( ѣ( Ү( Ք( ॅ( થ( ଼( ష( ༩( ዲ( ↴( ⻅( 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궤ng 긋og 깎pg 꺾qg 껌rg 낳sg 넛tg 넨ug 넴vg 뇽wg 댕xg 듦yg 뛸zg 멎{g 멕|g 몹}g 뫼~g 뭉g 뮬g 벙g 뺏g 뽑g 뿓g 쁠g 섀g 솝g 슝g 쌉g 썩g 쏙g 쑈g 씁g 씹g 앓g 얗g 엌g 왓g 욤g 쩜g 쭈g 쯔g 챔g 챕g 첸g 컥g 쾅g 쿄g 큽g 팰g 펄g 퓸g 햄g 헜g 헳g 헽g 횡g 훠g 휨g 흉g 힙g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g g h h h h h h h h h  h  h  h  h  h h h h h h h h h h h h h h h h h h h  h !h "h #h $h %h &h 'h (h )h *h +h ,h -h .h /h 0h 1h 2h 3h 4h 5h 6h 7h 8h 9h :h ;h h ?h @h Ah Bh Ch Dh Eh Fh Gh Hh Ih Jh Kh Lh Mh Nh Oh Ph Qh Rh Sh Th Uh Vh Wh Xh Yh Zh [h \h ]h ^h _h `h ah bh ch dh eh fh gh hh ih jh kh ﷽lh 𐀺mh 𐌲nh 𐌹oh 𐍀ph 𐍄qh 𐐈rh 𐤉sh 𐤋th 𐬁uh 𐬎vh 𐬯wh 𑁋xh 𑐡yh 𒀭zh 𒊒{h 𓃟|h 𓍄}h 𓏲~h 𖡼h 🅜h 🌂h 🌆h 🌓h 🍈h 🍠h 🍧h 🍨h 🎿h 🐁h 🐌h 🐹h 👃h 👲h 👺h 💱h 📇h 📓h 📭h 🔚h 🔞h 🕇h 🕍h 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詬s 詵s 誅s 誚s 誹s 諂s 諍s 諛s 諞s 謗s 謠s 謬s 譙s 讎s 貰s 賄s 賅s 賒s 賾s 贄s 踡s 踴s 蹌s 蹕s 蹺s 躋s 軫s 軻s 輓s 輜s 輳s 輾s 轂s 轎s 轤s 邇s 醃s 醞s 釁s 釧s 釬s 鈹s 鉀s 鉍s 鉚s 銬s 銻s 鋃s 鋅s 鋮s 鋯s 錆s 錙s 錮s 鍥s 鎘s 鎦s 鎳s 鏑s 鏞s 鐺s 鑠s 閂s 閔s 閡s 閹s 闈s 闌s 阨s 陝s 隄s 隕s 靨s 鞏s 韃s 韆t 頷t 顓t 顥t 顱t 颼t 飆t 餌t 餛t 餾 t 餿 t 饈 t 饑 t 騁 t 騫t 騮t 騶t 驀t 驤t 驪t 鬍t 鬨t 鬮t 魷t 鮐t 鮪t 鯀t 鯪t 鯽t 鰾t 鱈t 鱒t 鱟 t 鱷!t 鳧"t 鴟#t 鴣$t 鵠%t 鶉&t 鶚't 鷓(t 鷥)t 鷴*t 鷸+t 鸛,t 鼇-t 鼉.t 龧/t 龷0t ꀈ1t ꀥ2t ꀱ3t ꀹ4t ꀺ5t ꁈ6t ꁉ7t ꁊ8t ꁍ9t ꁙ:t ꁞ;t ꁠt ꁵ?t ꂊ@t ꂐAt ꂒBt ꂪCt ꂯDt ꂴEt ꂶFt ꃘGt ꃤHt ꃮIt ꃳJt ꃺKt ꄁLt ꄓMt ꄘNt ꄙOt ꄞPt ꄠQt ꄵRt ꄺSt ꄻTt ꄿUt ꅈVt ꅊWt ꅒXt ꅰYt ꅶZt ꅾ[t ꆣ\t ꇋ]t ꇎ^t ꇕ_t ꇖ`t ꇩat ꇳbt ꈅct ꈏdt ꈬet ꈭft ꈯgt ꈳht ꈹit ꈺjt ꈽkt ꉁlt ꉅmt ꉏnt ꉗot ꉻpt ꊁqt ꊛrt ꊥst ꊬtt ꊷut ꋂvt ꋙwt ꋛxt ꋧyt ꋴzt ꌁ{t ꌅ|t ꌇ}t ꌈ~t ꌕt ꌜt ꌢt ꌭt ꌶt ꍣt ꍤt ꍧt ꍿt ꎍt ꎖt ꎮt ꏠt ꏡt ꏣt ꏳt ꐁt ꐈt ꐉt ꐋt ꐟt ꐣt ꑑt ꑖt ꑝt ꑤt ꑶt ꑼt ꒊt ꒙t ꓃t ꓥt ꗄt ꙁt ꙑt Ꙗt Ꙭt ꙮt Ꚋt ꚍt ꜛt Ꜫt ꜫt ꝑt Ꝛt ꝫt ꞇt ꞈt ꞎt ꞓt ꞵt Ꞔt Ʂt ꟕt ꟿt ꠵t ꡛt ꡟt ꦂt ꦏt ꦒt ꦗt ꦚt ꦤt ꦧt ꦩt ꦪt ꦮt ꦲt ꧒t ꩒t ꩜t ꪀt ꪅt ꪑt ꪖt ꪜt ꪣt ꪤt ꪰt ꬶt ꭢt ꯇt ꯟt ꯣt ꯤt 갬t 걀t 겋t 겔t 곶t 괌t 굼t 귓t 긱t 깡t 깥t 깸t 껀t 껄t 껑t 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戬 鹃 绎 碚 禺 傘 鎊 醮 惇 囿 漉 僭 迄 雎 旖 鬣 矽 芎 雒 颢 櫃 溏 卅 锉 稔 捎 锷 頃 黝 荸 麂 脘 杳 骧 樾 幄 蛆 哏 瘸 鵝 泞 篝 匮 佞 贽 庑 蔷 躇 詠 赭 刪 嗲 綁 粼 醺 婵 蹇 隞 猗 陉 爰 繳 桁 萘 噻 嬅 籤 钯 撂 橄 蘿 箩 稹  禍 嘧 纾 锺 槛 遒 嘞 胪 猩 埕 骜 溟 螈 鹄 楸 様 螟 篓 踌 獾 謠 姒 讧 叢 濯 鼐 钏 廪 躏 陟 颶 瑁 骛 穎 厭 僕 砝 頌 綦 徭 稞 揩 鲛 孑 柞 僱 糾 眙 铳 煅 杲 狞 嗖 仞 訟 랑 飨 绀 伫 籲 瘴 纨 釐 岙 禛 蜇 煉 槭 犸 貸 岘 坻 肄 邾 墜 恻 讫 徳 痱 悌 椁 爛 偻 阚 屢 禎 徉 靛 隗 疥 呋 嬷 轸 霭 抡 賠 鳕 珙 宓 珺 枳 鄯 啜 呸 侑 撅 埭 渦 榫 赓 缰 膘 峤 龈 顛 喚 臊 鲵 漲 淦 騷 瘋 妫 徜 镛 孀 諷 頜 擠 钚 峯 腴 嵋 傥 恽 椽 琍 獐 婀 痧 頫 壩 犒 赊 檬 兇 廚 甭 苄 攫 籠 蟀 赉 桡 舖 璘 諧 汨 蟋 説 槎 苌 撟 羸 殁 舂 傈 尕 枞 锗 蜊 淚 蛳 鵬 萜 蘆 厲 鸮 羰 蘖 谘 睇 驷 恵 颦 籼 丟 惕 舛 辇 鹗 磚 闇 芃 扪 恸 摺 缤 蝕 秣 凍 腎 隡 懲 倜 臾 郗 綿 鑼 殓 摰 鸪 薹 煊 玷 締 釣 撃 乂 滘 壅 挛 煩 榉 貶 窩 郤 獠 芗 罵 墒 掾 瀨 喹 谆 祂 佝 嶋 臥 鴉 裟 癜 峄 咿 墾 绾 腫 濾 莪 俎 钤 拄 蓦 偌 怆 绦 瑭 铤 醌 涞 鬱 稗 蔭 湧 闖 跛 疃 孳 縫 蚧 鬧 濫 剝 鍋 谄 闱 潴 莖 湫 苴 穀 輿 柠 佶 苕 漿 瓤 喾 槿 嚓 姫 汊 翡 掬 鹞 嚇 钽 尻 葭 虜 滓 狰 跗 賺 攥 勣 蹉 糍 剐 勰 謹 楫 箸 础 埗 ▌ 醬 跚 柒 僮 铌 鹧 崮 甑 焗 瓘 ざ 塢 璠 踐 樸 嵬 踮 朐 遑 嘹 鎏 庠 舸 锲 髂 蝮 淝 撐 弭 龌 摞 晞 鑄 嶙 锹 诿 闆 怖 蓑 稜 捍 燊 鲱 紳 蒯 凫 蹒 诠 赟 袈 笏 铍 茭 蠹 譬 隕 膻 瓠 恂 蒼 飽 椤 叻 镊 崃 脹 崆 狒 鰻 奭 霎 疵 峋 憭 顱 査 窨 阇 颙 篤 赝 惴 蔫 濉 竣 钿 忤 砭 刎 龊 菀 鑲 谀 泫 瑗 蠻 濁 菸 巻 嘚 滂 鳜 阕 ぼ 笞 말 倖 脩 竜 椹 録 铋 庖 钹 啖 饴 擘 殒 俳 鬻 芫 綽 邗 砼 跤 玳 啾 饒 砒 掇 擲 檗 跺 辎 搡 怔 慾 疇 仡 哧 碁 迳 錐 膊 棂 瑠 螭 洩 筮 盹 飼 馳 鲇 佼 鮋 孱 妝 撵 喰 琶 诒 褲 侈 鯊 鬚 窠 氡 楝 篪 梶 鸨 珣 埤 垅 淙 蜱 鍊 谲 蚱 仟 槲 撷 碓 瑚 圜 売 づ 犧 瀏 癞 噼 篠 镠 闳 醜 攔 潸 야 蛉 汜 铱 拚 葚 瞑 橹 锶 堯 闢 叭 欤 驟 碇 锴 嶷 酊 纏 薮 紡 啕 绡 旃 詮 衞 刈 昉 穰 鹼 砦 祕 蓖 詐 ∵ 貉 鋁 堺 臘 錶 溱 葳 戡 哌 氘 疖 菡 赅 謇 釀 箐 堃 謎 栩 颏 氽 痨 蚬 郃 紮 梏 蒽 辻 曷 없 난 桎 轼 苎 鯛 佢 緻 铯 廁 橢 蜢 瀕 榧 唳 尬 円 暱 凇 捨 咘 肼 臬 霂  珑 鹬 竊 歩 砻 藁 桜 諜 牯 簋 黠 瞩 伉 咁 蟻 拇 琥 縻 跎 晌 豢 帜 淪 蛏 噔 擞 傭 毘 糸 蚶 烊 蚴 檎 圪 邰 谴 濤 亶 纜 諭 羣 杼 禱 襪 跄 날 茏 螅 ヘ 蜉 褓 墮 湉 悻 鱂 閥 斫 篾 虻 駒 鉛 挹 姦 懑 苒 楓 篑 皴 杓 剡 荏 瑀 垸 爨 ぬ 沏 薙 旸 阏 崑 蹼 餈 鞏 呷 豕 鰓 滯 汩 嗳 洺 洹 趵 邙 逶 赳 馔 緝 収 眦 踉 渑 聃 攤 铡 朦 癒 鲅 있 棹 湊 誦 峁 珥 襁 刽 抟 醪 卍 玠 蒡 酞 艋 抿 ▎ 璨 譴 祢 钎 氲 咻 嵯 賄 浃 蹩 鈞 紗 茛 菘 撣 堊 杈 茆 篁 盪 鹮 琇 髦 碴 鸚 噌 衄 椴 毽 晷 疳 萩 膦 虧 醣 囡 仃 仝 屐 儁 钣 诤 沆 炁 蝽 幟 垌 団 揄 鼋 聶 貘 鄄 鳟 箏 崁 邠 滲 茔 擇 鸱 诨 艷 氖 胧 蹙 隈 耄 闼 疡 鋸 袂 峇 氤 砗 隰 镫 铄 嵴 蹑 蕩 対 髌 钇 逖 ぞ 髡 桫 蛄 喏 滢 粿 靺 枸 垓 凪 鞨 焓 ♪ 広 蝏 秭 氩 邡 矸 蝼 蒐 澀 叵 ヽ 磲 鎌 래 颔 镝 蘅 艱 迨 澶 肓 鸩 鹂 嗽 阊 吲 誅 綴 椋 蕈 豇 摈 瘿 哙 壟 鄒 儆 啵 崛 鼹 咣 乩 徂 飕 绌 钕 鳙 雿 畹 哚 榘 昰 ┓ 蝈 誇 倏 豎 悪 诹 殲 諒 埚 纰 萋 𠀤 缗 黟 ▏ 衽 鈕 瑤 馕 炆 巖 綏 俅 蝰 艏 魑  沌 帙 狍 贖 镧 镬 〓 鑒 耜 闡 恥 漩  까 鱈 痉 눈 咛 証 繹 劵 媾 犄 煥 稃 歳 燦 聩 苁 掴 辂 橐 閻 镣 坩 莜 笳 狎 芨 殚 嬪 蓥 翕 倆 揶 冇 盥 鹹 踊 陛 镗 顗 荽 菽 霹 沤 绔 捱 谡 鰕 砜 墀 寔 餓 硖 噫 啻 韫 飄 渾 壺 鲧 闿 氹 衲 轎 纭 鈔 逋 靥 鑰 浠 彊 辺 蟬 荨 鶯 鬲 剣 咂 箓 卟 篦 胝 恚 唰 俶 滹 趺 胍 笄 頑 衿 諫 渌 鲳 芘 缬 跸 酆 佻 囟 ゾ 氚 ㄢ 樺 怛 陞 滟 酢 镓 慷 郏 亜 鵡 瑩 镞 襦 篙 踱 滙 雛 伢 豸 犟 菓 嘆 瑷 龅 鈣 妪 蔵 蘊 謬 痫 碲 ぜ 笹 거 嘢 莼 衆 滏 箬 銵 滬 毎 衾 帑 炝 岿 呲 려 瞟 赍 绉 鄣 牂 砣 皲 穂 氓 琚 泚 釘 桠 酩 溆 続 榊 铧 韐 哐 総 鸬 乜 怏 墊 坷 諱 네 辋 嶽 餉 謊 麴 ╱ 惱 竇 壢 鸫 琵 恁 籀 舐 産 湎 挈 沩 驕 绻 鸳 蝣 愎 啫 亙 璩 鉤 봐 嘯 妣 罘 痼 蛞 垚 ぱ 唷 胴 訾 氾 崤 鲂 囔 馊 闘 枥 礽 蝓 涙 와  暉 擱 顎 廬 鲠 嬌 蛐 繡 魨 缟 柊 讣 甦 抻 蒨 骢 祆 棻 覓 蠟 魉 斃 耷 楮 褛 骺 邽 莨 荳 傕 嬗 鈉 嘭 磾 赂 鄠 旮 璎 睐 垃 槊 辔 雠 暐 鏊 钍 鳢 燹 镒 僉 擤 撘 蝾 豊 诳 増 ゥ 竑 圄 橼 痍 俦 辗 汙 茼 唸 魍 穑 铈 倌 槁 豳 靂 蛱 畠 咗 诜 姹 裾 槻 猁 耨 湔 竽 怿 込 樗 鄜 纮 醯 滄 铖 鉅 栲 睨 觚 暧 讶 缵 攬 繆 舺 鲭 蒺 殄 韏 囹 兌 樯 猞 苾 ㄒ ̇ 濞 ㄥ 炷 啓 龢 颡 剜 圉 郾 颎 潑 箇 簌 蕤 嵐 綝 赧 苫 襞 飢 抨 怙 缯 獣 豔 俣 砟 寤 檩 齣 菰 耋 囗 腧 圮 铟 蠲 焜 〞 訢 蜒 걸 瓴 ⋯ 竦 铙 窯 薅 畝 侖 褴 鹦 潋 佺 桷 弢 더 駝 禳 锜 笕 閔 絵 缶 旯 蹠 鹚 蘚 溉 栱 槳 鳩 ぽ 缫 嶝 檳 浯 綾 嘣 湃 磴 愆 黥 觥 雩 駱 暠 葶 纡 珮 転 褫 勻 灑 縲 彘 菈 鈾 妊 鑿 泺 寛 侪 戕 箨 ∕ 贛 箧 筲 侂 埙 缛 琯 葫 庹 悱 牺 浐 昺 ㄚ 癔 絨 绺 蒌 널 처 樋 두 嫘 蔥 謨 간 喟 胳 嗬 忖 莳 賤 龔 ㄣ 鹛 缱 娉 璁 胼 倬 誊 瀾 鮟 愔 挾 媪 牖 蠊 縛 襯 鳔 讦 ┳ 鼩 茌 篌 訶 ぁ 阱 摨 巯 鮭 铩 剎 瘰 驛 ぃ 聒 黻 韪 鳐 珽 枰 脍 霑 缦 僰 弇 讪 鱇 ぷ 缁 柵 ㄐ 樨 碜 墘 檻 속 鷲 肟 貊 嚯 锛 蓁 翮 箜 赜 訥 朊 疔 诔 鲚 蜿 頔 悫 渲 抉 葩 跻 娩 窒 郸 璀 菠 诅 蟑 痊 骷 徊 萄 憧 咙 娛 鸯 瘙 跆 榈 蝙 雳 憬 酝 傀 肪 髅 婪 惫 尴 淆 疙 楂 圾 稣 娠 逅 赁 貔 侥 徘 馒 骼 瘩 蝴 飓 豌 痪 蜘 邂 貅 饪 螃 礎 鹉 儡 ;/large_experiments/theorem/datasets/MERGED/all.test1.merged-spm_model_32k_200M_charcov099995_allowWSO__v2 0:textU?X_p=}@?P  ⁇  identity 2pengchengmind-7b/tokenizer/llama_vocab/llama_zh_hf/tokenizer_config.json000066400000000000000000000013301472353524300271470ustar00rootroot00000000000000{ "add_bos_token": false, "add_eos_token": false, "bos_token": { "__type": "AddedToken", "content": "", "lstrip": false, "normalized": true, "rstrip": false, "single_word": false }, "clean_up_tokenization_spaces": false, "eos_token": { "__type": "AddedToken", "content": "", "lstrip": false, "normalized": true, "rstrip": false, "single_word": false }, "model_max_length": 1000000000000000019884624838656, "pad_token": null, "sp_model_kwargs": {}, "tokenizer_class": "LlamaTokenizer", "unk_token": { 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14340, 869] loss:[5.368824481964111] ''' a = "This sentence is negative: the format gets used best ... to capture the dizzying heights achieved by motocross and bmx riders , whose balletic hotdogging occasionally ends in bone-crushing screwups ." input = tokenizer.encode(a, add_special_tokens=False) print(len(input), input) output = tokenizer.decode(input[5:], skip_special_tokens=True) print(output) pengchengmind-7b/tools/000077500000000000000000000000001472353524300153425ustar00rootroot00000000000000pengchengmind-7b/tools/check_merged_ckpt_7B.py000066400000000000000000000106441472353524300216720ustar00rootroot00000000000000import moxing as mox import os, time import mindspore import mindspore as ms from multiprocessing import Pool import numpy as np from mindspore.common import Parameter from mindspore.common.tensor import Tensor import mindspore.common.dtype as mstype import argparse WORKROOT = None ### Defines whether the task is a training environment or a debugging environment ### def WorkEnvironment(environment): global WORKROOT if environment == 'train': workroot = '/home/work/user-job-dir' elif environment == 'debug': workroot = '/home/ma-user/work' print('current work mode:' + environment + ', workroot:' + workroot) WORKROOT = workroot return workroot rank_id = int(os.getenv('RANK_ID', '0')) ####################################### parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--ckpt_local_path', default='/cache/ckpt_tmp', type=str, help="/cache/ckpt_tmp") parser.add_argument('--multi_data_url', help='path to multi dataset', default=WorkEnvironment('train')) parser.add_argument('--pretrain_url', default="/cache/Pretrain/", help='Location of pretrain_url.') parser.add_argument('--model_url', default="", help='Location of pretrain_url.') parser.add_argument('--grampus_code_file_name', default="", help='Location of pretrain_url.') parser.add_argument('--obs_save_path', default='obs://pcl-2023/merged_7B_ckpts/right_noFA_RoPE_noTopQ_Mind7b_npy/', type=str, help="OBS save PATH") parser.add_argument('--ckpt_obs_path', default='obs://pcl-2023/ckpts/stage1_oldenv_pp2', type=str, help="obs://pcl-2023/ckpts/stage1_oldenv_pp2") parser.add_argument('--ckpt_prefix', default='merged_7b', type=str, help="oldProj_mind_7b_pp2") parser.add_argument('--ckpt_step', default="3500", type=str, help='ckpt sink_step number',) args = parser.parse_args() if rank_id % 8 == 0: # # download 7B checkpoint for rank 400 # ckpt_obs_path = f"obs://pcl-2023/merged_7B_ckpts/right_noFA_RoPE_noTopQ_Mind7b/" # ckpt_local_path = "/cache/ckpt_tmp" # ckpt_prefix = "merged_7b" # ckpt_step = "3500" ckpt_local_path = args.ckpt_local_path ckpt_obs_path = args.ckpt_obs_path ckpt_prefix = args.ckpt_prefix ckpt_step = args.ckpt_step ckpt_full_name = f"{ckpt_prefix}_{ckpt_step}-4.ckpt" if not os.path.exists(ckpt_local_path): os.makedirs(ckpt_local_path, exist_ok=True) def download_ckpt(ckpt_name_prefix): if not os.path.exists(f"{ckpt_local_path}/"): os.makedirs(f"{ckpt_local_path}/", exist_ok=True) mox.file.copy(src_url=f"{ckpt_obs_path}/{ckpt_name_prefix}", dst_url=f"{ckpt_local_path}/{ckpt_name_prefix}") time0 = time.time() download_ckpt(ckpt_full_name) if rank_id % 8 == 0: model_prefix = f"{ckpt_local_path}/{ckpt_full_name}" param_dict = ms.load_checkpoint(model_prefix) # adam_names = [item for item in param_dict.keys() if 'adam' in item] # for item in adam_names: # param_dict.pop(item) # param_dict.pop("scale_sense") # param_dict.pop("global_step") # param_dict.pop("current_iterator_step") # param_dict.pop("last_overflow_iterator_step") # param_dict.pop("epoch_num") # param_dict.pop("step_num") param_list = [] for (key, value) in param_dict.items(): print(key, value) each_param = {} each_param["name"] = key param_data = ms.Tensor(value.data, ms.float16).asnumpy() each_param["data"] = param_data param_list.append(each_param) local_CKPT_npy_path = "/cache/chatMind7B_merged_ckpt.npy" ckpt_obs_path = f"obs://pcl-2023/merged_7B_ckpts/right_noFA_RoPE_noTopQ_Mind7b_npy/" if not mox.file.exists(ckpt_obs_path): mox.file.make_dirs(ckpt_obs_path) # ckpt_npy_obs_path = os.path.join(ckpt_obs_path, f"{ckpt_prefix}_{ckpt_step}-4_ckpt.npy") ckpt_npy_obs_path = os.path.join(ckpt_obs_path, f"merged_ckpt") np.save(local_CKPT_npy_path, param_list) mox.file.copy(local_CKPT_npy_path, ckpt_npy_obs_path) pengchengmind-7b/tools/conver_megatron_to_ms.py000066400000000000000000000115131472353524300223060ustar00rootroot00000000000000from collections import OrderedDict import numpy as np from pathlib import Path import torch import sys import os MAIN_DIR = os.path.abspath( os.path.join( os.path.join( os.path.dirname(__file__), os.path.pardir ), os.path.pardir ) ) sys.path.append(MAIN_DIR) # The pt file in ckpt_path is generated by # examples/pretrain_gpt_rope_7b_test.sh ckpt_path = Path( '/userhome/model/wanli/pretrain-wanli-7B-0820/merger_1/iter_0024019/mp_rank_00/model_optim_rng.pt') ms_npy_base_path = Path('/userhome/tmp/7B-megatron-to-npy') ms_npy_base_path.mkdir(exist_ok=True, parents=True) npy_save_path = ms_npy_base_path / 'merged_ckpt.npy' # load pt pt_dict = torch.load(ckpt_path, map_location=torch.device('cpu')) args_7B = {'bf16': False, 'fp16': True, 'num_layers': 32, 'encoder_num_layers': 32, 'seq_length': 4096, 'encoder_seq_length': 4096, 'max_position_embeddings': 4096, 'hidden_size': 4096, 'ffn_hidden_size': 10880, 'make_vocab_size_divisible_by': 128, 'micro_batch_size': 1, 'num_attention_heads': 32, 'use_rotary_position_embeddings': True, 'ms_fast_gelu': False, 'add_position_embedding':False, 'padded_vocab_size': 125952} args_200B = {'bf16': False, 'fp16': True, 'num_layers': 103, 'encoder_num_layers': 103, 'seq_length': 2048, 'encoder_seq_length': 2048, 'max_position_embeddings': 2048, 'hidden_size': 12672, 'ffn_hidden_size': 50688, 'make_vocab_size_divisible_by': 64, 'micro_batch_size': 1, 'num_attention_heads': 96, 'use_rotary_position_embeddings': True, 'ms_fast_gelu': True, 'add_position_embedding':False, 'padded_vocab_size': 49984} args = args_7B for name in args: setattr(pt_dict['args'], name, args[name]) print(pt_dict['args']) print(pt_dict['model']['language_model']['encoder'].keys()) mgt_language_model = pt_dict['model']['language_model'] # npy_data = np.load(ms_npy_base_path / 'merged_ckpt.npy', allow_pickle=True) npy_dict = {} num_head = args['num_attention_heads'] hidden_size = args['hidden_size'] hp = hidden_size // num_head mgt_encoder = mgt_language_model['encoder'] for layer_i in range(args['num_layers']): npy_dict[f"backbone.blocks.{layer_i}.layernorm1.gamma"] = mgt_encoder[f'layers.