第四节 查看bin权重文件内容

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前言

为什么我单独用一节文章记录llava相关bin权重文件内容？原因很简单，它比较重要，我们可以通过查看权重相关变量间接感性认识llava模型结构，以便我们对模型权重含义理解。本篇文章将涉及lora权重与大语言LLM模型llama的权重，以及相应mm_project与vit图像编码权重。这样我们将从权重文件理解llava本身结构，并也给出自带lora训练权重相关内容，将对我们训练模型保存对应权重也是十分必要的，且也能帮助我们如何把lora权重更新原始权重。

一、权重bin文件读取方法

在查找了一些方法后，发现保存bin文件是使用torch完成，自然torch也可以直接读取bin文件，直接torch.load即可实现，代码如下：

res = torch.load("/home/LLaVA/llava_v1.5_lora/llava-v1.5-7b/mm_projector.bin", map_location=torch.device("cpu")) 

二、查看llava-v1.5-7b与llava-v1.5-13b文件权重

在知道权重查看方法后，我们将开始解读权重文件。首先，我将给出可以直接预测模型2个权重文件，这些文件可以直接在huggingface中下载得到，其链接如下。
https://huggingface.co/liuhaotian/llava-v1.5-7b
https://huggingface.co/liuhaotian/llava-v1.5-13b

1、llava-v1.5-7b

a、查看pytorch_model-*.bin权重

下图左边是pytorch_model-00001-of-00002.bin权重，右边是pytorch_model-00002-of-00002.bin权重，中间省略了，如下：

实际上面文件你可以发现，该文件实际就是大语言模型的权重，并没有视觉vit编码权重。

b、查看mm_projector.bin权重

我们可以发现该文件内容就是几层简单线性方法，这就是mm_projector的映射头。同时，我们也可发现该文件也是后续的non_lora_trainables.bin文件。

当然，为更好说明该文件内容，我们对比a中大语言模型最后几层内容与该文件内容是一致的。从下图可看出，该权重是上面最后一个权重有同样变量与名称的值，实际该文件权重也是lora训练需要保存的值。我将在后面内容讲解中说明。具体关系如下图显示。

2、llava-v1.5-13b

a、查看pytorch_model-*.bin权重

下图左边是pytorch_model-00001-of-00002.bin权重，右边是pytorch_model-00002-of-00002.bin权重，中间省略了，如下：

实际上面文件你可以发现，该文件实际就是大语言模型的权重，并没有视觉vit编码权重。

b、mm_projector.bin内容解释

该内容与上面7b一样，从下图可看出，该权重是上面最后一个权重有同样变量与名称的值，实际该文件权重也是lora训练需要保存的值。我将在后面内容讲解中说明。具体关系如下图显示。

3、llava-v1.5-13b与llava-v1.5-7b对比

主要有以下几个点需要说明：
①、13b就是比7b多了几层，多了几个循环而已；
②、mm_projector.bin都是其一部分内容；
③、13b与7b最后输出分别为（32000,5120）与（32000,4096），其中32000表示llama的tokernizer词汇数。

4、vit视觉编码权重

当然，你疑问上面既然只有语言模型和projector，那图像编码权重在哪呢？显然，7b与13b文件夹中的config.json文件中提供了vit编码权重路径，图像编码会根据路径去加载(如下图)，我将在这里不在介绍，后期会解释。

三、查看llava-v1.5-13b-lora与llava-v1.5-7b-lora文件权重

可以直接使用权重文件内容我们看了，但大模型不是使用lora训练的嘛，我们如何加载lora权重呢？接下来，我们将介绍具有lora权重文件内容。这2个文件夹权重基本原理类似，我以13b作为介绍，该内容是lora训练，就是–model-path与–model-base结合可以推理，也是后期llava的lora训练会得到的权重文件。

1、adapter_model.bin文件解读

adapter_model.bin文件实际就是保存lora权重的矩阵，而且是大语言模型的权浏览重。我查看模型lora训练基本是冻结图像编码模块，而llama2的权重也是冻结的，但是使用lora微调，则lora权重是会更新的，我给出该权重的头部与尾部内容，如下图：

