SeerAttention 开源项目最佳实践教程

1. 项目介绍

SeerAttention 是由微软开源的一个新颖的可训练稀疏注意力机制。它通过在模型训练后的自蒸馏阶段直接从大型语言模型（LLMs）学习内禀稀疏模式。SeerAttention 实现了更快的推理速度，同时保持长文本上下文填充的准确性。

主要特点包括：

• 可训练的稀疏注意力，超越静态/预定义的注意力稀疏性。
• 块级稀疏，硬件效率高。
• 自蒸馏，轻量级训练注意力门控（原始权重冻结）。
• 高效的内核，实现块级稀疏的FlashAttention。
• 易于集成，与现有变压器架构兼容。

2. 项目快速启动

环境准备

首先，创建一个新的虚拟环境并安装所需的依赖：

conda create -yn seer python=3.11
conda activate seer
pip install torch==2.4.0
pip install -r requirements.txt
pip install -e .

推理使用 AttnGate 适配器

在推理阶段，我们会自动将原始的基础模型与蒸馏后的 AttnGates 组合起来。SeerAttention 支持两种稀疏方法（阈值/TopK）将软门控得分转换为硬二进制注意力掩码。目前，我们仅使用单个稀疏配置适用于所有注意力头。建议探索其他配置以平衡速度提升和质量。

from transformers import AutoTokenizer, AutoConfig
from seer_attn import SeerAttnLlamaForCausalLM

model_name = "SeerAttention/SeerAttention-Llama-3.1-8B-AttnGates"
config = AutoConfig.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(config.base_model, padding_side="left")

# 使用阈值基础的稀疏方法
model = SeerAttnLlamaForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    seerattn_sparsity_method='threshold',
    seerattn_threshold=5e-4,  # 较高 = 更稀疏，典型范围 5e-4 ~ 5e-3
)

# 或者使用 TopK 基础的稀疏方法
model = SeerAttnLlamaForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    seerattn_sparsity_method='nz_ratio',
    seerattn_nz_ratio=0.5,  # 较低 = 更稀疏，典型范围 0.1 ~ 0.9
)

model = model.cuda()
# 现在可以进行推理

3. 应用案例和最佳实践

（此部分将介绍如何在实际应用中使用 SeerAttention，包括但不限于模型训练、推理优化和集成策略。具体内容将根据实际开源项目的使用场景和社区反馈进行编写。）

4. 典型生态项目

（此部分将列举一些基于 SeerAttention 开发的典型生态项目，展示如何在不同场景下利用 SeerAttention 进行创新。项目列表将根据实际的开源生态和社区贡献进行更新。）

注意：以上快速启动代码及教程内容仅为示例，具体细节可能需要根据实际项目文档和代码库的最新状态进行调整。