{layer_i}.input_layernorm.weight'] npy_dict[f"backbone.blocks.{layer_i}.layernorm1.beta"] = mgt_encoder[f'layers.{layer_i}.input_layernorm.bias'] qkv_w = mgt_encoder[f'layers.{layer_i}.self_attention.query_key_value.weight'] q_w_restored, k_w_restored, v_w_restored = torch.split(qkv_w.view(*[-1, hp, 3*hidden_size]), hidden_size, dim=-1) npy_dict[f"backbone.blocks.{layer_i}.attention.dense1.weight"] = q_w_restored.view(hidden_size, hidden_size) npy_dict[f"backbone.blocks.{layer_i}.attention.dense2.weight"] = k_w_restored.view(hidden_size, hidden_size) npy_dict[f"backbone.blocks.{layer_i}.attention.dense3.weight"] = v_w_restored.view(hidden_size, hidden_size) qkv_b = mgt_encoder[f'layers.{layer_i}.self_attention.query_key_value.bias'] q_b,k_b,v_b = torch.split(qkv_b.view(*[-1, 3*hp]),hp,dim=-1) q_b.stride() npy_dict[f"backbone.blocks.{layer_i}.attention.dense1.bias"] = q_b.reshape(hidden_size) npy_dict[f"backbone.blocks.{layer_i}.attention.dense2.bias"] = k_b.reshape(hidden_size) npy_dict[f"backbone.blocks.{layer_i}.attention.dense3.bias"] = v_b.reshape(hidden_size) npy_dict[f"backbone.blocks.{layer_i}.attention.projection.weight"] = mgt_encoder[f'layers.{layer_i}.self_attention.dense.weight'].T npy_dict[f"backbone.blocks.{layer_i}.attention.projection.bias"] = mgt_encoder[f'layers.{layer_i}.self_attention.dense.bias'] npy_dict[f"backbone.blocks.{layer_i}.layernorm2.gamma"] = mgt_encoder[f'layers.{layer_i}.post_attention_layernorm.weight'] npy_dict[f"backbone.blocks.{layer_i}.layernorm2.beta"] = mgt_encoder[f'layers.{layer_i}.post_attention_layernorm.bias'] npy_dict[f"backbone.blocks.{layer_i}.output.mapping.weight"] = mgt_encoder[f'layers.{layer_i}.mlp.dense_h_to_4h.weight'].T npy_dict[f"backbone.blocks.{layer_i}.output.mapping.bias"] = mgt_encoder[f'layers.{layer_i}.mlp.dense_h_to_4h.bias'] npy_dict[f"backbone.blocks.{layer_i}.output.projection.weight"] = mgt_encoder[f'layers.{layer_i}.mlp.dense_4h_to_h.weight'].T npy_dict[f"backbone.blocks.{layer_i}.output.projection.bias"] = mgt_encoder[f'layers.{layer_i}.mlp.dense_4h_to_h.bias'] npy_dict["backbone.layernorm.gamma"] = mgt_encoder[f'final_layernorm.weight'] npy_dict["backbone.layernorm.beta"] = mgt_encoder[f'final_layernorm.bias'] npy_dict["backbone.embedding.word_embedding.embedding_table"] = mgt_language_model['embedding']['word_embeddings']['weight'] npy_dict["backbone.embedding.position_embedding.embedding_table"] = mgt_language_model['embedding']['position_embeddings']['weight'] npy_dict_npy = [] for i in npy_dict: npy_dict_npy.append({'name':i, 'data':npy_dict[i]}.numpy()) np.save(npy_save_path, npy_dict_npy) print('finish') pengchengmind-7b/tools/conver_ms_to_megatron.py000066400000000000000000000120021472353524300223000ustar00rootroot00000000000000from collections import OrderedDict import numpy as np from pathlib import Path import torch import sys import os MAIN_DIR = os.path.abspath( os.path.join( os.path.join( os.path.dirname(__file__), os.path.pardir ), os.path.pardir ) ) sys.path.append(MAIN_DIR) # The pt file in ckpt_path is generated by # examples/pretrain_gpt_rope_7b_test.sh ckpt_path = Path( '/userhome/model/wanli/pretrain-gpt-rope-7B-test/iter_0000001/mp_rank_00/model_optim_rng.pt') ckpt_path = Path( '/raid0/hjrong/tmp/pretrain-gpt-rope-7B-test/iter_0000001/mp_rank_00/model_optim_rng.pt') ms_npy_base_path = Path('/userhome/tmp/7B') pt_save_path = ms_npy_base_path / 'pt-ckpt' / 'iter_0000001' / 'mp_rank_00' pt_save_path.mkdir(exist_ok=True, parents=True) last_iter_file = f'{pt_save_path.parent.parent}/latest_checkpointed_iteration.txt' with open(last_iter_file,'w') as f: f.write(1) # load pt pt_dict = torch.load(ckpt_path, map_location=torch.device('cpu')) args_7B = {'bf16': False, 'fp16': True, 'num_layers': 32, 'encoder_num_layers': 32, 'seq_length': 4096, 'encoder_seq_length': 4096, 'max_position_embeddings': 4096, 'hidden_size': 4096, 'ffn_hidden_size': 10880, 'make_vocab_size_divisible_by': 128, 'micro_batch_size': 1, 'num_attention_heads': 32, 'use_rotary_position_embeddings': True, 'ms_fast_gelu': False, 'add_position_embedding':False, 'padded_vocab_size': 125952} args_200B = {'bf16': False, 'fp16': True, 'num_layers': 103, 'encoder_num_layers': 103, 'seq_length': 2048, 'encoder_seq_length': 2048, 'max_position_embeddings': 2048, 'hidden_size': 12672, 'ffn_hidden_size': 50688, 'make_vocab_size_divisible_by': 64, 'micro_batch_size': 1, 'num_attention_heads': 96, 'use_rotary_position_embeddings': True, 'ms_fast_gelu': True, 'add_position_embedding':False, 'padded_vocab_size': 49984} args = args_7B for name in args: setattr(pt_dict['args'], name, args[name]) print(pt_dict['args']) print(pt_dict['model']['language_model']['encoder'].keys()) language_model = pt_dict['model']['language_model'] npy_data = np.load(ms_npy_base_path / 'merged_ckpt.npy', allow_pickle=True) loaded = {} for i in npy_data: print(i['name']) loaded[i['name']] = torch.from_numpy(i['data']) num_head = args['num_attention_heads'] hidden_size = args['hidden_size'] hp = hidden_size // num_head new_sd = OrderedDict() for layer_i in range(args['num_layers']): new_sd[f'layers.{layer_i}.input_layernorm.weight'] = loaded[f"backbone.blocks.{layer_i}.layernorm1.gamma"] new_sd[f'layers.{layer_i}.input_layernorm.bias'] = loaded[f"backbone.blocks.{layer_i}.layernorm1.beta"] q_w = loaded[f"backbone.blocks.{layer_i}.attention.dense1.weight"].view( *[-1, hp, hidden_size]) k_w = loaded[f"backbone.blocks.{layer_i}.attention.dense2.weight"].view( *[-1, hp, hidden_size]) v_w = loaded[f"backbone.blocks.{layer_i}.attention.dense3.weight"].view( *[-1, hp, hidden_size]) new_sd[f'layers.{layer_i}.self_attention.query_key_value.weight'] = \ torch.cat((q_w, k_w, v_w), dim=-2).view(*[3 * hidden_size, hidden_size]) q_b = loaded[f"backbone.blocks.{layer_i}.attention.dense1.bias"].view( *[-1, hp]) k_b = loaded[f"backbone.blocks.{layer_i}.attention.dense2.bias"].view( *[-1, hp]) v_b = loaded[f"backbone.blocks.{layer_i}.attention.dense3.bias"].view( *[-1, hp]) new_sd[f'layers.{layer_i}.self_attention.query_key_value.bias'] = \ torch.cat((q_b, k_b, v_b), dim=-1).view(*[hidden_size * 3]) new_sd[f'layers.{layer_i}.self_attention.dense.weight'] = loaded[f"backbone.blocks.{layer_i}.attention.projection.weight"].T new_sd[f'layers.{layer_i}.self_attention.dense.bias'] = loaded[f"backbone.blocks.{layer_i}.attention.projection.bias"] new_sd[f'layers.{layer_i}.post_attention_layernorm.weight'] = loaded[f"backbone.blocks.{layer_i}.layernorm2.gamma"] new_sd[f'layers.{layer_i}.post_attention_layernorm.bias'] = loaded[f"backbone.blocks.{layer_i}.layernorm2.beta"] new_sd[f'layers.{layer_i}.mlp.dense_h_to_4h.weight'] = loaded[f"backbone.blocks.{layer_i}.output.mapping.weight"].T new_sd[f'layers.{layer_i}.mlp.dense_h_to_4h.bias'] = loaded[f"backbone.blocks.{layer_i}.output.mapping.bias"] new_sd[f'layers.{layer_i}.mlp.dense_4h_to_h.weight'] = loaded[f"backbone.blocks.{layer_i}.output.projection.weight"].T new_sd[f'layers.{layer_i}.mlp.dense_4h_to_h.bias'] = loaded[f"backbone.blocks.{layer_i}.output.projection.bias"] new_sd[f'final_layernorm.weight'] = loaded["backbone.layernorm.gamma"] new_sd[f'final_layernorm.bias'] = loaded["backbone.layernorm.beta"] language_model['encoder'] = new_sd language_model['embedding']['word_embeddings'] = OrderedDict( {'weight': loaded["backbone.embedding.word_embedding.embedding_table"]}) language_model['embedding']['position_embeddings'] = OrderedDict( {'weight': loaded["backbone.embedding.word_embedding.embedding_table"]}) language_model['embedding']['position_embeddings'] = None torch.save(pt_dict, pt_save_path / 'model_optim_rng.pt') print('finish') pengchengmind-7b/tools/merge_ckpt_forpp.py000066400000000000000000000212251472353524300212440ustar00rootroot00000000000000import moxing as mox import os, time import mindspore import mindspore as ms from multiprocessing import Pool import numpy as np from mindspore.common import Parameter from mindspore.common.tensor import Tensor import mindspore.common.dtype as mstype from mindspore.parallel._parallel_serialization import _rank_list_for_transform_parallel_checkpoint,\ _transform_parallel_checkpoint,_get_device_num_from_strategy,\ _make_dir,_extract_layout_map,_extract_src_dst_layout_map,\ _parameter_not_in_local_stage,_extract_pipeline_stage_num import argparse WORKROOT = None ### Defines whether the task is a training environment or a debugging environment ### def WorkEnvironment(environment): global WORKROOT if environment == 'train': workroot = '/home/work/user-job-dir' elif environment == 'debug': workroot = '/home/ma-user/work' print('current work mode:' + environment + ', workroot:' + workroot) WORKROOT = workroot return workroot rank_id = int(os.getenv('RANK_ID', '0')) # # right_noTopQ_noFA_RoPE_7B # ckpt_obs_path = "obs://pcl-2023/ckpts/stage1_oldenv_pp2" # ckpt_local_path = "/cache/ckpt_tmp" # ckpt_name = 'oldProj_mind_7b_pp2' # ckpt_step = '3500' # train_nodes = 208 parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--ckpt_local_path', default='/cache/ckpt_tmp', type=str, help="/cache/ckpt_tmp") parser.add_argument('--multi_data_url', help='path to multi dataset', default=WorkEnvironment('train')) parser.add_argument('--pretrain_url', default="/cache/Pretrain/", help='Location of pretrain_url.') parser.add_argument('--model_url', default="", help='Location of pretrain_url.') parser.add_argument('--grampus_code_file_name', default="", help='Location of pretrain_url.') parser.add_argument('--obs_save_path', default='obs://pcl-2023/merged_7B_ckpts/right_noFA_RoPE_noTopQ_Mind7b/', type=str, help="OBS save PATH") parser.add_argument('--ckpt_obs_path', default='obs://pcl-2023/ckpts/stage1_oldenv_pp2', type=str, help="obs://pcl-2023/ckpts/stage1_oldenv_pp2") parser.add_argument('--ckpt_name', default='oldProj_mind_7b_pp2', type=str, help="oldProj_mind_7b_pp2") parser.add_argument('--ckpt_step', default="3500", type=str, help='ckpt sink_step number',) args = parser.parse_args() if rank_id % 8 == 0: # download and load 100B strategy for rank 512 strategy_local_path = "/cache/strategy/" strategy_name_prefix = f"obs://pcl-2023/strategy/stage1_oldenv_pp2/" src_obs_strategy_inference = "obs://pcl-2023/strategy/7B_inference_onecard/mind_7b_node1.ckpt" if not os.path.exists(strategy_local_path): os.makedirs(strategy_local_path, exist_ok=True) train_strategy_dir = "/cache/7b_oldProj_pp2_mp8_dp13_strategy_restored.ckpt" ############# 6ff commit save_strategy_file error ############################################################ # download and merge strategy for rank 512 mox.file.copy_parallel(src_url=strategy_name_prefix, dst_url=strategy_local_path) ckpt_list = [os.path.join(strategy_local_path, i) for i in os.listdir(strategy_local_path) if '.ckpt' in i] print(len(ckpt_list)) mindspore.merge_pipeline_strategys(strategy_local_path, train_strategy_dir) mox.file.copy(train_strategy_dir, "obs://pcl-2023/7b_oldProj_pp2_mp8_opt1_strategy.ckpt") ############################################################################################################## mox.file.copy("obs://pcl-2023/7b_oldProj_pp2_mp8_opt1_strategy_restored.ckpt", train_strategy_dir) strategy_dict = _extract_layout_map(train_strategy_dir) count = len(strategy_dict.keys()) print(count) for k, v in strategy_dict.items(): if 'adam' not in k: print(k,v) inference_strategy_local_dir = "/cache/7b_inference_strategy_mp1_dp1.ckpt" mox.file.copy(src_url=src_obs_strategy_inference, dst_url=inference_strategy_local_dir) # # download 100B ckeckpoint for rank 512 ########### FA_RoPE_Wrong_ENV # ckpt_obs_path = "obs://pcl-2023/ckpts/stage1_rope_fa_new" # ckpt_local_path = "/cache/ckpt_tmp" # ckpt_name = 'mind_yizx_7b' # ckpt_step = '6000' # train_nodes = 208 # # right_noTopQ_noFA_RoPE_7B # ckpt_obs_path = "obs://pcl-2023/ckpts/stage1_oldenv_pp2" # ckpt_local_path = "/cache/ckpt_tmp" # ckpt_name = 'oldProj_mind_7b_pp2' # ckpt_step = '3500' # train_nodes = 208 ckpt_local_path = args.ckpt_local_path ckpt_obs_path = args.ckpt_obs_path ckpt_name = args.ckpt_name ckpt_step = args.ckpt_step if not os.path.exists(ckpt_local_path): os.makedirs(ckpt_local_path, exist_ok=True) def download_ckpt(ckpt_name_prefix, rank_id): if not os.path.exists(f"{ckpt_local_path}/rank_{rank_id}/"): os.makedirs(f"{ckpt_local_path}/rank_{rank_id}/", exist_ok=True) mox.file.copy(src_url=f"{ckpt_obs_path}/rank_{rank_id}/{ckpt_name_prefix}", dst_url=f"{ckpt_local_path}/rank_{rank_id}/{ckpt_name}_{rank_id}-{ckpt_step}_4.ckpt") if rank_id % 8 == 0: print(f"Download ckpt for rank {rank_id} done...") transform_rank = 0 print(f"rank {rank_id}, transform_rank {transform_rank}...") rank_list = ms.rank_list_for_transform(transform_rank, src_strategy_file=train_strategy_dir, dst_strategy_file=None) # rank_list = rank_list[::-1] print(rank_list) # download 100B ckeckpoint of rank 0-512 time0 = time.time() print("主进程开始执行>>> pid={}".format(os.getpid())) ps = Pool(processes=8) for i in rank_list: ckpt_name_prefix = f"{ckpt_name}_{i}-{ckpt_step}_4.ckpt" res = ps.apply_async(download_ckpt, args=(ckpt_name_prefix, i)) time.sleep(i % 8) ps.close() ps.join() print("主进程终止") ckpt_name_dir = f"/cache/ckpt_tmp/rank_207/{ckpt_name}_{207}-{ckpt_step}_4.ckpt" if not os.path.isfile(ckpt_name_dir): time.sleep(20) print(os.listdir("/cache/ckpt_tmp")) # for i in range(train_nodes): for i in rank_list: ckpt_name_dir = f"/cache/ckpt_tmp/rank_{i}/{ckpt_name}_{i}-{ckpt_step}_4.ckpt" if not os.path.isfile(ckpt_name_dir): print(f"{ckpt_name_dir} Not found !") download_ckpt(f"{ckpt_name}_{i}-{ckpt_step}_4.ckpt", i) print(f"{ckpt_name_dir} download again...") print(f"copy ckpt cost : {time.time()-time0} s") # transformer ckpt checkpoint_file_map = {} src_checkpoints_dir = ckpt_local_path dst_checkpoints_dir = "/cache/ckpt_inference/" if not os.path.exists(dst_checkpoints_dir): os.makedirs(dst_checkpoints_dir, exist_ok=True) # rank_list = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 104, 105, 106, 107, 108, 109, 110, 111] for rank_id2 in rank_list: checkpoint_file_map[rank_id2] = f"{src_checkpoints_dir}/rank_{rank_id2}/{ckpt_name}_{rank_id2}-{ckpt_step}_4.ckpt" print(checkpoint_file_map) save_checkpoint_path = f"{dst_checkpoints_dir}/rank_{transform_rank}.ckpt" ms.transform_checkpoint_by_rank(transform_rank, checkpoint_file_map, save_checkpoint_path, src_strategy_file=train_strategy_dir, dst_strategy_file=None) # load and save ckpt param_dict = ms.load_checkpoint(save_checkpoint_path) parame_list = [] for k, v in param_dict.items(): if 'accu_grads' not in k and 'adam_' not in k: print(k, v) #param = Parameter(Tensor(v.data.asnumpy().astype(np.float16), dtype=mstype.float16), name=k) param = Tensor(v.data, dtype=mstype.float16) parame_list.append({"name": k, "data": param}) print(f"Save {save_checkpoint_path.split('/')[-1]} for params {len(parame_list)}") save_checkpoint_path_2 = dst_checkpoints_dir + "mind_" + save_checkpoint_path.split('/')[-1] ms.save_checkpoint(parame_list, save_checkpoint_path_2) # upload ckpt obs_save_path = args.obs_save_path #"obs://pcl-2023/merged_7B_ckpts/right_noFA_RoPE_noTopQ_Mind7b/" if not mox.file.exists(obs_save_path): mox.file.make_dirs(obs_save_path) try: mox.file.copy(src_url=save_checkpoint_path_2, dst_url=obs_save_path+f"merged_7b_{ckpt_step}-4_new.ckpt") except: time.sleep(3) mox.file.copy(src_url=save_checkpoint_path_2, dst_url=obs_save_path+f"merged_7b_{ckpt_step}-4_new.ckpt") pengchengmind-7b/tools/pre_process_data.py000066400000000000000000000541061472353524300212370ustar00rootroot00000000000000# Copyright 2020 Huawei Technologies Co., Ltd # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. # You may obtain a copy of the License at # # http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 # # Unless required by applicable law or agreed to in writing, software # distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. # See the License for the specific language governing permissions and # limitations under the License. # ============================================================================ """ transform wikitext-2, wikitext-103, lambada, openwebtext dataset to mindrecord. """ import argparse import glob import json import os import re import random from multiprocessing import Pool, current_process import numpy as np import sys sys.setrecursionlimit(10000) try: from transformers import GPT2Tokenizer except ModuleNotFoundError: print("module 'transformers' not installed.") from mindspore.mindrecord import FileWriter #python src/pre_process_chinese.py --input_glob= --output_file= --tokenizer= --SEQ_LEN= --file_batch_size= parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--dataset_type', type=str, default='openwebtext') ########################### # parser.add_argument('--input_glob1', type=str, default='/userhome/dataset/chinese_txt/**/*.txt') parser.add_argument('--input_glob', type=str, default='/userhome/dataset/chinese_txt/webtext2019zh/*.txt') ############################# parser.add_argument('--output_file', type=str, default='/userhome/dataset/chinese_txt/webtext2019zh_mindrecord/webtext2019zh_EOT30000_mindrecord') parser.add_argument('--file_partition', type=int, default=3) parser.add_argument('--file_batch_size', type=int, default=300) #不影响结果, 影响打乱程度 parser.add_argument('--num_process', type=int, default=100)#96 parser.add_argument('--tokenizer', type=str, default='baichuan2') parser.add_argument('--SEQ_LEN', type=int, default=4097) parser.add_argument('--rankOfCluster', type=str, default='0of1') args = parser.parse_args() SEQ_LEN = args.SEQ_LEN # the length of sample # EOT = 50256 # id of endoftext # tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2") working_dir = os.getcwd() if args.tokenizer == 'llama': from transformers import LlamaTokenizer vocab_file = working_dir + '/tokenizer/llama_vocab/llama_zh_hf/tokenizer_2.model' tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained(vocab_file) EOT = tokenizer.eos_token_id PAD = tokenizer.unk_token_id if args.tokenizer == 'baichuan2': from transformers import AutoTokenizer vocab_path = working_dir + '/tokenizer/baichuan2' tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(vocab_path, trust_remote_code=True) EOT = tokenizer.eos_token_id PAD = tokenizer.unk_token_id ############################ # PAD = tokenizer.pad_id # EOT = tokenizer.eot_id print('pad id :', PAD)# 128297 print('eot id :', EOT)# 128298 # print('vocab size :', tokenizer.vocab_size) ##-----------------------corpus change------------------- ### pad id : 128297 ### eot id : 128298 ### vocab size : 128320 langs_ID = {'zh': 128301, 'ko': 128302, 'vi': 128303, 'de': 128317, 'en': 128318, 'nl': 128132, 'ms': 128109, 'id': 128110, 'tl': 128111, 'mn': 128103, 'my': 128104, 'th': 128105, 'lo': 128106, 'km':128107, 'lt': 128112, 'et': 128113, 'lv': 128133, 'hu': 128115, 'pl': 128116, 'cs': 128117, 'sk': 128118, 'sl': 128119, 'hr': 128120, 'bs': 128121, 'sr': 128306, 'bg': 128304, 'mk': 128122, 'ru': 128305, 'uk': 128307, 'be': 128123, 'sq': 128124, 'el': 128125, 'ka': 128126, 'hy': 128127, 'ro': 128108, 'fr': 128100, 'es': 128102, 'pt': 128101, 'fa': 128310, 'he': 128311, 'ar': 128308, 'ps': 128309, 'tr': 128128, 'kk': 128129, 'uz': 128130, 'az': 128131, 'hi': 128315, 'ta': 128316, 'ur': 128313, 'bn': 128312, 'si': 128314, 'ne': 128114} translate_ID = 128300 ##-------------------------------------------------------- def chunks(lst, n): """ yield n sized chunks from list""" for i in range(0, len(lst), n): yield lst[i:i+n] # 将一个list尽量均分成n份，限制len(list)==n，份数大于原list内元素个数则分配空list[] def divideIntoNstrand(listTemp, n): twoList = [[] for i in range(n)] for i,e in enumerate(listTemp): twoList[i%n].append(e) return twoList def package_file(it, n): """ package multiple files""" stop = False while not stop: batch = [] for _ in range(n): try: batch.append(next(it)) except StopIteration: stop = True if not batch: break yield batch def clean_wikitext(string): """ cleaning wikitext dataset""" # contractions string = string.replace("s '", "s'") string = re.sub(r"/' [0-9]/", r"/'[0-9]/", string) # number separators string = string.replace(" @-@ ", "-") string = string.replace(" @,@ ", ",") string = string.replace(" @.@ ", ".") # punctuation string = string.replace(" : ", ": ") string = string.replace(" ; ", "; ") string = string.replace(" . ", ". ") string = string.replace(" ! ", "! ") string = string.replace(" ? ", "? ") string = string.replace(" , ", ", ") # double brackets string = re.sub(r"\(\s*([^\)]*?)\s*\)", r"(\1)", string) string = re.sub(r"\[\s*([^\]]*?)\s*\]", r"[\1]", string) string = re.sub(r"{\s*([^}]*?)\s*}", r"{\1}", string) string = re.sub(r"\"\s*([^\"]*?)\s*\"", r'"\1"', string) string = re.sub(r"'\s*([^']*?)\s*'", r"'\1'", string) # miscellaneous string = string.replace("= = = =", "====") string = string.replace("= = =", "===") string = string.replace("= =", "==") string = string.replace(" "+chr(176)+" ", chr(176)) string = string.replace(" \n", "\n") string = string.replace("\n ", "\n") string = string.replace(" N ", " 1 ") string = string.replace(" 's", "'s") return string def padding_eot(chunk): pad = [PAD] * (SEQ_LEN - len(chunk)) chunk.extend(pad) return chunk def neighbour_mix(content, content_new=[]): content_new = content_new ceil = [] del_idx = [] count = 0 for idx, i in enumerate(content[:10]): # find if len(ceil) + len(i) <= (SEQ_LEN-1): ceil.extend(i) del_idx.append(i) else: count += 1 content_new.append(ceil) for i in del_idx: content.remove(i) if len(content) > 1: return neighbour_mix(content, content_new) elif len(content) == 1: content_new.append(content[0]) len_data = [len(i) for i in content_new] print("***"*3, len(content_new), np.average(len_data)) return content_new else: len_data = [len(i) for i in content_new] print("***"*3, len(content_new), np.average(len_data)) return content_new def neighbour_mix2(content): content_new = [] ceil = [] # len_c = len(content) # flag = True for idx, i in enumerate(content): if len(ceil) + len(i) <= (SEQ_LEN-1): ceil.extend(i) else: content_new.append(ceil) ceil = [] len_data = [len(i) for i in content_new] print("***"*3, len(content_new), np.average(len_data)) return content_new def neighbour_mix3(content): content_new = [] ceil = [] del_ceil = [] len_c = len(content) # flag = True for idx, i in enumerate(content): # if i not in del_ceil: if len(ceil) + len(i) <= (SEQ_LEN-1): ceil.extend(i) # elif (idx+1) returns: input_ids: the input token ids position_id: the position ids cosidering eod reset attention_mask: the attention mask considering eod reset """ seq_length = input_ids.shape[1] - 1 # Initialize position_ids and attention_mask batch_input_ids = input_ids batch_position_ids = np.ones((len(input_ids), seq_length)) # batch_attention_mask = np.ones((len(input_ids), seq_length, seq_length)) batch_eod_index = [] # Loop through batches for bs_i, _ in enumerate(range(len(input_ids))): # Get normal position_ids and attention_mask local_ids = input_ids[bs_i] # batch_attention_mask[bs_i] = np.tril(np.ones(shape=(seq_length, seq_length))) batch_position_ids[bs_i] = np.arange(seq_length) # Find eod_of_document eod_index = batch_position_ids[bs_i, local_ids[:-1] == eod_id].astype(np.int32) prev_index = 0 for i in range(eod_index.size): index = eod_index[i] # Reset position_ids and attention_mask considering EOD # batch_attention_mask[bs_i, (index + 1):, :(index + 1)] = 0 batch_position_ids[bs_i, (index + 1):] -= (index + 1 - prev_index) prev_index = index + 1 return batch_position_ids def get_input_data_batch_slice_map3(input_ids, eod_id): """ Generate position_id and attention_mask according to input_ids considering eod reset Inputs: input_ids: the input token ids eod_id: the id for returns: input_ids: the input token ids position_id: the position ids cosidering eod reset attention_mask: the attention mask considering eod reset """ seq_length = input_ids.shape[1] - 1 # Initialize position_ids and attention_mask batch_input_ids = input_ids batch_position_ids = np.ones((len(input_ids), seq_length)) batch_attention_mask = np.ones((len(input_ids), seq_length, seq_length)) batch_eod_index = [] # Loop through batches for bs_i, _ in enumerate(range(len(input_ids))): # Get normal position_ids and attention_mask local_ids = input_ids[bs_i] batch_attention_mask[bs_i] = np.tril(np.ones(shape=(seq_length, seq_length))) batch_position_ids[bs_i] = np.arange(seq_length) # Find eod_of_document eod_index = batch_position_ids[bs_i, local_ids[:-1] == eod_id].tolist() eod_index.extend([int(0) for i in range(len(eod_index), seq_length//2)]) batch_eod_index.append(eod_index) prev_index = 0 for index in eod_index: if index != 0: index = int(index) # Reset position_ids and attention_mask considering EOD batch_attention_mask[bs_i, (index + 1):, :(index + 1)] = 0 batch_position_ids[bs_i, (index + 1):] -= (index + 1 - prev_index) prev_index = index + 1 else: break batch_eod_index = np.array(batch_eod_index, dtype=np.int32) return batch_input_ids, batch_position_ids, batch_attention_mask, batch_eod_index def tokenize_openwebtext(iterator): """ tokenize