从上图可发现，lora训练刚好都是lora_A与lora_B矩阵，这样刚好实现参数更新，其方法如下图显示。

当然，你也发现了刚好没有第一个model.embed_tokens.weight参数与mm_projector.bin权重，实际是没进行lora训练而是完全微调方式，我想这样就可以添加新增token训练了，且参数也少。

2、non_lora_trainables.bin文件解读

不想说了，实际该文件夹就是mm_projector.bin这个文件夹，是一个不进行微调的文件夹。

3、lora权重变成模型权重

浮出水面了，我们利用w=w+(lora_A*lora_B)*scaling，就可以实现lora微调方式了，而non_lora_trainables.bin对应的权重文件直接替换原有模型对应参数即可。

四、查看llava-v1-0719-336px-lora-vicuna-13b-v1.3文件权重

在上面，我们基本查看了llava可直接推理与使用lora推理权重文件，但我也想介绍一个依然使用lora推理的权重文件内容。这个和之前的lora权重文件类似，我将不在过多介绍，只是给读者呈现显示。

1、adapter_model.bin文件解读

我给出该权重的头部与尾部内容，如下图：

这个和之前说的是一样的。

2、non_lora_trainables.bin文件解读

不想说了，实际该文件夹就是mm_projector.bin这个文件夹，是一个不进行微调的文件夹。但是这个至于一层而已，只是参数问题，不必惊讶。

五、llama的vicuna-13b-v1.5权重文件解读

这个文件是大语言模型文件，该文件是要与lora文件内容共同使用，但以上lora训练的adapter_model.bin文件的lora与本文件llama很相似，实际就是语言llama的lora权重矩阵，这样我们就明白为何该文件需要和lora文件共同使用了。该文件权重内容如下：

同样需要管制下lm_head权重，我的理解应该是预测头权重。

六、lora训练权重文件

上面所有内容都是llava模型自带内容，但我们自己使用lora训练llava模型会保存哪些文件呢？实际答案很明显，一个语言模型的lora权重文件和一个无需lora训练全微调的projector文件，我将在下面说明。

1、保存权重代码修改

为了保存必要的权重文件，我修改了llava的权重文件，该代码内容在LLaVATrainer.py文件中，其修改内容如下：

 def _save_checkpoint(self, model, trial, metrics=None): if getattr(self.args, 'tune_mm_mlp_adapter', False): from transformers.trainer_utils import PREFIX_CHECKPOINT_DIR checkpoint_folder = f"{PREFIX_CHECKPOINT_DIR}-{self.state.global_step}" run_dir = self._get_output_dir(trial=trial) output_dir = os.path.join(run_dir, checkpoint_folder) # Only save Adapter keys_to_match = ['mm_projector', 'vision_resampler'] if getattr(self.args, "use_im_start_end", False): keys_to_match.extend(['embed_tokens', 'embed_in']) weight_to_save = get_mm_adapter_state_maybe_zero_3(self.model.named_parameters(), keys_to_match) self.model.config.save_pretrained(output_dir) torch.save(weight_to_save, os.path.join(output_dir, f'non_lora_trainables.bin')) #实际也是'mm_projector.bin' from llava.train.train import get_peft_state_maybe_zero_3 adapter_model_dict = get_peft_state_maybe_zero_3(model.named_parameters(),"none" ) # 获得adapter_model.bin文件 adapter_model_dict_all = get_mm_adapter_state_maybe_zero_3(model.named_parameters(),"none" ) torch.save(adapter_model_dict, os.path.join(output_dir, f'adapter_model.bin')) torch.save(adapter_model_dict_all, os.path.join(output_dir, f'adapter_model_all.bin')) else: super(LLaVATrainer, self)._save_checkpoint(model, trial, metrics) 

2、lora训练权重文件

直接说重点，我修改后保存了三个权重文件，adapter_model.bin与non_lora_trainables.bin文件内容如下：

adapter_model_all.bin文件头部与尾部内容(这个文件可以不需要)：
头部：

尾部：

3、内容解读

adapter_model_all.bin保存为lora文件内容，是视觉内容与mlp映射的lora内容，而adapter_model.bin保存是映射层内容，是包含在adapter_model_all.bin文件中(下图已证明)，non_lora_trainables.bin是语言模型权重内容，和上面lora说的non_lora_trainables.bin一致。

注：我们lora训练保存后的的模型是多了 module. 字符，这个需要注意！

总结

从权重中，你该明白了吧！