openwebtext dataset""" content = [] for file_path in iterator: if os.path.getsize(file_path) == 0: continue if '.json' not in file_path: print(file_path, "jump...") continue else: with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as fl: for idx, info_one in enumerate(fl): try: para = eval(info_one)['text'] # para = info_one if len(para)>=6:# and para != '\n': #if 'res_' in file_path: # para = zh_process(para) #tokenized_id = tokenizer.encode(''+para) tokenized_id = tokenizer.encode(''+para, add_special_tokens=False) # langs_id = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenized_text_langs) if len(tokenized_id) < (SEQ_LEN-1): content.append(tokenized_id + [EOT]) else: if 'code_' not in file_path: content.append(tokenized_id + [EOT]) ''' ratio = int(len(tokenized_id)/(SEQ_LEN-2)) len_r = SEQ_LEN-2 for mn in range(ratio): content.append(tokenized_id[mn*len_r:(mn+1)*len_r] + [EOT]) if len(tokenized_id[ratio*len_r:]) >= 80: content.append(tokenized_id[ratio*len_r:] + [EOT]) ''' else: content.append(tokenized_id + [EOT]) #if len(tokenized_id) <= (SEQ_LEN + 2048): # content.append(tokenized_id[:SEQ_LEN-2] + [EOT]) except Exception as error: print("eval info Error, jump...", error) #print(content[:40]) #print(content[0]) #print(len(content), content[0]) # read files batch default 300 random.shuffle(content) #content_new = [] #content_new = neighbour_mix3(content) #random.shuffle(content_new) content_new = [] for i in content: content_new += i #print(len(content_new), type(content_new[0])) #exit() for chunk in chunks(content_new, SEQ_LEN): #for chunk in content_new:# chunks(content_new, SEQ_LEN): # print(type(chunk), type(chunk[0]), len(chunk)) # print(chunk[0]) sample = {} if len(chunk) == SEQ_LEN: sample['input_ids'] = np.array(chunk, dtype=np.int32) batch_position_ids = get_input_data_batch_slice_map( np.array([sample['input_ids']], dtype=np.int32), eod_id=EOT) sample['position_id'] = np.array(batch_position_ids[0], dtype=np.int32) # sample['eod_index'] = np.array(batch_eod_index[0], dtype=np.int32) yield sample else: sample['input_ids'] = np.array(padding_eot(chunk), dtype=np.int32) batch_position_ids = get_input_data_batch_slice_map( np.array([sample['input_ids']], dtype=np.int32), eod_id=EOT) sample['position_id'] = np.array(batch_position_ids[0], dtype=np.int32) # sample['eod_index'] = np.array(batch_eod_index[0], dtype=np.int32) # print(sample) yield sample def tokenize_openwebtext_padEachPara(iterator): """ tokenize openwebtext dataset""" content = [] for file_path in iterator: if os.path.getsize(file_path) == 0: continue with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: for para in f.read().split("\n\n"): if para: content = [] ############################################### tokenized_text = tokenizer.tokenize(para) content += tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenized_text) + [EOT] ########################################### for chunk in chunks(content, SEQ_LEN): sample = {} if len(chunk) == SEQ_LEN: sample['input_ids'] = np.array(chunk, dtype=np.int32) yield sample else: sample['input_ids'] = np.array(padding_eot(chunk), dtype=np.int32) yield sample def tokenize_wiki(file_path): """tokenize wikitext-2/wikitext-103 dataset""" content = [] with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: for para in clean_wikitext(f.read()).split("\n\n"): if para and para.strip().startswith('=') is False: tokenized_text = tokenizer.tokenize(para) content += tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenized_text) + [ EOT] for chunk in chunks(content, SEQ_LEN): sample = {} if len(chunk) == SEQ_LEN: sample['input_ids'] = np.array(chunk, dtype=np.int32) yield sample def tokenize_lambada(file_path): """tokenize lambada dataset""" content = [] with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f.readlines(): para = json.loads(line)['text'].replace( "“", '""').replace("”", '"').strip().strip(".") tokenized_text = tokenizer.tokenize(para) content += tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenized_text) + [EOT] for chunk in chunks(content, SEQ_LEN): sample = {} if len(chunk) == SEQ_LEN: sample['input_ids'] = np.array(chunk, dtype=np.int32) yield sample def task_unit(iterator, parallel_writer=True): """task for each process""" p = current_process() index = p.pid if p.pid else 0 item_iter = tokenize_openwebtext(iterator) # item_iter = tokenize_openwebtext_padEachPara(iterator) batch_size = 1024 # size of write batch count = 0 while True: data_batch = [] try: for _ in range(batch_size): data_batch.append(next(item_iter)) count += 1 random.shuffle(data_batch) # print(data_batch[0].keys()) # print(data_batch[0]['attention_mask']) writer.write_raw_data(data_batch, parallel_writer=parallel_writer) print("Process {} transformed {} records.".format( index, count)) except StopIteration: try: if data_batch: random.shuffle(data_batch) # print(data_batch[0].keys()) # print(data_batch[0]['attention_mask'][:100]) writer.write_raw_data(data_batch, parallel_writer=parallel_writer) print("Process again {} transformed {} records.".format( index, count)) except Exception as error: print(error) break def conver_words_to_ids_ch(words, word2id, numchword): ids = [] for word in words: if word in word2id: ids.append(word2id[word]) # else: # tokenized_text = tokenizer.tokenize(word) # tmp = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenized_text) # ids.extend(list(np.array(tmp) + numchword)) return ids #python src/pre_process_chinese.py --input_glob "/raid-50/commmon-crawl/common-crawl-WET-ReCleaned-filter-v3-length200-by08-v2-reClean2-sample30G/train/*" # --output_file="/raid-50/commmon-crawl/common-crawl-WET-ReCleaned-filter-v3-length200-by08-v2-reClean2-sample30G-mindrecord/train/ # common-crawl-WET-ReCleaned-filter-v3-length200-by08-v2-reClean2-sample30G-mindrecord" if __name__ == '__main__': ### out_dir, out_file = os.path.split(os.path.abspath(args.output_file)) if not os.path.exists(out_dir): os.mkdir(out_dir) schema = {"input_ids": {"type": "int32", "shape": [-1]}, "position_id": {"type": "int32", "shape": [-1]},} # "eod_index": {"type": "int32", "shape": [-1]}} writer = FileWriter(file_name=args.output_file, shard_num=args.file_partition) writer.add_schema(schema, args.dataset_type) writer.open_and_set_header() ### transforms_count = 0 if args.dataset_type == 'wiki': for x in tokenize_wiki(args.input_glob): transforms_count += 1 writer.write_raw_data([x]) print("Transformed {} records.".format(transforms_count)) elif args.dataset_type == 'lambada': for x in tokenize_lambada(args.input_glob): transforms_count += 1 writer.write_raw_data([x]) print("Transformed {} records.".format(transforms_count)) elif args.dataset_type == 'openwebtext': # file_iter = glob.iglob(args.input_glob) input_files = list(glob.iglob(args.input_glob)) # input_files = input_files*2 input_files.sort() random.seed(10) random.shuffle(input_files) # input_files = input_files[:le] num_worker = int(args.rankOfCluster.split('of')[1]) rank = int(args.rankOfCluster.split('of')[0]) print(rank, ' of ', num_worker) print('num files of cluster : ',len(input_files)) input_files = divideIntoNstrand(input_files, num_worker)[rank] print('num files of this machine : ', len(input_files)) # input_files = input_files[:int(len(input_files)*50/2000)] # print('num input_files : ',len(input_files)) file_iter = (x for x in input_files) with Pool(processes=args.num_process) as pool: pool.map(task_unit, package_file(file_iter, args.file_batch_size)) ################################ # file_iter = glob.iglob(args.input_glob2) # with Pool(processes=args.num_process) as pool: # pool.map(task_unit, package_file(file_iter, args.file_batch_size)) ################################ else: raise ValueError( "Not support dataset type: {}".format(args.dataset_type)) writer.commit() out_file = args.output_file if args.file_partition > 1: out_file += '0' print("Transform finished, output files refer: {}".format(out_file)) pengchengmind-7b/train_7B_new2024.py000066400000000000000000000606531472353524300174140ustar00rootroot00000000000000# Copyright 2021 Huawei Technologies Co., Ltd # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. # You may obtain a copy of the License at # # http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 # # Unless required by applicable law or agreed to in writing, software # distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. # See the License for the specific language governing permissions and # limitations under the License. # ============================================================================ """ PengChengMind train script """ import datetime import json import glob import os import math import time from mindspore import context from mindspore.train.model import Model import mindspore.communication.management as D from mindspore.context import ParallelMode import mindspore.nn as nn from mindspore.train.callback import TimeMonitor from mindspore.nn.wrap.loss_scale import DynamicLossScaleUpdateCell import mindspore.common.dtype as mstype from mindspore.parallel import set_algo_parameters from mindspore.parallel._cost_model_context import _set_multi_subgraphs from mindspore.nn.wrap.cell_wrapper import PipelineCell, _VirtualDatasetCell, MicroBatchInterleaved from mindspore.parallel._transformer.transformer import TransformerOpParallelConfig, TransformerRecomputeConfig from mindspore.parallel._transformer.loss import CrossEntropyLoss from mindspore.train.callback import ModelCheckpoint, CheckpointConfig from mindspore.train.serialization import load_distributed_checkpoint, load_checkpoint, load_param_into_net from src.adam import AdamWeightDecayOp from src.dataset import create_dataset from src.pengcheng_mind_7B import PengChengMindWithLoss, PengChengMindModel from src.pengcheng_mind_wrapcell import PengChengMindTrainOneStepWithLossScaleCell, PengChengMindTrainPipelineWithLossScaleCell from src.pengcheng_mind_config import set_parse, PengChengMindConfig from src.utils import LearningRate, get_args, FP32StateAdamWeightDecay from src.callbacks import EvalCallBack, LossCallBack, LossSummaryCallback from src.metrics import PPLMetric from src.utils import download_data, download_OneCKPT_from_obs from src.utils import StrategySaveCallback, CheckpointSaveCallback from mindspore.common import Parameter from mindspore.common.tensor import Tensor import numpy as np from mindspore import Profiler from mindspore.train import Callback import mindspore project_root = os.path.abspath( os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) + os.path.sep + "..") print('project_root:', project_root) class ProfileStep(Callback): def __init__(self, start_step, stop_step, output_path): super(ProfileStep, self).__init__() self.start_step = start_step self.stop_step = stop_step self.profiler = Profiler(start_profile=False, output_path=output_path) def step_begin(self, run_context): cb_params = run_context.original_args() step_num = cb_params.cur_step_num if step_num == self.start_step: self.profiler.start() def step_end(self, run_context): cb_params = run_context.original_args() step_num = cb_params.cur_step_num if step_num == self.stop_step: self.profiler.stop() self.profiler.analyse() def set_weight_decay(params): """ Set weight decay coefficient, zero for bias and layernorm, 1e-1 for rest """ decay_filter = lambda x: 'layernorm' not in x.name.lower() and "bias" not in x.name.lower() decay_params = list(filter(decay_filter, params)) other_params = list(filter(lambda x: not decay_filter(x), params)) group_params = [{ 'params': decay_params, 'weight_decay': 1e-1 }, { 'params': other_params, 'weight_decay': 0.0 }, { 'order_params': params }] return group_params def add_checkpoint_callback_policy(args_param, callback, rank_id): r""" Add checkpoint policy to callback. """ if args_param.save_checkpoint: if not os.path.exists(args_param.save_checkpoint_path): os.makedirs(args_param.save_checkpoint_path, exist_ok=True) # checkpoint store epoch_num and step_num info ckpt_append_info = [{"epoch_num": args_param.has_trained_epoches, "step_num": args_param.has_trained_steps}] ckpt_config = CheckpointConfig(save_checkpoint_steps=args_param.save_checkpoint_steps, keep_checkpoint_max=1, integrated_save=False, append_info=ckpt_append_info, exception_save=True)# 临终遗言 save_dir_rank = os.path.join(args_param.save_checkpoint_path, f"rank_{rank_id}") save_ckptfile_name = args_param.ckpt_name_prefix + '_' + str(rank_id) if not os.path.exists(save_dir_rank): os.makedirs(save_dir_rank, exist_ok=True) ckpoint_cb = ModelCheckpoint(prefix=save_ckptfile_name, directory=save_dir_rank, config=ckpt_config) callback.append(ckpoint_cb) if not args_param.offline: ckpt_save_obs_cb = CheckpointSaveCallback(local_ckpt_dir=save_dir_rank, local_rank=rank_id, has_trained_epoch=args_param.has_trained_epoches, has_trained_step=args_param.has_trained_steps, bucket=args_param.save_checkpoint_bucket_dir, syn_obs_steps=args_param.save_checkpoint_steps) callback.append(ckpt_save_obs_cb) if rank_id == (args_param.device_num-1): if not args_param.offline: callback.append(LossSummaryCallback(summary_dir="summary", local_rank=rank_id, has_trained_epoch=args_param.has_trained_epoches, has_trained_step=args_param.has_trained_steps, micro_size=args_param.micro_size, bucket=args_param.save_summary_bucket_dir, syn_times=10)) if not args_param.offline: callback.append(StrategySaveCallback(strategy_path=f'/cache/strategy_{rank_id}.ckpt', local_rank=rank_id, has_trained_step=args_param.has_trained_steps, bucket=args_param.save_strategy_bucket_dir)) def restore_checkpoint(args_param, sink_size, dataset, model, network, epoch, cache_url='/cache/Ckpt/'): r""" Load checkpoint process. """ print("======start single checkpoint", flush=True) ckpt_name = args_param.restore_ckpt_name_prefix restore_ranks = D.get_rank() ckpt_files = os.path.join(cache_url, f"rank_{restore_ranks}.ckpt") # f"{ckpt_name}_{restore_ranks}-{args_param.restore_steps}_4.ckpt") # f"rank_{restore_ranks}", # ckpt_files = glob.glob(ckpt_pattern) if not ckpt_files: print(f"There is no ckpt file in {cache_url}, in rank {restore_ranks}" f"current ckpt_files found is {os.listdir(cache_url)} " f"with pattern {ckpt_files}, so skip the loading.") time_stamp = datetime.datetime.now() print(f"time stamp {time_stamp.strftime('%Y.%m.%d-%H:%M:%S')} pre trained ckpt model {ckpt_files} loading", flush=True) # Load checkpoint files latest file print(f'Start to load from {ckpt_files}') param_dict = load_checkpoint(ckpt_files) # print(f"Load rank {restore_ranks} param_dict: \n", param_dict.keys()) # print(f"===global_step: {param_dict['global_step'].data.asnumpy()}") # print(f"===current_iterator_step: {param_dict['current_iterator_step'].data.asnumpy()}") # print(f"===step_num: {param_dict['step_num'].data.asnumpy()}") # print(f"===loss_scale: {param_dict['loss_scale'].data.asnumpy()}") # param_dict["loss_scale"] = Parameter(Tensor(268435456, dtype=mstype.float32), name="loss_scale") param_dict["loss_scale"] = Parameter(Tensor(param_dict['loss_scale'].data.asnumpy(), dtype=mstype.float32), name="loss_scale") param_dict["global_step"] = Parameter(Tensor([int(param_dict['global_step'].data.asnumpy())], dtype=mstype.int32), name="global_step") param_dict["current_iterator_step"] = Parameter(Tensor(int(param_dict['current_iterator_step'].data.asnumpy()), dtype=mstype.int32), name="current_iterator_step") param_dict["step_num"] = Parameter(Tensor(int(param_dict['step_num'].data.asnumpy()), dtype=mstype.int32), name="step_num") param_dict["epoch_num"] = Parameter(Tensor(int(param_dict['epoch_num'].data.asnumpy()), dtype=mstype.int32), name="epoch_num") param_dict["last_overflow_iterator_step"] = Parameter(Tensor(int(param_dict['last_overflow_iterator_step'].data.asnumpy()), dtype=mstype.int32), name="last_overflow_iterator_step") if param_dict.get("epoch_num") and param_dict.get("step_num"): # args_param.has_trained_epoches = int(param_dict["epoch_num"].data.asnumpy()) args_param.has_trained_step = int(param_dict["step_num"].data.asnumpy()) model.build(train_dataset=dataset, sink_size=sink_size, epoch=epoch) load_param_into_net(network, param_dict, strict_load=False) def set_pipeline_parallel_context(args_opt): r"""Set pipeline parallel context.""" D.init() device_num = D.get_group_size() rank_id = D.get_rank() print("rank_id is {}, device_num is {}".format(rank_id, device_num)) context.reset_auto_parallel_context() context.set_auto_parallel_context( parallel_mode=args_opt.parallel_mode, gradients_mean=False, full_batch=bool(args_opt.full_batch), loss_repeated_mean=True, device_num=device_num, enable_parallel_optimizer=bool(args_opt.optimizer_shard), optimizer_weight_shard_size=args_opt.optimizer_shard, parallel_optimizer_config={"gradient_accumulation_shard": False}, pipeline_stages=args_opt.stage_num, strategy_ckpt_save_file=f'/cache/strategy_{rank_id}.ckpt', enable_alltoall=bool(args_opt.enable_alltoall)) set_algo_parameters(elementwise_op_strategy_follow=True) _set_multi_subgraphs() return rank_id, device_num def run_train_pipeline(args_opt): r"""The main training process in pipeline.""" if args_opt.save_graph: graphs_url = '/home/ma-user/modelarts/outputs/train_url_0' print(f"graphs_url: {graphs_url}\n") context.set_context(save_graphs=2, save_graphs_path=graphs_url, mode=context.GRAPH_MODE, device_target=args_opt.device_target, op_timeout=0) else: context.set_context(save_graphs=False, mode=context.GRAPH_MODE, device_target=args_opt.device_target, op_timeout=0)# task优化 if args_opt.epoch_size == 50: context.set_context(max_device_memory="58GB") else: context.set_context(max_device_memory="31GB") mindspore.set_seed(1234) rank_id = 0 device_num = 1 if args_opt.distribute == "true": rank_id, device_num = set_pipeline_parallel_context(args_opt) # copy data from the cloud to the /cache/Data cache_url = '/cache/Data/' if args_opt.offline: cache_url = args_opt.data_url print(os.listdir(cache_url)) else: download_data(src_data_url=args_opt.data_url, tgt_data_path=cache_url, rank=rank_id) print(os.listdir(cache_url)) # download_data(src_data_url=args_opt.eval_data_url, tgt_data_path=eval_cache_url, rank=rank_id) model_parallel_num = args_opt.op_level_model_parallel_num stage_device_num = int(device_num / args_opt.stage_num) data_parallel_num = int(stage_device_num / model_parallel_num) is_last_stage = (rank_id // stage_device_num) == args_opt.stage_num - 1 per_batch_size = args_opt.per_batch_size batch_size = per_batch_size * data_parallel_num * args_opt.micro_size micro_batch_interleaved = args_opt.micro_batch_interleaved # recompute_config = TransformerRecomputeConfig(recompute=True, # recompute_slice_activation=bool(args_opt.recompute_slice_activation)) recompute_config = args_opt.recompute parallel_config = TransformerOpParallelConfig(data_parallel=data_parallel_num, model_parallel=model_parallel_num, pipeline_stage=args_opt.stage_num, micro_batch_num=args_opt.micro_size, optimizer_shard=bool(args_opt.optimizer_shard), vocab_emb_dp=bool(args_opt.word_emb_dp), recompute=recompute_config) # add sequence_parallel parallel_config.sequence_parallel = args_opt.sequence_parallel # add select_recompute parallel_config.select_recompute = args_opt.select_recompute if args_opt.softmax_compute_fp32 == "FP32": softmax_compute_type = mstype.float32 elif args_opt.softmax_compute_fp32 == "FP16": softmax_compute_type = mstype.float16 else: raise ValueError(f"Unknown softmax_compute_fp32 {args_opt.softmax_compute_fp32}") if args_opt.top_query_softmax_fp32 == "FP32": top_query_softmax = mstype.float32 elif args_opt.top_query_softmax_fp32 == "FP16": top_query_softmax = mstype.float16 else: raise ValueError(f"Unknown top_query_softmax_fp32 {args_opt.top_query_softmax_fp32}") print(f"softmax_compute_type: {softmax_compute_type}") print(f"top_query_softmax: {top_query_softmax}") ################################################### pc-mind v1 #################################################### # config = PengChengMindConfig(batch_size=batch_size // parallel_config.micro_batch_num // micro_batch_interleaved, # num_heads=args_opt.num_heads, # hidden_size=args_opt.embedding_size, # seq_length=args_opt.seq_length, # vocab_size=args_opt.vocab_size, # use_moe=bool(args_opt.use_moe), # eod_token=args_opt.eod_id, # num_layers=args_opt.num_layers, # ffn_hidden_size=args_opt.embedding_size * 4, # eod_reset=bool(args_opt.eod_reset), # load_ckpt_path=args_opt.load_ckpt_path, # param_init_type=mstype.float32 if args_opt.param_init_type == 'fp32' else mstype.float16, # enable_offload=bool(args_opt.opt_offload), # parallel_config=parallel_config, # use_rope=args_opt.use_rope, # use_flash_attention=args_opt.use_flash_attention, # pipeline_config_filename=args_opt.pipeline_config_filename) # # softmax_compute_fp32=softmax_compute_type) # # config.softmax_compute_fp32 = softmax_compute_type # config.top_query_softmax_fp32 = top_query_softmax # config.hidden_act = "gelu" ##################################################################################################################### ################################################## pc-mind v2 ####################################################### config = PengChengMindConfig(batch_size=batch_size // parallel_config.micro_batch_num // micro_batch_interleaved, num_heads=args_opt.num_heads, hidden_size=args_opt.embedding_size, seq_length=args_opt.seq_length, vocab_size=args_opt.vocab_size, use_moe=bool(args_opt.use_moe), eod_token=args_opt.eod_id, num_layers=args_opt.num_layers, ffn_hidden_size=int((2 * args_opt.embedding_size * 4 / 3) / 64) * 64, eod_reset=bool(args_opt.eod_reset), load_ckpt_path=args_opt.load_ckpt_path, param_init_type=mstype.float32 if args_opt.param_init_type == 'fp32' else mstype.float16, enable_offload=bool(args_opt.opt_offload), parallel_config=parallel_config, use_rope=args_opt.use_rope, use_flash_attention=args_opt.use_flash_attention, pipeline_config_filename=args_opt.pipeline_config_filename) # softmax_compute_fp32=softmax_compute_type) print(">>> FFN_Hidden_Size for PengChengMind-new7B is: {} >>>\n".format(config.ffn_hidden_size)) config.softmax_compute_fp32 = softmax_compute_type config.top_query_softmax_fp32 = top_query_softmax # config.hidden_act = "swiglu" ##################################################################################################################### print("[Configure] is: ", config, flush=True) pengcheng_mind = PengChengMindModel(config=config) loss = CrossEntropyLoss(config.parallel_config.dp_mp_config) pengcheng_mind_with_loss_net = PipelineCell(MicroBatchInterleaved(PengChengMindWithLoss(config, pengcheng_mind, loss), micro_batch_interleaved), config.parallel_config.micro_batch_num) pengcheng_mind_with_loss = _VirtualDatasetCell(pengcheng_mind_with_loss_net) print("[args_opt] is: ", args_opt, flush=True) lr = LearningRate(learning_rate=args_opt.start_lr, end_learning_rate=args_opt.end_lr, warmup_steps=args_opt.warmup_step, decay_steps=args_opt.decay_steps) params = pengcheng_mind_with_loss.trainable_params() group_params = set_weight_decay(params) if args_opt.optimizer == "lamb": optimizer = nn.Lamb(group_params, learning_rate=lr) elif args_opt.opt_offload: optimizer = AdamWeightDecayOp(group_params, learning_rate=lr, eps=1e-8, beta1=0.9, beta2=0.96, param_init_type=config.param_init_type) else: optimizer = FP32StateAdamWeightDecay(group_params, learning_rate=lr, beta1=0.9, beta2=0.96, eps=1e-8) ds = create_dataset(config.batch_size * parallel_config.micro_batch_num * micro_batch_interleaved, data_path=cache_url, device_num=stage_device_num, rank=rank_id % stage_device_num, eod_reset=True, eod_id=args_opt.eod_id, data_start_index=args_opt.data_start_index, full_batch=context.get_auto_parallel_context("full_batch"), column_name=args_opt.data_column_name) # print(f"train full batch: {context.get_auto_parallel_context('full_batch')}") epoch_num = args_opt.epoch_size step_per_epoch = ds.get_dataset_size() callback_size = args_opt.sink_size actual_epoch_num = int(epoch_num * step_per_epoch / callback_size) loss_callback = LossCallBack(step_per_epoch, rank_id, is_last_stage=is_last_stage, micro_size=parallel_config.micro_batch_num * micro_batch_interleaved) callback = [TimeMonitor(callback_size), loss_callback] if args_opt.enable_profiler: callback.append(ProfileStep(12, 20, f"/home/ma-user/modelarts/outputs/train_url_0/profile_{rank_id}")) loss_scale_value = math.pow(2, 18) update_cell = DynamicLossScaleUpdateCell(loss_scale_value=loss_scale_value, scale_factor=2, scale_window=200) pengcheng_mind_with_grads = PengChengMindTrainPipelineWithLossScaleCell( pengcheng_mind_with_loss, optimizer=optimizer, config=config, scale_update_cell=update_cell) if args_opt.train_and_eval_mode: test_cache_url = '/cache/EvalData_test/' download_data(src_data_url="obs://research-my/lama_4096_6G_test", tgt_data_path=test_cache_url, rank=rank_id, flag="test") ds_eval_test = create_dataset(config.batch_size * parallel_config.micro_batch_num * micro_batch_interleaved, data_path=test_cache_url, device_num=stage_device_num, rank=rank_id % stage_device_num, eod_reset=True, eod_id=args_opt.eod_id, data_start_index=0, full_batch=context.get_auto_parallel_context("full_batch"), column_name=args_opt.data_column_name) print(f"Eval dataset size: {ds_eval_test.get_dataset_size()}") ppl_metric = PPLMetric(config.seq_length) pengcheng_mind_with_loss_eval_net = _VirtualDatasetCell(PengChengMindWithLoss(config, pengcheng_mind, loss)) model = Model(pengcheng_mind_with_grads, eval_network=pengcheng_mind_with_loss_eval_net, metrics={"ppl": ppl_metric}) model.build(ds, ds_eval_test, sink_size=callback_size) eval_callback_test = EvalCallBack(model, ds_eval_test, ppl_metric) callback.append(eval_callback_test) else: model = Model(pengcheng_mind_with_grads) local_ckpt_path = '/cache/pretrained_7b_fp16.ckpt' if args_opt.pre_trained == "true" or args_opt.pre_trained == "True": download_OneCKPT_from_obs( # obs_ckpt_url=f'obs://pcl-verify/yizx/2023_7b_ckpts/mind7b_to_ckpts/new7b_gpu_npy2msckpt/new-fp16-iter47200-pcmind_new7B_227Btks.ckpt', obs_ckpt_url=f'obs://pcl-verify/yizx/2023_7b_ckpts/mind7b_to_ckpts/new7b_gpu_npy2msckpt/new-fp16-v660-pcmind_new7B_660Btks.ckpt', local_ckpt_url=local_ckpt_path, rank=rank_id) param_dict = load_checkpoint(local_ckpt_path) load_param_into_net(pengcheng_mind_with_loss, param_dict) print("================load param ok=================", flush=True) loss_callback.has_trained_step = args_opt.has_trained_steps add_checkpoint_callback_policy(args_opt, callback, rank_id) if rank_id%8 == 0: count_parameters = 0 params_all = pengcheng_mind_with_loss.get_parameters() for param in params_all: # print(param) param_size = param.shape if len(param_size) == 1: count_parameters += param_size[0] else: sum_ceil = 1 for i in param_size: sum_ceil *= i count_parameters += sum_ceil print("====="*10) print("PC Mind parameters :", count_parameters) print("====="*10) print(">>>>>" * 10) print("Actual Train Steps:", actual_epoch_num) print(">>>>>" * 10) model.train(actual_epoch_num, ds, callbacks=callback, sink_size=callback_size, dataset_sink_mode=True) if __name__ == "__main__": opt = get_args() set_parse(opt) if opt.per_batch_size == 0: raise ValueError("The per_batch_size has not been configured.") if bool(opt.enable_alltoall) is True and bool(opt.use_moe) is False: raise ValueError("The alltoall communication is only effective when applying moe") os.environ['HCCL_CONNECT_TIMEOUT'] = str(opt.hccl_connect_time) if opt.stage_num > 1: run_train_pipeline(opt) else: print(f"Set pipline stage number for {opt.stage_num}") run_train_pipeline(opt)

    P 藤县?P  ▁Aircraft@P  ▁PantherAP  荣誉证书BP 心静CP  reditedDP 绿道EP  必然会FP  珠海市GP  公平公正HP 黄码IP ▁RiJP  ▁distributorsKP  ▁GuarantLP IKMP  ▁SpecificallyNP behOP 幼小PP 救出QP  市场经济RP  个岗位SP  不增不减TP  ▁withstandUP  ▁antibodiesVP  买东西WP  国际社会XP 会谈YP  ▁FresZP  ▁Streaming[P 机缘\P ▁BBQ]P  也得到了^P  为大家带来_P  ▁skirt`P 三地aP  初中部bP 费和cP ▁/*dP  之后就eP  ▁StarkfP 奇石gP 蛋鸡hP  国际贸易iP 都快jP  ▁multifkP  ▁HartfordlP  ▁LogisticsmP  学生学习nP atomicoP 强悍pP 的鱼qP  atoriumrP  脆弱的sP  可以申请tP  ▁VolvouP 伴着vP  ▁NationalswP ▁FXxP 金地yP izzardzP 心心{P 梯田|P 知行}P 缠身~P  让身体P  ▁organizerP TESTP обP 颇具P  阿联酋P  一期工程P  基金经理P 暂定P  倍以上P  辅导班P  ▁разP  发布信息P  ▁NightsP  ▁reboundP  ▁reflectiveP  ▁FederP  ▁rebuildingP  ▁breezeP otiP  同意后P  将这些P  第二单元P  也不必P  ▁nineteenthP  ▁SheikhP  ▁enforcedP  如何选择P  ▁conservP  ▁rememberingP  TogetherP mightP  有一套P  安全检查P  指导中心P  ▁policymakersP 焊工P  ▁MirandaP ▁BubP ▁FryP avianP  ▁anthemP 拔尖P  具体安排P 互认P  投案自首P  ▁slippedP 略微P 进的P  日报记者P ikersP  ▁diaryP  ▁misunderP 先从P  不平凡P  丰厚的P  ▁DebtP  ▁matchupP 脚气P  ▁AdvocacyP  ▁dependenciesP 乐曲P 引诱P ▁MMP  营造良好的P 为名P binsP  ▁PicksP ▁UntP  特色产业P 立新P 南安P  ▁ReinP  试用期一年P 源性P  feedingP  ▁inclinedP 临终P 化成P  梦想的P  生命健康P  ▁narcP  ▁bishopP VeP  唯一一个P  是不可能P  ▁BalkP uloP  记录了P  ▁BharP 任用P 工科P 现今P 钢板P  ▁triggersP 爱不P  是很难P  辅导老师P  ▁critiqueP 怪物P 细纹P  预防性P  ConstructionP undaP 外壳P  ▁friendshipsP  告诉自己P  ▁enduredP  ManchesterP  ▁cathedralP  有针对性的P  ▁ThomsonP 痘印P  宽松的P  提供免费P 至尊P 鸟儿P  ▁rotatingP CuP  听到了P  ▁sentencingP 喜神P  ▁condoP  请作者P  ▁stuffedP 万丈P inxP OhioP  原生家庭P  统计数据Q  ▁MickeyQ 东兴Q 平湖Q  ▁backlashQ цаQ  ▁WarriorQ  ▁foreachQ  ▁hepatQ ulas Q  Friends Q 语种 Q  一次的 Q _; Q 一早Q 皇冠Q  涉案金额Q  都不用Q  也是比较Q  ▁hereinQ mistQ  历史上的Q 儿歌Q 卫浴Q 海岛Q  一瞬间Q  ▁accolQ 装甲Q  考上了Q  ▁refrigeratorQ 不凡Q RandomQ  ▁blended Q 一连!Q aci"Q  属牛人#Q  持续时间$Q  红领巾%Q  而没有&Q umbo'Q  ▁timer(Q  消防救援大队)Q  ▁commenced*Q  ▁treasures+Q  constitutional,Q 大葱-Q ▁"\.Q  ▁hover/Q  ▁Lighting0Q 太长1Q 静观2Q  ▁bacterial3Q  ▁casualties4Q  综合楼5Q  比其他6Q  日常的7Q ▁Gad8Q 用处9Q  ▁spiral:Q  历史学;Q  热爱生活Q  无数个?Q  ▁foreigners@Q MindAQ  团成员BQ 里最CQ  otheredDQ ▁};EQ  可以作为FQ  headersGQ  committeeHQ 等了IQ aaaaJQ  了什么KQ  中央财政LQ BFMQ  不是问题NQ adoopOQ  ▁loweringPQ PVQQ 她又RQ  我们都会SQ  CommercialTQ 刘诗UQ  不知不觉中VQ  ▁soundingWQ  ▁intervalsXQ 全班YQ  正规的ZQ  ▁Platinum[Q  ▁spins\Q 跨年]Q  你我他^Q кра_Q  乌兰察布市`Q unchedaQ  我们将及时更正bQ  ▁PioneercQ 行者dQ  ▁MitteQ casesfQ  ▁sumsgQ  ▁лиhQ  统战部iQ  ▁gluejQ  农家乐kQ rictedlQ  照见五蕴皆空mQ  ▁ObservernQ 觉察oQ inkipQ  一定要有qQ  和人民rQ  对的人sQ ▁COLtQ  也不过是uQ  ▁PhilharmvQ  ▁discountedwQ  ▁privilegesxQ  ▁ParenthoodyQ 祖师zQ  ▁sewing{Q  ▁stigma|Q  ▁genetics}Q tier~Q  ▁HousesQ  ▁SaskatchewanQ 爵士Q  的三个Q utanQ 何某Q 短路Q 校服Q 球鞋Q 碧水Q ▁AUQ ******Q  坚决防止Q  所大学Q  表达自己的Q  EnabledQ 边形Q 金鸡Q ▁SATQ  的年龄Q  ▁demolitionQ 农信Q flowsQ 世茂Q 孙俪Q  是十分Q ▁egoQ  中国企业Q 祥云Q  ▁amidstQ  ▁summonQ 杨家Q  ▁stampsQ 摇摆Q  的痛苦Q  历年真题Q  ▁BedfordQ  ▁IntellectualQ 充血Q  被认为是Q  ▁widowQ  权利人Q WHEREQ ▁IXQ  人大常委会主任Q  ▁donatingQ 爱是Q  遵守交通Q livedQ 化县Q 育种Q 交口Q 留影Q  将会有Q  新闻中心Q  被列入Q  ▁EqualQ  orningsQ simpleQ 中度Q 星火Q 次年Q ▁VilQ ☟　Q  搭配上Q  就能看到Q touchQ  如下图所示Q opathyQ  MappingQ  MetadataQ  ▁divorcedQ  ▁encompassesQ 她与Q SophQ  主要还是Q  的女子Q  共享单车Q  万亿美元Q  最终还是Q  keepersQ  ▁nurseryQ  ▁RevolutionaryQ  仍处于Q emakerQ  高新技术产业Q  ▁footstepsQ 把人Q 分部Q 钞票Q ▁),Q 生菜Q waldQ  是一个非常Q  ▁unanimouslyQ  整体运势Q  ▁contaminatedQ  ▁convenientlyQ  不良影响Q  我们国家Q  ▁biddingQ 为零Q 综述Q  ▁ChesQ  ▁clearerQ 山里Q 贵重Q  黑恶势力Q  ComputerQ  ▁decentralQ 反向Q  以实际Q  异常情况Q  有不同的Q  ▁NarrQ  ▁blendsQ  ▁EstoniaQ  ▁bowlingQ 亲肤Q ▁EAQ NNNNQ  你可能会Q  群众反映Q  补贴标准Q 子怡Q  赋予了Q  ▁SaturnQ  ▁premiumsQ ▁rimQ  ▁LectureR  ▁diligenceR 例句R 地支R GuideR  这个时代R  ▁DatesR 骨灰R TSDR  若涉及版权问题 R  ▁Smithsonian R 烂漫 R  世界杯 R  有更多的 R  ▁DoyleR 退换R  ▁SecretsR 无有R  ▁jeopardR 昌吉R 随笔R  一日三餐R 涅槃R 认罚R  大学城R  ▁tranquR 定性R essingR 丹丹R 降糖R 华晨R  ▁grapeR  arashtra R ZX!R  是很多"R  研究了#R 定理$R 著称%R  ▁slope&R undo'R  ▁Deals(R  具体如下)R 村组*R  围绕着+R  类产品,R  请留言-R 劣质.R  宣传和/R  职业发展0R ▁Cly1R  却因为2R  本科院校3R 挂靠4R ▁Hag5R little6R  ▁Petroleum7R 更易8R  厉害的9R 相符:R  创新高;R  本来就R  自然资源部?R 之计@R EdgeAR 洛克BR 紫薇CR  ventureDR  ▁differentialER 例题FR  走上了GR 枝叶HR 运化IR  ▁evolutionaryJR ijaKR  研发中心LR  ▁packagedMR " 所包含内容的准确性NR 等都OR 五天PR  新闻媒体QR ( !坚决打赢疫情防控阻击战RR 昨夜SR NFLTR  ▁CreatorUR  一贯制VR  ▁CrosWR  活动在XR  ▁socksYR  失业人员ZR  曾经在[R ilyn\R  rescent]R ▁DEL^R ecting_R  ▁finalist`R 弹药aR  ▁másbR  ▁grimcR 保佑dR 头镇eR undingfR  中获得gR  不使用hR  创新驱动iR  最高可jR  billionkR  employmentlR  ▁ManormR  管理委员会nR  ▁gearedoR  ▁FellowspR 小题qR 气短rR  业务办理sR 空前tR 要给uR  网格化vR  ▁accomplishmentwR 硕博xR  的传播yR 享乐zR  ▁Bali{R  ▁Juda|R  ▁academia}R  素材来源于网络~R ShellR  ▁MotoR  ▁SlamR  为主线R  在那个R  ▁redesignR 山中R 版面R ▁FiR  召开新闻发布会R  ▁BradfordR 安葬R  ▁AdultsR 永葆R  老照片R  ▁DixonR NLR 忙于R  部分图片R 喷施R  事实证明R bnbR  原出处所有R ______R  ▁AdmissionR 正大R 试听R ▁AJR ;}R  可能就R  勇往直前R  芥子园R rackR  有效证件R ActivR asmineR ▁VsR  部电影R  ▁mythologyR 苍穹R  善良的人R  高级职称R  综合症R  ▁TalkingR  ▁comprehensR  补助资金R ▁PACR 融融R 账款R ScoreR  MilitaryR  最低工资标准R  ▁meltingR  ▁leveragingR 三道R 两轮R  的温暖R  ▁controllersR 放任R 江口R 违者R  ▁aerospaceR 篆刻R 有更R 阳镇R ythmR ressoR  一年内R horseR  ▁LambertR ▁RigR  优秀学生R  contribR  ▁communalR 李兰R  提供有力R 三要R 堕落R 排位R 金寨R  代表队R  每天早晨R  能够得到R uffedR  亲密关系R 负载R  我们可以看到R  ▁SchwartzR  ▁illusionR 上头R  ▁веR icasR  ▁GoddR 人像R moilR  ▁destinedR 数目R  大学英语R  此时此刻R  ▁CarnivalR 太仓R 寻觅R 毋庸R  ▁luggageR  ▁boostingR  历史新高R  ▁realizationR 地和R 怀揣R 对有R  itchingR 建有R  抓实抓细R  ▁BudapestR  这一刻R  会有一些R 我爸R 自闭R  管理水平R examR  发布最新R 出一R 不还R billR  人人有责R  作为当前R 复出R  ▁NewarkR  ▁heroinR PyS  百公里S volumeS  ▁ScientistS  核酸阳性S 三无S  哺乳期S  次列车S 轩宇S  特长生 S 对准 S 达峰 S  大专学历 S  ▁headache S  ▁emergenciesS 结交S 的和S 趁早S  牵动着S  联系地址S 追加S TouchS agaraS  ▁PistS 炒香S ROUPS  教学工作S 燕郊S ubuntuS  ▁MartyS 中卫S 光鲜S 大堂 S Fly!S 你这"S 取向#S  安装了$S 妃识%S 深邃&S  将获得'S  路妃识(S  强制执行)S  ▁twisted*S  ▁explanations+S ▁Gos,S  ▁Plains-S chy.S  昨天的/S  ▁bend0S ،　1S  完毕后2S  基本要求3S  ▁friction4S ④　5S 假货6S sburg7S  ▁brit8S  选择一个9S  ▁youngsters:S 夜色;S 涉税S  ▁ethnicity?S rans@S ▁DilAS 接管BS  ▁GDPRCS RickDS  ▁MicheES  ▁JulietFS 排尿GS  最后一公里HS 你别IS  都开始JS  文化生活KS  necessaryLS  写了一MS 灵性NS  那句话OS quelPS radeQS  ▁deadlinesRS  富二代SS ▁CDsTS 但愿US 发抖VS  从哪里WS  ▁veinXS  副中心YS  合格人员ZS  做好疫情防控[S  ▁forensic\S  农副产品]S  海关总署^S rophe_S 俩人`S 意念aS ▁IbbS  微波炉cS 丰台dS  的人力eS 财商fS 副职gS  财产损失hS 应予iS  的步伐jS 暴饮kS 阴暗lS CredmS ExtranS  ▁PenceoS  的案例pS  为什么说qS 羲之rS  SourcessS  氏宗亲tS  ▁auntuS 典故vS enhwS  ▁owedxS 再添yS 明朗zS 爆破{S  老字号|S 巴斯}S ров~S  未通过S  ▁FargoS  ▁ubiquS  ▁imminentS  ▁specsS  ▁IntegerS  课题组S phaltS ingingS 店家S  ▁tougherS 照着S ▁NMS  ▁GodsS  安全防范S  的事故S  ▁RegimentS 兜底S 稳住S  了一天S  ▁poeticS  中国电信S 本分S  ▁BronzeS  ▁WorldsS  ▁occupationalS  FootballS  ▁constituentsS  是一只S  ▁SangS  融为一体S  ▁muralS 打脸S  不可怕S  这是在S  体温监测S  广大考生S  精神病S  还有其他S  ▁aestheticsS 柴米S  BreakingS 实打S 长势S  ▁prostateS  ▁ScholarsS  各个环节S  的细节S  ▁PromotionS 小偷S  人数的S  感染新冠病毒S  ▁digitsS  ▁ParticipantsS  救援人员S  检验检测S  ▁stagingS  ▁consolesS 编外S  我也是S  ▁hectaresS 中线S  批示精神S  教育机构S  ▁DancingS ZAS 九个S 甘露S IgnS  作为中国S SayS guidedS  ▁WHERES 曲张S  应聘岗位S 专一S ▁HedS  ▁susceptibleS hkS 分钱S  保护和S  沟通协调S  ▁ClubsS 多米S 鼠疫S 封装S 来势S 蛋壳S  招聘企业S 候车S  顺风顺水S  ▁RedsS 各路S ilingsS 都好S  教研室S  晋升空间S CommitS  fighterS 珊瑚S  ▁simplifyS jiaoS ▁NumS equivS ComparS 今夜S  ▁RatesS  请立即通知我们S 肉体S 背痛S 纵容S  也成了S 贴在S  ▁NolanS 互换S 李明S  星巴克S ▁RNAS  ▁digitallyS  ▁devastatedS 触目S  ▁finedS  ▁FitzgeraldS 不厌S  繁花似锦S  ▁MormS  ▁lampsS  ▁untoS  ▁baconS  ▁warriorT  ▁ResortsT  ▁DiscountT 一策T 周的T 专柜T  ▁trayT  ▁complementaryT 生在T 龙王 T  他们就 T  ▁commercials T  比利时 T  ▁atoms T 弱者T  ▁peekT 光源T 吉凶T 庄稼T  政治上T  应用场景T 传世T  于一身T  ▁MessengerT 平潭T  percentT reposT  ▁SupportingT 一读T  文化节T  studentT 本省T 蜜语 T 行之!T  ▁Lucky"T 起重#T 集约$T ▁fi%T  ▁Boyd&T KB'T  收到的(T  ▁lodge)T 奇瑞*T 理会+T 静坐,T  ▁exposing-T  ▁Femin.T 再者/T 诗句0T  经验丰富1T  ▁Sorry2T 貌似3T Cle4T  中提到5T  受过刑事处罚6T riott7T  ▁godd8T  ▁Inclusion9T  认证的:T 早于;T  有效衔接T  宣传力度?T  来看看你的@T 五指AT ▁gitBT  寒冷的CT  ▁glucoseDT  ▁JeepET  ▁MaskFT  烟台市GT  发生意外HT  ▁devotionIT  ▁paradigmJT 高腰KT  无法正常LT 脱下MT родNT  为首的OT  ▁IdeaPT  ▁ColonialQT  ▁SamanthaRT  ▁fraudulentST  招标文件TT EightUT 南国VT 我问WT 迫于XT entaYT  交叉路口ZT 八点[T  ▁wildly\T  可实现]T  参赛作品^T 新农_T  运城市`T astonaT  ▁fibrebT 不输cT 或与dT 计生eT 里边fT  ▁VectorgT  ▁elevatorhT  ▁PotentialiT  各县区jT  已经进入kT  IndustrylT  ▁NinamT aannT  ▁DeptoT  无新增确诊病例pT  ▁SaddqT  故事的rT  ▁mentioningsT MovingtT  ▁TexansuT  ▁asbestosvT 行道wT 超人xT 鼓掌yT  资产配置zT  小时前{T  安全问题|T  中国青年报}T  ▁Residents~T 珍宝T  ▁pneumT  ▁impactingT  ▁kingsT  优雅的T  爱人的T ▁MEDT  ▁LoopT  上来说T fuelT  抗体检测T 睿智T 馈赠T  发生了什么T  ▁SuffolkT 凹凸T 山谷T  ▁USDAT 　②T 晚间T  着力打造T 乖巧T 不喝T 益寿T 蜿蜒T  CoronavirusT 绝非T  在经过T 万头T 沦陷T  被征收T seinT 采矿T  ▁senderT  ▁taxationT 可向T  不是在T  微课视频T  urrectionT 作坊T 泊尔T  咳嗽等T  接种后T 王维T  ▁DiabetesT  ▁postseasonT  第三期T rankedT  ElectricT  近三年T stantT  更让人T  ▁transferringT ▁UmT  不久的T  为祖国T  交流会T  短时间T ▁^T  ▁spreadsT 苏区T tomT 苛刻T 繁杂T  解放路T  ▁PaintingT  ▁respectfulT  不就是T 亮了T  群体的T iolaT  ▁CatsT  省部级T ▁gumT  ▁UncleT 理化T  ▁shoutT  ▁InspiredT  这个是T ibabaT  ▁AlliedT  ▁paintsT  来判断T ▁TVsT 耐磨T  白居易T  ▁GomezT  featureT artonT remlinT  ▁GuestsT  ▁constructiveT ▁})T  ▁ScandinT  ▁conductsT 天人T  ▁depressedT  早期的T utscT  每个人都是T  ▁LaserT  ▁disgrT 想找T  指明了T SnowT  ▁mournT  病原体T  目标和T  领导班子成员T  ▁subsidiariesT 校级T 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中国社会5X Alpha6X  试运行7X  当天的8X ibia9X  为了帮助:X  ▁basin;X 已过X  支气管炎?X imil@X SecretAX  ▁snapshotBX  见到了CX scientDX  matchedEX 唐人FX  戳这里GX 乃是HX 遗迹IX  玻尿酸JX  的人气KX  中国政府网LX  ▁deniesMX  不可否认NX  ▁GenerallyOX  ▁QuartetPX  开始前QX  SouthernRX  不用再SX  德州市TX ydiaUX  母乳喂养VX 管护WX  敏感肌XX  建筑施工YX 冷门ZX 赏识[X  大力支持\X Award]X Bruce^X  ▁Titan_X  ▁inflammatory`X  新城区aX  ▁ElementbX  ▁erosioncX 短裙dX  的世界里eX  ▁antennafX  的命运gX  环境影响hX  ▁ConserviX  至少要jX  ▁ExpedkX  ▁outputslX  ▁KathleenmX 客栈nX  一大早oX 装入pX ynaqX  受教育rX  穿起来sX  ▁craftingtX  成就了uX  走过了vX BurnwX  ▁plaquexX FabyX  ▁recapzX  ▁Tottenham{X Ir|X 错觉}X  情绪的~X GeneX ▁LehX  ershireX  可以给X  而是要X  ▁freedX  潜规则X  我爱你我爱你X  VictoriaX říX 采收X  的我们X  ▁YorkerX ekaX  方便了X  ▁petroleumX 选自X  电瓶车X  责任落实X  可以适当X AaronX  licensesX  ▁psychologistX 胸口X SATX  重症监护X 面霜X  ▁readinessX 鞠躬X 安溪X 讯息X  ▁assistantsX 话术X  ▁torchX  的主力X  还特别X connX  为人知的X 脑部X  灵活性X SilverX 乌龙X  尽最大X  ▁GujarX 偷拍X 由省X beansX alwaysX 六千X 必经X  ▁economistsX 浑然X 肿大X 应是X ▁WisX  ▁FoundedX 四军X 恐吓X 还把X  所产生的X 登高X 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法律文书_  ▁lamb_ posure_ 曝出_  ▁Bulldogs_ 长裙_  ▁weaker_ choice_ 新奇_ 试想_  进行咨询_ 上层_ onomy_ 哪吒_ 惊天_  无尽的_ 允珠_  黑社会性质_  ▁configurations_ 探视_ qiu_  在不断_  ▁precautions_  中国国家_  中的一个_ 下设_ 甲等_ 之选_ 如皋_ 显高_  ▁guessing_ 得主_  ▁mammals_ 出没_ 办卡_  大运河_ 糕点_ 防癌_ forces_  ▁steer_ 太差_ rots_ ▁sql`  交通拥堵`  ▁artworks` 而今`  能为力`  这不仅`  从现在开始`  ▁definite`  ▁thirteen` änd `  ▁Positive `  ▁Brotherhood `  ▁enhancement `  ▁versatility ` }^` 的铁` ▁```  遭遇了` ▁PAR` 一缕` 如无`  直接用`  就是你的`  ▁landmarks`  健康养生` 考级`  ▁Diploma`  他们说` 清肺`  和理解`  的关心`  的比赛` NULL `  清洁能源!`  退役军人事务局"`  ▁screenings#`  第一场$`  ▁Residence%` 茁壮&`  食用菌'`  ▁су(`  ▁filename)`  关键在于*`  更多新闻+` idade,`  ▁degradation-` 调用.` ieder/` 默写0` Seg1`  咽拭子2` antine3`  ourning4`  ▁governors5`  思想和行动统一到6`  ▁manipulate7`  的热量8`  ▁visas9`  ▁platinum:`  ▁trustees;`  有困难<`  谢谢大家=` Museum>` 吹响?` 蓬莱@`  生活馆A` HungB`  ▁dancesC`  ▁alarmingD`  ▁HertE`  ▁BelieveF`  ▁TributeG`  岁男孩H`  时间和地点I`  ▁terminatedJ`  如出现K`  餐饮业L` shieldM` 不戴N` 乐事O` 直觉P` WORQ`  东城区R` iblingS`  ▁underscT`  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打字ka 表哥la  家属院ma  静脉曲张na ettleoa 连心pa rittqa  ▁blockbusterra  少一些sa Snapta 声响ua  可再生va  舒适性wa  ▁toesxa 发黑ya 存货za  雨夹雪{a  线上课程|a  ▁repaired}a  基层党建~a  如涉及侵权a  ▁unsuccessfula 带好a 涉水a 软的a  培养出a 给付a 谐音a  ▁Vincea 自建a  师资力量a 汇丰a  实际上是a Womana 带了a 或用a atakaa  第三人民医院a  ▁descendantsa діa 急难a  黔东南a 收尾a 警长a  ▁Fruita Kenta  ▁fleeinga  ▁Compensationa  中南部a riceda  ▁sobera 本命a 海运a Arma  合同约定a 金丝a  很多小伙伴a loadera  修正案a  动起来a  licensea  不理想a  ▁Rangera 罗某a  拉开帷幕a  研究生院a  和图片a + $习近平总书记重要讲话精神a  最前沿a Yorka  中进行a  贫困家庭a 字符a oaka  氏家族a  terburya  并配合a 旧的a 吴忠a 孩童a  ▁Uttara 错位a 进士a ushua ▁Tula  他们都是a  ▁Electorala  有人问a  ▁appliancea  ▁influenzaa  ▁concurrenta  为你的a  孙允珠a  的大脑a ▁Toua  ▁takeovera ▁CFOa  也没什么a  代名词a  优势和a 栀子a  而不能a  ▁condola  常务会议a 河里a  坚决杜绝a vettea  ▁nonprofitsa 醒悟a  报考岗位a  ▁composta 停机a  ▁rainya 拜托a 笃定a  和书法家a  思维能力a  第二中学a 骁龙a  卫健局a  看守所a  constructa nena  另一边a  ▁Veterana  ▁pleasinga  肺结核a ▁Boma iberna  ▁voluntarilya ~)a 台前a 撒谎a 培优a 轻视a  ▁atoma  ▁rivalrya  Universala  主题为a 有句a  算得上a ▁Wena  一个多月a  ▁absorptiona 认领a atla  深处的a  ▁Marcela 发至a  找机会b Connb  ▁syrupb 惯性b  若干名b  参加高考b 听觉b  与学生b  总数的b  thereum b  欢迎加入 b  ▁surgeries b  这个动作 b  ▁mills b 他才b 相等b  骄傲和b ▁narb ensisb  Bachelorb 它还b 我被b  自驾游b  ▁Malib  ▁Calledb untaryb 打坐b 达拉b  土木工程b 只顾b 爆笑b  需求量b  期限为 b  ▁werden!b  ▁dispers"b  ▁homicide#b 褶皱$b  号台风%b  ▁Bing&b  ▁antagon'b  日截止(b  ▁exercising)b  我们无法*b  ▁moms+b  usement,b  ▁toddler-b 弹簧.b 脚本/b  忽视了0b  ▁как1b  防灾减灾2b  reviewed3b 干枯4b 加我5b 尔蒙6b 辨认7b  正式实施8b  ▁Assault9b  ▁squeeze:b  ▁Concrete;b 专著b  也不同?b  西北部@b pillAb  ▁OmahaBb StageCb  ▁periodicallyDb  网友表示Eb  波澜壮阔Fb  performingGb 剁手Hb becueIb  ▁FranzJb 寿司Kb PubLb  和处理Mb  ▁quiltNb  也有不少Ob  ▁paranPb  ▁TrialsQb 草书Rb 分销Sb 相知Tb  火龙果Ub  ▁MortgageVb  但是你Wb  ▁agileXb RMYb  到学校Zb  新乡市[b  ▁notch\b 机身]b 清运^b 着陆_b  的风景`b  视频课程ab  再怎么bb  到夜间cb  通过手机db 德才eb  对于一个fb  ▁Deckgb  和分析hb  更愿意ib  ▁outgoingjb  ▁landscapingkb 饮茶lb  终于可以mb  ▁Purduenb  ▁hollowob ykpb  的刺激qb ▁AAArb  ▁accessorysb  ▁iterationtb bangub 灵的vb  Softwarewb  ▁Portfolioxb 曲阳yb  ▁rooftopzb 殊荣{b 特旗|b 闲聊}b heets~b  心绞痛b  科技城b ustleb 吉尔b 长在b  也有所b 之争b 平滑b  不配合b  获奖名单b  市场供应b  ▁Salonb  ▁Comfortb 忘却b 手写b  检测报告b ▁Öb 挺好b eptb  及时就医b Scaleb  ▁disciplinaryb 正道b audiob 飞往b  ▁insecurityb POLb resetb  丰富多彩的b  avanaughb  实际效果b  师德师风b  异地就医b 隔绝b  的生活中b  ▁Aberdeenb 初夏b 国境b yclingb  我们认为b  是一份b ▁SUNb  ▁instabilityb  白云区b 物力b  的长度b  ▁Edmundb  ▁Advocateb 苗条b  ▁Barberb 走遍b  ▁Codyb  ▁cultivationb 节的b Jewishb 从没b  集聚区b  经营主体b  ▁engagesb ▁sorb  扶贫搬迁b alogyb  ▁Discussb  Registrationb 备好b 是说b  ▁Accomb 而归b  ▁Candidatesb  ▁Stadb  ▁clutchb 菜的b 虾仁b  ▁frequenciesb  送到了b  网红打卡b ückb ▁bakb  ▁reuseb 鞋底b  ▁grievb 不菲b 内卷b '''b  银行存款b 成家b 锦上b  ▁Idolb 体美b untab  招生人数b thorab  ▁Bonusb  在水中b HTTPb  ▁crystalsb 争创b 踏板b  ertilityb  毕业班b 共存b 小屋b 要为b 诊室b  传播的b  ▁toastb  ordinateb Tib  有可能会b ‍　b  ▁postalb  ▁melodiesb 大变b ▁WSb mondsb 斤的b  市人社局b  historicb  ▁metallicb  ▁servicingb 桑葚b 满月b 距今b ▁CSTb 米处b  病毒性b 提神b  向记者b  纸质版b  感同身受c  Administc 吝啬c 洗面c Qualc 绿树c 蜂窝c ないc  像极了c  ▁Lomb c  ▁curved c 风和 c  不规律 c  文章底部 c 李雪c  使他们c Lostc ▁Gelc ▁faxc ascadec  科学城c  战国时期c  调查处理c  auticalc  ▁averagesc 丰顺c 想尽c  考试时c 痛快c  排放标准c Askedc  ▁filingsc 深色 c  办公室副主任!c  ▁simplified"c 依依#c 相待$c 绿洲%c  推广应用&c  ▁irony'c 丹参(c 于人)c seven*c ▁KS+c  和各种,c 乌鸦-c  免费开放.c 可查/c  报告会0c  数学下册1c  Fashion2c 塔罗3c  积极应对4c  foreach5c 慰藉6c Sah7c  ▁cryptocurrencies8c seas9c  ustomed:c  ▁displacement;c yrec  实名认证?c  评选活动@c  症状的Ac appsBc " 人正在接受医学观察Cc ísDc 角的Ec  山街道Fc 三路Gc CroHc 双拥Ic  劳动法Jc  环境优美Kc  线上直播Lc 比武Mc 乡亲Nc 过时Oc  的事迹Pc  icheverQc 并重Rc 悲欢Sc  生病了Tc  所在地址Uc  积极贡献Vc  ▁pioneersWc 琥珀Xc 粉尘Yc  工作满Zc  规范的[c  如果真的\c 尽收]c  的高温^c  ▁staring_c  和全国`c  黄冈市ac  车辆通行bc  ▁Vikingcc  持续性dc ▁Ripec  ▁Rollsfc 泥石gc 闽南hc quaic ▁PCsjc challkc  点击空白处lc nilmc  同志为nc Aliceoc  criticalpc  ▁disappearanceqc 满目rc 茴香sc  中间的tc  其实都是uc  ▁acceleratingvc 夸赞wc 字典xc 版图yc 珍品zc 颜料{c  活动时|c  ▁chord}c  ▁dreamed~c  放心的c  核酸采样c  在会上c 铃薯c  能起到c  是最大的c ecutec  astingsc  ▁irrelevantc  工作重点c  月份开始c  生产工艺c  下图二维码c  ▁Sixthc  国家税务总局关于c  Extensionc 抽屉c 臃肿c  完即止c ektc  ▁Creedc  Opinionc orestc 中英c 轮番c Leaguec  ▁Accountsc 夸大c  肿瘤医院c Samplec  ▁durchc  ▁unbeatc ▁MODc  大规模的c iegelc  Perfectc  恋爱的c ▁rayc  ▁sixtyc 遮住c  ▁convec 洁面c  不仅没有c  点击链接c  纪检监察组c  ▁redemptionc 生完c  ▁Wattsc  ▁soaringc  新校区c Kayc  的男子c avidc  ▁Vincc  ▁toughestc  ▁counselorc 上师c ▁UWc ▁Yac  生命体征c Domainc  中没有c  ▁dietsc esanc  集体经济组织c  ▁distractedc  ▁Alreadyc  ▁mushroomsc 叮咬c 缜密c  日夜间到c  ▁federc  bindingc 之行c 门头c BOSSc  一直以来的c 尊享c  一段时间后c 一壶c 创设c  工作责任c  ▁Airbusc 生财c 醉了c ▁{"c  也不需要c ientoc  还有更多c  ▁boilerc  ▁cinematc ▁Vocc  专题讲座c sellerc 北约c 方方c  退休金c  发展史c  或删除c 创投c  元抢购c  柔软的c 弥勒c ascalc  ▁Workplacec 毛毛c  ▁Bellac  ▁coachedc ussyc  信息安全c  活动场所c  防疫要求c 一团c 所想c 浩瀚c  关键技术c asersc  和治疗c  重疾险c  经营范围c  静下心来c  有疑问c  ▁departedc  ▁femininec  ▁inductedc 后即c  Atlanticc 护肝c  仅限于c  ▁alleviated 保住d  经济发展的d 你用d  对你说d  本人有效d  牢牢把握d 右转d  orporatedd 崩塌 d  应该怎么 d  录取结果 d 临沧 d  ▁captivating d 工夫d 布朗d  赤峰市d  广大师生d 煸炒d Wonderd  ▁Ferryd  不希望d  ▁chambersd foliosd 上色d 断面d ▁Nitd  smanshipd 取舍d 计数d  机器学习d  ▁slamd  ▁Majority d  ▁ceilings!d рав"d  ▁prow#d 大二$d  ▁reinst%d  ▁midfield&d 不朽'd 到天(d 户的)d 还剩*d 都应+d  团员青年,d  高峰论坛-d 延边.d  ▁homepage/d  ▁documenting0d  执法检查1d baidu2d  ▁Satellite3d 拉拉4d  英雄的5d  等法律法规6d mop7d 在为8d  不利影响9d  ▁rightly:d  ropractic;d 入狱d 连麦?d  防腐剂@d ▁hawAd  怀疑自己Bd  ▁anthologyCd ▁FahDd 逝者Ed  很显然Fd  ▁adventurousGd 袖子Hd  服务队Id ducersJd  ▁tallyKd 高冷Ld  ▁BentleyMd  ▁standingsNd 沙子Od 能将Pd  这些话Qd oscopeRd 并把Sd  慢性疾病Td  ItalianUd  双循环Vd  ▁HusbandWd  ▁RotaryXd  ▁screenplayYd  ▁PermanentZd  有一番[d  熟知的\d  轻轻一]d  非常喜欢^d  ▁borrowing_d  并将其`d bynad railbd  货车司机cd  ▁Chryslerdd  又如何ed  ▁sanitationfd  人家的gd  综合所得hd  ▁bulletsid 机上jd 荆棘kd  查看了ld  ▁Sloveniamd 睫毛nd  ▁Tulsaod  ▁analysepd 迁徙qd  时尚的rd  ▁trustssd 本国td  ▁Admiralud 严选vd  周期的wd 无止xd 物语yd  Settingzd  ▁offences{d  ▁recognizable|d  ▁cite}d  ▁bounds~d 登峰d  服务能力d  ▁affiliationd  某小区d 温婉d 重工d tecd  不安全d  先后在d  ▁uintd  ▁dwellingd  如果他d  缴纳的d 微刊d  ▁nonsensed  ▁monumentald  也是为了d  Spanishd 抗炎d  清楚的d  ▁HVACd  基本上都是d  全面深化改革d  ▁daylightd  蓝轩宇d ▁MAXd 余姚d  callbackd 催眠d FKd 带状d  ▁defectd  ▁Portraitd 徒手d 溶胶d MCAd ouraged  commonsd  会通过d  ▁Levid  ▁tracedd  大峡谷d escod  如果喜欢d  ▁Gothicd  油菜花d  ▁strapd  了一道d  季节性d 吻合d 萌新d  请记住d  结构和d  费用自理d  ▁Hirod  ▁Rootsd 四子d  属马人d  ▁acrylicd 死守d BMWd ièred Skipd  进入考点d  ▁zijnd 加载d Vod  输卵管d  电子科技大学d ▁कd  满洲里d  acionesd  豆制品d  ▁Doesnd  ▁skatingd  统计学d  做出来的d actlyd 罪魁d 青州d  ▁Chald  ▁tramd  ▁Imagingd  两人在d  但是这d  邵阳市d 到晚d 轮毂d  特别提示d 名将d 奇特d 领到d  股权投资d  ▁Hyderabadd VBd 经久d 勺子d  病情稳定d alletsd  ▁vegetariand  荆州市d 年近d  论坛邓州论d  ▁stressesd  共同维护d  相关链接d  蓬勃发展d 走高d  ▁Votingd 巨型d 手镯d 虽有d  ▁Nachd 凝血d 徐徐d  出发点d  新格局d  设计院d  再看看d  如有侵犯d Fieldsd 不落d  计划和d 乌龟d lsend  进入校园d addedd  centrald 人活d 优胜e 速率e  个省份e  的事业e  虽然有e  等违法行为e  ▁numberede 夜幕e  ▁Lisbone », e 嘿嘿 e 旁人 e  岁开始 e  ▁Maurice e 使你e 提亮e 摇晃e 是新e  下去了e  录用公务员e 冰山e 天成e ▁Raze  与生活e  更没有e 租客e  用自己e ueble  专业能力e  ▁cumulativee 亮度e ▁Embe  ▁evid e  ▁supervised!e  李世民"e 就多#e 辛劳$e  ▁sewer%e  ▁Leonardo&e 氯化'e 仪征(e 直立)e  material*e  ▁routines+e  unciation,e 刘国-e 大将.e  党委政府/e 人道0e  ▁banana1e  体检和2e  调查研究3e  追究刑事责任4e 1 *应对新型冠状病毒感染肺炎疫情5e  ▁Inner6e GZ7e  实施条例8e  的农村9e  Elements:e JY;e 为生e 草根?e  置业顾问@e  ▁BrigadeAe  ▁candlesBe 网报Ce  滨州市De WATCHEe 丛书Fe adenaGe 也和He  以为然Ie  都一样Je ▁ENDKe ▁tamLe  ▁DebbieMe 车险Ne  ▁EinsteinOe  观看视频Pe  ▁BastQe sworthRe  patrickSe  ▁promptingTe 内生Ue 日久Ve 秀美We  抓住机会Xe 拍拍Ye  ▁deltaZe  到极致[e Prep\e 秋雨]e  一个星期^e 党对_e 香椿`e  某种程度上ae  的花瓣be bitsce 隐身de 给小ee  ▁Monsfe  榆林市ge  国家能源he quetteie adanje uraike  公平正义le  ▁Nassme 手心ne 而死oe alebpe 本无qe  定制化re  ▁Fishingse  ▁Chronicleste  ▁Workerue  ▁attendsve  ▁hydraulicwe VTxe  工艺品ye  两小时ze  Growing{e  ▁Eclipse|e  ▁Disorders}e 农行~e 摇滚e adice  cribinge 趁热e ковe  学校在e  泰安市e  ▁Arbore  mediatelye  了解情况e ▁Хe 他便e ▁bune  Associatee  ▁visionarye pHe 老铁e  ———e  疯狂的e  肩周炎e  ▁herebye  ▁Valenciae MXe Mohe 另据e vive  　(　e  放宽至e  老乡俱乐部e hrefe  也是因为e 客源e  ▁Dunde 应由e ziae  ▁Vicke 一盔e  尼泊尔e  ▁uphole 德怀e  银川市e  大学本科e  ▁flourishe  ▁utilizese  二十八e 几张e  ▁Asidee 台下e 松原e hanie 半球e  街小巷e  ▁proposinge  ▁Institutionse 的自e  永远不要e 鞍山e  案件中e 眼皮e мерe  四中全会e  ▁rafte  ▁Interstatee  做贡献e  全身心e  体育中心e Detaile 及各e 阵子e  走出来e  一辈子的e  的有关规定e  ﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌e 空空e  万元人民币e Matrixe  教大家e  截止时间为e 编委e CFAe  的旅客e 荣光e  的认可e 抚摸e  对大家e  居住环境e  预约方式e  ▁Lunche  整个世界e  ▁Solee ▁(£e 石景e 进补e  年轻化e  ▁possessese 学得e 液的e 溪区e  点外卖e Irishe  ▁Duratione 苗族e  社会监督e 有独e  ranginge  动物和e Addede Lene ppoe tele  免费获取e assice  下面二维码e  ▁replacese  人的心e  ▁Silente  ▁undergonee 三线e 叶面e  中医学e  ▁relocatione 干啥e  ▁“[e Prede Testse ▁OURe  免费赠送e 深得e  经营活动e  ▁Wisef  renchedf 微友f 类和f  ▁sharksf 中餐f 求真f 三号f ▁Jif Ctrl f  从我做起 f upunct f 坐诊 f  自由贸易港 f  ▁retalf  ▁versesf  ▁compensatef SOURCEf  生活垃圾分类f 紧实f 当属f  元现金f  比赛的f 谁家f  ▁Blockchainf 之火f 求租f  正常人f  ↓　↓　f  语文上册f  ▁Courtneyf 政党f blic f  affeine!f 不比"f  ▁Insight#f 美院$f ▁Sgt%f  我们的身体&f jobs'f uala(f  千家万户)f  ademark*f  心爱的+f  长按扫码,f stadt-f  ▁Kurdish.f 成热/f erdale0f  ▁prioritize1f 少见2f  水龙头3f opian4f  战友们5f  无证驾驶6f inness7f  ▁Lamar8f  Corporate9f ▁IRA:f  期待您的;f 水路f  大学教授?f  甜言蜜语@f  ▁extrAf  本活动Bf  等众多Cf  规划编制Df  ▁IbrahimEf 不思Ff  ▁alumGf RETHf  产业扶贫If 余篇Jf 村人Kf  货到付款Lf 共读Mf  ▁NateNf 京沪Of 俏皮Pf  平阴玫瑰Qf 患难Rf 画笔Sf  ▁TopicTf 岛上Uf 箭头Vf taiWf  相对的Xf ascarYf  郭晶晶Zf  ▁courtyard[f  农用地\f  ▁Stuff]f  ▁capsule^f  ▁turbines_f 本法`f Rendaf  ▁ritualsbf JHcf  层次的df 代号ef  的每一ff  ▁sleevesgf 谁也hf nhif  遵义市jf  产业项目kf  涉嫌犯罪lf 义的mf 楼顶nf 眼眶of  他们有pf  ▁ruinedqf gartrf  ▁selfishsf 留心tf  教你如何uf 健美vf  是什么样wf ptomsxf  ▁Cullyf  Overviewzf  remember{f 贾玲|f  开设了}f  不戴口罩~f eminf  ▁idolf 养阴f  ▁Oralf  适合人群f embedf 浮现f  应聘资格f  ▁bargainingf 信徒f 宰相f  未完成f 小鹏f  人活着f 对错f 应税f  的植物f  蒙古族f  和心理f  骑自行车f 兴盛f ▁Egf  不是我f  ▁heroicf 何超f ▁dopf 宾客f  文字及f ▁Keef  微信搜索f  ▁Oslof  会得到f 磨合f  宿州市f magef albumf 打针f 春华f 混杂f 腰腿f 吃素f  ▁Sharingf  ▁attackersf  ▁Photographf 更名f 水杯f  套房源f  ▁Hoganf 莫及f Undf  中风险f  体验到f  的光芒f  看视频f  相互作用f  ▁Matsf  ▁Ownersf  四个字f 坚毅f 大礼f 选对f  最直接f  观察到f  ▁Xavierf ютf  ▁deputiesf 灾后f Rossf ▁Xinf  一年一度的f  onomousf Leanf 鲁班f olphinf  ▁extravf 猪油f  的几个f  ▁Addedf  ▁assortmentf 芝加f  如果遇到f  政策支持f mysqlf " 如有侵权请及时联系f  ▁Skypef  ▁moralityf 吕布f ▁Jubf  ▁Jacquf 光刻f 勘探f olvf  ▁Hitchf  ▁OTHERf  ▁repliesf 请先f 锅盖f 高音f  ▁Medievalf ibalf  未来可期f  负责解释f  的高发f 时说f  上线了f  ▁neuronsf 索尼f  基层组织f  ▁arrogf  ▁wannaf  ▁dilemmaf  ▁pairingf 心急f  在体内f 读到f ystonef  ▁directsf  Counterf 保送f  未外出f  ▁halftimef ,\f Lukef  相关负责人表示f 班班f  要懂得f  均来源于网络f 一意f  为提高f eriong  很少有g  推荐给g  ▁Salmong  ▁successiveg 惊醒g 柔顺g 群中g 金子g  发展中 g  并不难 g  的食品 g pipe g  依法予以 g  ▁Twinsg  ▁flushg  防控就是责任g  ▁Tunisiag  饱和脂肪酸g 棒棒g  不造谣g  实业有限公司g 见闻g WAYg  isciplinaryg 背书g  ▁annotg  ▁Squadrong 该县g  高情商g  ▁bikingg  总结经验g  agements g 公道!g  显微镜"g  ▁fibers#g 多梦$g  ▁Sched%g  小编为你&g  进行登记'g éc(g  重污染)g  ▁Norwich*g  ▁referee+g  这是一场,g  inflamm-g  ▁youths.g 受苦/g  要全面0g  ▁Buenos1g  ▁elephants2g andas3g 复赛4g 屋檐5g buf6g los7g  会说话8g  ▁Arbit9g 佳人:g CIS;g слеg  ▁hurts?g  协和医院@g  ▁dispensAg  ▁excludingBg 用情Cg  不多的Dg  就像你Eg 骨肉Fg  小记者Gg  的一方Hg  课文朗读Ig 年多Jg  所以对于Kg  焕然一新Lg  电话通知Mg  reflectNg  ▁theirsOg  种植面积Pg  ▁NicaragQg 价款Rg ▁ABSSg ▁lurTg 比肩Ug 王建Vg  不下去了Wg  商务区Xg  зоваYg  的眼神Zg ▁Pie[g  指导工作\g  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▁reorgang  失败了g ▁Jawg  分支机构g  ▁Warningg 纲领g  ▁Mauritg 下岗g  在广东g  强企业g ▁dang  年左右g  ▁censorshipg  看不清g seekg Marvelg 固化g 激起g  的天空g ▁tidg  ▁marketedg KTg  ▁arterg  ▁Bookerg  ▁miniatureg  我们去g  等作用g  这样就h  ▁Managersh  ▁draftingh 万股h 嘻嘻h  ▁aluminiumh 高某h  ▁Thrillerh  ▁Millenniumh 广安 h  ▁deficiency h 汶川 h ▁JS h ichael h  协调解决h  点击下方小程序h  ▁Landingh  ▁Selectedh  ▁grindh  ▁blacksh  ellationh 读过h 把这h 殊胜h  有心人h  ▁constructingh 易发h  信息与h  资产的h  ▁Paramounth  一致的h  幼儿园的h 拉面 h  再多的!h  他们没有"h  ▁freshly#h  ▁franchises$h 总算%h fal&h  安静的'h  已开始(h  安全第一)h  ▁Likewise*h 稻谷+h Ops,h  希望你们-h  当一个人.h  ▁implants/h  ▁Beau0h  ▁kitchens1h 鼻梁2h  相关事宜3h  ▁lays4h  青年大学习5h 拔罐6h 物权7h  自己的能力8h 佛经9h  了解的:h 无怨;h 进球h 高远?h  对健康@h  无忌惮Ah  的良好氛围Bh  向全国Ch  最终以Dh 怀集Eh  等各项Fh  HoustonGh 红梅Hh  成绩的Ih 独秀Jh  要持续Kh INESSLh 议事Mh 货款Nh iobOh  意识地Ph 厂长Qh 咬伤Rh 最想Sh gifTh  ▁lieuUh  ▁courtroomVh 复方Wh ahiXh  与会人员Yh  控制系统Zh  ▁liberation[h 沿岸\h  ▁sandwiches]h  ▁renovations^h 床单_h  ▁Browse`h  ▁Maverah  添加好友bh  ▁ralliesch extradh  ▁breweryeh 蒜末fh  知名品牌gh  ▁boasthh  ▁Soldierih  解决方法jh  妇女节kh  ▁Freddielh 执念mh 选好nh 狂风oh  并发表ph  李文亮qh  元人民币rh 疏肝sh  的名义th  的负担uh  旅游资源vh 林立wh Chelxh  ▁Answersyh  ▁frighteningzh 大吃{h  ▁ruler|h  上升到}h maps~h  仅代表作者h ridgesh 应接h 永兴h 玩儿h  ▁loopsh  ▁Suzukih  建议您h  ▁Coltsh  ▁bookingsh 推翻h  过多久h  过马路h 林彪h  宣传推广h  保持社交距离h  ▁disclaimh  科技部h  ▁Berksh  ▁rotateh 崇明h  伤害的h  ▁Lennonh  自以为h  积极向上的h  ▁glitterh 海门h 繁育h  网格化管理h  ▁Baghdadh  我曾经h  有价值的h  ▁Pressureh 毒症h soundh  ▁SARSh  ▁formidableh  教孩子h 揪心h Vieth SERh Viceh  专业学位h  家庭农场h oulosh  ▁Sofiah 对小h  本产品h Intenth  ▁Judiciaryh  三位一体h Olymph  ▁steakh  umerableh 来找h  ▁Pondh  resolutionh 免票h  急需紧缺h  新的一天h  罪魁祸首h  chemicalh  ▁hormonesh 惨遭h 走实h  日起至h  不是什么h  想起来h fewh asynch 应邀h 求婚h  ▁Mozarth  ▁stirringh  ▁adaptingh  ▁interruptedh  主旋律h 并经h 藿香h  状态的h  ▁blueprinth 胸腔h  ▁ultrash cvh ▁DECh  疫苗研发h  ▁disputedh  ▁Governorsh  Facultyh  文物保护单位h  ▁downwardh 能与h  部门和h  ▁strivingh  风险管理h  ▁Suttonh  ▁stickyh 不败h  突出重点h  ▁remnh  ▁Friedmanh  ▁classmatesh  ▁ArrayListh jqh 侧翻h 助农h 熄火h  的户外h toosh 合院h 朵朵h  加大了h  主讲人h  嘉兴市h Keysh  Paperbackh  党的政治h  ▁computationalh 闪亮h  可以实现h gradedh 杯水h 爬上h  最有效h  外国语大学h  粮食安全h  这些年来h  世界大战h  择优录取h  也就不i ▁MRIi ▁komi 四平i  自尊心i eckeri  ▁circusi 军阀i lacesi  ▁Lindsey i 山泉 i  在经济 i akin i 西江 i  我是一个i )→i  沙发上i  高级工程师i  ▁Farmeri  ▁Halifaxi 一去i 优品i 双创i  土地出让i  毛细血管i 甜头i  ▁lunari  ▁stackedi 按需i  督查组i  packagesi " 身体健康和生命安全i  ▁creditors i 有致!i  故宫博物院"i 吃力#i 打火$i 真话%i  下半身&i  心肌梗死'i  ▁Wants(i  参赛者)i  有足够的*i  科研院所+i planes,i 熟了-i  透明的.i 刺痛/i  犯罪行为0i  ▁seize1i DY2i 岗前3i 已出4i 灭菌5i GIN6i ▁'@7i  轻轻地8i  肆无忌惮9i  ▁sourcing:i  ▁anonymity;i  ▁fundamentalsi 麦芽?i 万州@i 空地Ai  都具有Bi hotsCi  ▁railsDi rietEi 淡了Fi  ▁riotsGi ར་Hi  英国的Ii liftJi  也就意味着Ki 资管Li  马铃薯Mi . '不符合食品安全国家标准规定Ni 安眠Oi 鹧鸪Pi  和妻子Qi  地区和Ri MotorSi determTi 队列Ui tripVi  公益广告Wi  卡拉胶疯狂Xi " 垃圾分类卡积分绿卡Yi  亲身经历Zi  ▁Actors[i 疑虑\i  浪费了]i  ▁serm^i  ▁interpretations_i 洪涝`i 菜园ai  十年的bi 琵琶ci  同样也是di  ▁abortionsei 抢夺fi argergi  方案和hi ▁ripii  这个阶段ji Guestki zzoli ▁Kubmi  ▁moleculeni 原定oi  的资料pi  促进会qi 发往ri 永春si  ▁depotti 原浆ui 分隔vi 隐匿wi 니다xi Linkedyi 之乐zi 下称{i 德智|i 无机}i 呼万~i  披荆斩i  有发热i improi  ochemicali  ▁junctioni 儿孙i 致歉i  和视频i  ▁cansi  ▁wipei 临门i  ▁unavailablei 真伪i raisali  ▁Sanctuaryi  ▁exploitedi  孩子对i  农业农村厅i  ▁gentlemani  ▁Tiffanyi 南宫i 摇曳i  的新生i  造就了i  工作条例i  月中下旬i  ▁Instrumenti  斗争中i 点播i  违法地点i  fightingi  也会在i  出生的i paini RBi  ▁hikesi  安排专人i  ▁songwritingi 遮掩i  发现在i  释迦牟尼i Executi papersi  ▁Appalachi  清晰地i  ▁unusedi 横跨i 永乐i  生育保险i  ▁undisi 邪气i  一网打i 读本i 三阴i 熟食i 让小i 面额i  ▁diagnosei 施展i ▁cii amicsi  ▁Crimesi  培训会i  ▁speedingi  ▁submarinei 良知i 解救i SPAi EWi limiti  自己的想法i  ▁Nielseni  ▁impairmenti 天龙i 查到i 黄疸i  周杰伦i  联系到i  管理平台i existsi  ▁buddyi  ▁predictingi 退化i  resolvei  ▁hurtingi 倒下i  线上的i ibrei  ▁Giftsi  他觉得i  副驾驶i  基础性i lxi 风雪i  型企业i  ▁Whilsti  忘不了i  ▁Entrepreneurshipi 只求i  确定性i  航站楼i ▁heni  分批次i 打过i  作者和i  第二位i éhoi  严重者i  依然严峻i  Changesi 取悦i 提纲i 村医i 祈愿i  发展成为i 一区i  的美人i rosti ▁Miai  ▁squaresi 供求i 留恋i  的次数i  涉黑涉恶i  要建立i  脱贫攻坚工作i  ▁Falconsi 烟雨i izzyi  secondaryj  ▁unrelatedj ROWj  中找到j itivesj 低了j ▁alej 考勤j  ▁antibodyj  ▁Cunningham j  在小区 j  ▁Dong j  高等专科学校 j ,‘ j 平顺j 斯顿j  文章来源于网络j  这可能j  家常菜j anorj  轮融资j  whetherj  ▁litterj  过渡期j  一名男子j  开学复课j  ▁receiversj  ▁disadvantagedj 军医j  汽车行业j  containsj  养成了j  玩家的 j mort!j  ▁forbidden"j 虚无#j ▁Riv$j  人一步%j  ▁Stocks&j  ▁Lafayette'j ▁Ink(j  ▁superintendent)j 中芯*j REC+j  郑重承诺,j 城事-j  极少数.j 刘文/j  享受着0j  更美好1j 宝剑2j 性子3j  各领域4j ▁IMF5j 下部6j 会变7j  如果你喜欢8j  问候语9j  ▁Celtics:j  不少的;j arinej desk?j CZ@j  独角兽Aj ldandBj  ▁NaplesCj 不惊Dj gueEj  防疫知识Fj  ▁EnoughGj  ▁workoutsHj  不认识Ij  万事如意Jj 师姐Kj  ▁antiquLj  ▁proportionsMj  ▁subscriptionsNj LuOj  ▁burntPj  关注推荐理由Qj  ▁buttRj  版权等问题Sj  向日葵Tj  等企业Uj 吴尊Vj  的人士Wj ProxyXj lishesYj  ▁daringZj  ▁Parkway[j  ▁terminate\j  中央气象台]j  颠覆了^j crime_j  ▁printable`j QBaj 家湾bj 花甲cj 雕像dj  基金的ej 单间fj  难度大gj rologhj  第一季ij  请拨打jj  ▁declineskj 别样lj  奥巴马mj 罐头nj 无痕oj ▁Einpj 修辞qj  已累计rj  ipationsj 荡漾tj ▁ASCuj  ▁mandatedvj  ▁sketcheswj 扩充xj 拨款yj 时可zj  ▁Walton{j nz|j 细嫩}j 英德~j  主要通过j  ▁hatchj  ▁Recommendj 发稿j  开庭审理j 防备j  不正常j WXj 六国j 成活j 花青j  根据自身j  ▁Uruguj  灵活就业人员j  ▁citationj 马里j  不用说j  ▁wanderj  requencyj  ▁Renewablej  ▁launderingj 开挂j 后腿j  ▁stealsj 一跃j 如鱼j 挤出j  小学部j 我方j 后浪j 接报j ullsj  naissancej 归国j  Missionj 能见j  ▁fulfillmentj cppj  不在意j  ▁charsetj  ▁ONLYj  ▁defeatingj дыj ▁lubj  ▁Spiritualj  太大了j 应按j Negj  多长时间j  这个社会j  ▁Churchesj  他开始j  ▁trendingj 潇湘j 银币j ▁falj  ▁heartfeltj 大半j  对我说j  夫妻双方j geonsj  Principj 眉头j uspj  制造的j  黄河流域j 放水j 1 *中华人民共和国治安管理处罚法j 延后j 驾乘j ▁REDj oittej esteadj  ▁Framej  推动高质量发展j 灵宝j 胆小j 遵照j  earancej  ▁Ecologyj  检测和j  ▁linebackerj 预后j ▁Dedj  ▁Seatj 达克j  不正确j  与世界j  学雷锋j 瘦了j 鲜卑j  中关村j  仅限前j 抱抱j  熊孩子j 自营j 采暖j  大同市j  意外险j  ▁inherentlyj 九大j 很像j 能从j  科医生j  ▁hurdlesj 居留j  ▁Recognitionj insicj 鸡西j  ▁Vitaminj 王海j  以各种j  预报名j 不详j 血瘀j  充分考虑j  ▁cyclistsj  ▁Kensj 擦肩j 阿司j  形容词j  ▁saintj  多角度j ▁MUSj  ▁pinchj  ▁Marilynj  ▁Buckinghamj 兴和j  ▁trendyj  Performancek  ▁goalkeeperk 污泥k  тьсяk  ▁truthsk 来抓k  只要在k Cryptk 何方k 豆芽 k 说地 k 首诗 k cels k ▁Pav k  ▁bambook 陪我k  好老师k 机等k ismick 防伪k  的同学们k rancesk 电极k  专门为k  体制内k ▁Fujk Agentk synk  ▁pennyk  ▁Settingk 内推k  ▁Foolk  特别多 k Vill!k  ervical"k 废钢#k  的数字$k 唐僧%k 的药&k 路北'k  促发展(k  披荆斩棘)k  中华民族的*k 从古+k 托幼,k 甄选-k  最高分.k  领导力/k  工作落实0k  硕士生1k  ▁vegg2k  ▁viagra3k 休养4k 丹霞5k 高院6k  培训课程7k 广发8k  生命周期9k  ▁Bold:k  ▁decreases;k  ▁liquidityk ▁Ard?k  ▁Pratt@k  ▁WizardAk tbBk 余次Ck  发来的Dk ▁TyrEk ▁[];Fk  ▁cassGk  人民至上Hk 稳居Ik  ClinicalJk  MultipleKk  工作纪律Lk 积压Mk 脸蛋Nk  乡村医生Ok  这种做法Pk CTIONQk  合法性Rk itantSk  ▁zoningTk  ▁poppedUk  ▁MeansVk  dfundingWk  实际控制Xk  ▁misdemYk 通蛋Zk Got[k bytes\k  Required]k 甜食^k  和普通_k  培养了`k 红白ak 过万bk  ▁overflowck 动用dk  ▁Antarcticaek  第三季度fk  ▁Roomsgk  和谐的hk  中国邮政ik  ▁backwardjk NVkk  ▁Minglk  ▁tracingmk  ▁hecknk  一刀切ok  却不能pk  ▁foilqk 表姐rk ENAsk ▁ötk 爆红uk  和责任vk  就说明wk  可以利用xk  生命至上yk  西安交通大学zk HG{k letal|k  了一眼}k  在基层~k  家庭中k 仁爱k 锋芒k 张子k 滞后k  往前走k : 3和新疆生产建设兵团报告新增确诊病例k 与小k 卧床k  最新版k  这么久k ogramsk  行政主管部门k Evalk  ▁Ronaldok (()k  东南大学k  ▁chalkk  ▁pumpkink 拆分k ORMk 装有k 重用k  arendrak " 治理体系和治理能力k  ▁Cameroonk 在在k  密切配合k  ▁gradualk 印军k 夜的k 并称k 血型k 绵延k ippersk IBMk  建筑工地k  ▁sacrificesk ▁UFOk  ▁drivewayk  脑海中k 夜宵k 晨光k  ▁differsk  在当前k  施工人员k 饭吃k  ▁intervenek  子宫内膜k  ▁gymnk  ▁scrubk  ▁handingk  ▁humorousk  ▁vaccinationsk 吐痰k 要高k 选票k Oilk  以达到k  花生米k  ▁innocencek freyk  乡镇卫生院k 起因k pastk normk  ▁bureauk oniank 塘村k 知心k  增长率k  遇见你k  期待着k  有这些k ▁Hosk  一起分享k  ▁Jeromek  ▁Salmank ▁UPSk  ▁Vanessak 奶牛k женk 大度k 闯入k DOCTk  突如其来的疫情k 抗震k  总人口k  Economick 三步k  地看着k 废品k DXk 他以k 道士k  送清凉k  一审判决k ilandk  等公共场所k  ▁consultedk 主见k  外卖小哥k 可比k  等多家k  打扫卫生k  ▁possessionsk 功勋k 很想k  及家属k  反诈中心k  ▁plethorak 泡发k  ▁Experimentalk ㎡　k oingk  ▁Burgerk  ▁Posterk  的医生k  ▁сиk % 人民群众生命财产安全k 　「k ▁LSUk  动力方面k  夫妻共同k  ▁Huntingtonk 银色k 死人k happk  这款车的k  ▁Rital  ▁communistl  烈士陵园l itiousl  ▁Junctionl  消费扶贫l  ▁onwardsl  ▁Bottoml 众筹l 肉馅 l  ▁Wheeler l  归根结 l  打下了 l  民族的 l meanl  平时的l  ▁Typicallyl 秋千l  切入点l  报名及l  运行的l  安全技术l  还是需要l  ▁incapl  ▁Wolvesl  ▁beginnersl  未及时l  输入性l Samel  ▁residingl 适配l  要注重l  全面完成 l  ▁adren!l tou"l  最严重的#l  骑电动车$l 惊蛰%l  如实供述&l ун'l 攀爬(l  ▁pristine)l  ▁spirituality*l  ▁cousins+l 路东,l 酸辣-l  不妨试试.l 明晰/l  取得新0l 失利1l  住房租赁2l  ▁punished3l  ▁contention4l 猛进5l Farm6l  ▁polish7l 两颗8l 四房9l 茂盛:l rising;l 公会l  报名网站?l 育肥@l ▁SETAl juvenBl 张建Cl 走深Dl  十年前El ▁oscFl  阿司匹林Gl  这样的事情Hl  ▁CannonIl  ▁NigeriansJl  ExpressKl 追逃Ll 消散Ml  细心的Nl  ▁telescopeOl 林志Pl  directoryQl 跌至Rl  FinanceSl  eredithTl  自贸港Ul  有什么用Vl  ▁toppWl  热衷于Xl  依法刑事拘留Yl  ▁widgetZl  strument[l  ▁crowned\l  ▁vicinity]l 很美^l 皇宫_l  魅力的`l 号和al 流露bl 留校cl  上下册dl  是基于el  洗衣服fl  自主研发gl  ▁funkhl  商品住宅il togglejl  ▁bellskl 厂的ll 和胃ml  ▁shooknl 心包ol  中青年pl oltaql ▁Pirrl  ▁angelssl  icipatedtl 热泪ul  两个方面vl  乳腺增生wl  Marketingxl  手机壁纸yl 困苦zl 一节{l  ▁spoon|l  孙允珠孙允珠}l  ▁Dynamic~l CSSl ▁SIl  讲道理l bredl  全球经济l  ▁боl  而在于l  第一时间向l 压紧l 惊现l  太过于l  的朋友可以l  ▁WITHOUTl Rawl  ▁mastl  ▁aminol  ▁printfl  喜欢上l  ▁WORLDl  司司长l  他们认为l ocussl  ▁Marklel  ▁determinl  ▁imperfectl  可以享受l  ▁passagesl  有惊喜l  ▁predictsl  让观众l  为解决l  更强的l  高温天气l 打闹l  属狗人l 分拣l  流动人口l  的安全性l  年的历史l  每日更新l 畅享l Layerl  ▁influxl  ▁Printingl  ▁reflectionsl 广深l Uploadl 之和l  印花税l  一个国家l  不断加强l  等防控措施l 厚德l  ▁carcinl 买过l  工作期间l  没有时间l  ▁Builderl  attributel 遮盖l  ▁Zambial 值的l 尾灯l  衡水市l  ▁ghostsl 军旅l LEYl ▁clal  ▁specimensl 叫声l 院感l  ▁curvesl  ▁McCartneyl 哪天l 组队l 腰包l  nothingl  ▁inaugurl  ▁Greenwichl 槟榔l  时至今日l  differentl  ▁Provinciall  ▁Settlementl  ▁permittingl 蟑螂l 转盘l  ▁Plaintl 往日l  你才能l  ▁tropl 南康l  高校毕业生就业l 执教l 都为l  ▁brutalityl  ▁Georgianl  ▁purportl  ▁Everybodyl  ▁allal  吃一些l alanl  装备制造l  ▁strandedl ▁udl gagesl 肿块l Noml  给孩子们l  Specificl 圆明l 解散l  李兰娟l  也可以通过l npml edenl  ▁Polarl  ▁unreall  ibrationl 发胖l 巩义l 一往l  毕业季l 点小l  如何进行l  谋取利益l  疫情的影响l  ▁Irvinel  ▁consolidatedl  易地扶贫搬迁m 就以m  行驶的m 斗殴m 留置m 至高m  手术室m  带来的不便m  ▁hardshipm Used m  ▁unstable m 从何 m john m ▁GPU m  ▁honorarym  ▁Collaborationm 公变m 馅饼m  关注和m  ▁hearsm  四个方面m  工程管理m  如何去m  荷尔蒙m ▁CRMm  ▁Candym 紧随m 美得m  ▁sloganm 两套m 特辑m  与现代m ▁sua m  中美关系!m anity"m  medical#m  ▁circuits$m thro%m  非常容易&m  的房屋'm  ▁Anime(m  公安交管部门)m  ▁rabbit*m 剧目+m  ▁gallon,m  ▁Navigation-m 道场.m 金科/m 女郎0m ALK1m VAR2m Annual3m 吃惊4m  充分认识5m  支付方式6m  特种设备7m  inatory8m  reciation9m  我们相信:m  ▁Odyssey;m  Companiesm  ographed?m  白开水@m  科学合理Am 在县Bm 沙棘Cm  一盔一带Dm  ▁runtimeEm  ▁exportedFm 求知Gm  利用好Hm  ▁monkeyIm 可笑Jm  在社会Km  的自由Lm ultzMm  ▁RutgersNm  分手了Om  多学科Pm  PhilippQm  ▁stainedRm  这些事情Sm \'Tm tjUm 下落Vm  ▁RunnerWm  ▁contenderXm 证人Ym  和文字Zm ICES[m  点击标题\m  ▁Shap]m  ▁Jonas^m 宣读_m 肾经`m rillam 深浅bm  ▁hookscm 督脉dm 黄精em  ▁Indiesfm 下拉gm  的一致好评hm  高职院校im  ambiquejm 伊德km  答应了lm  跟别人mm  不管你是nm cigom  不明的pm  再比如qm 上部rm 预扣sm  ▁limestonetm 褪色um sidvm  一拳一拳wm  真实姓名xm 追星ym 项羽zm  没有问题{m  metadata|m 无路}m  两方面~m  ▁Millionsm  答案解析m  人均可支配收入m  ▁conceptionm からm 待到m ▁CESm  ▁gigsm 数以m 罗志m  让孩子在m  ▁Moorm  ▁Netsm  ▁bladesm 分店m PUTm  ▁Carmenm }　m  得很好m ▁ASSm  以人为本m  消费者权益m  ▁Divorcem  ▁Maharashtram ▁VSm  也会被m  我怎么m  吾悦广场m  反垄断m  生命中的m  ▁sixteenm  ▁salvationm Hanm  出发前m  新闻发言人m  检验机构为m  ▁Startedm 反光m ernom 尽的m  上加霜m  等同于m 短文m 德语m  生产日期m  全面提高m  热点问题m  zaixianm  ▁Latviam  产学研m  重大战略m  也不要忘记m  ▁Tysonm 学说m  ▁Bretm  ▁Renom  ▁Pleasantm  ▁sparklingm  ▁powerhousem 古籍m  ▁ethicm 天佑m  车型的m PCBm  千呼万m  长治市m 三只m 看下m  杨某某m  如何应对m  ▁gazem  ▁vastlym  ▁bolsterm 后要m  校园里m  螺蛳粉m ottom 阻隔m arfm  ходиm  套人民币m  ▁Outreachm  ▁figurm  ▁tempom ;"m 圆柱m ▁Ginm  ▁Furym  ▁contagm  ▁Rabbitm  ▁Madonnam 桃园m 的超m  方便快捷m  欢迎留言评论m 在全m  就是用m  不会轻易m  中国第一m  能力有限m 等国m TIMEm gwm  无新增死亡病例m  ▁resemblesm 火线m  雪上加霜m  ▁worsm  诊断为确诊病例m 外事m  ▁Robertom  ▁competitivenessm 嘴边m  乡村教师m  ▁lamentm  ▁Directivem Nim 曾获m seedm  的优质m  ▁Liesm  ▁whereinm 恩典m  一级学科m ichtem MFm  彭德怀m  安阳市m  交通管理局m  也经常n  招生政策n  群众举报n  ▁establishesn 配伍n Behn  降到最低n 正职n  上进心n  ▁Battalion n  ▁crackdown n DK n 书上 n 冲浪 n  日零时起n  疫情严重n  很多东西n  通过此次n 也正n 知音n 闪付n  日当天n  特色小镇n  归根结底n Runnern  ▁offendern 免职n 实木n  水浒传n assinn  ▁Warmn 患处n 沉闷 n  不健康!n  ▁Sultan"n  亿美元的#n  ▁Benson$n  ▁Pokemon%n  ▁Honduras&n 武侠'n ▁Yo(n  秩序的)n  专项检查*n 传入+n  自驾车,n  ▁Oaks-n 给到.n  可爱的人/n  ▁Bosnia0n  ▁wastewater1n 量刑2n  网上缴费3n illet4n  ▁Silk5n  ▁Bates6n oxide7n olulu8n  ▁Deutsche9n  也并不:n  exception;n 成真n  变异株?n  感到很@n  千呼万唤An  用于治疗Bn  文化和旅游局Cn  ▁troublingDn SIMEn  家具家电Fn  ▁ProtestantGn 呼噜Hn 养蜂In  市场竞争Jn  ▁AuthoritiesKn  要充分发挥Ln 阻击Mn  ▁GambNn  文化和旅游部On 雪地Pn  ▁StartupQn 王妃Rn  ▁assertEqualsSn MASTn GhostUn  被人们Vn BOOKWn TermsXn  ▁siliconYn 及格Zn  有影响[n  什么地方\n  一边是]n 言辞^n  丈夫的_n  总结出`n  其他地方an  综合编辑bn SZcn  ▁Travdn  去学习en  和交流fn  ▁predatorsgn rexhn  很多孩子in 同桌jn 这双kn misln cerptmn  ▁commentingnn 出力on 经由pn  随迁子女qn 大通rn 先机sn 寿县tn 质押un ▁hpvn  ▁archivalwn 降落xn otleyn  ▁rabbzn  ▁Whenever{n 几名|n  ▁clashes}n mk~n 连着n benchn  广播电视总台n 尝尝n 流涕n ixingn 再造n  不得在n Trendn  ▁alloyn 回族n  ▁caten 劳逸n 外向n  有好处n  ▁overdosen  涌现出n  ▁personan 费劲n  不动产权n  销售渠道n  ▁Pursn  ▁sindn 伤病n 洋气n 转学n 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