Gahow Wang
2a515de7df
The prior commit (0dd8851) declared `pub use gptoss::GptOss` but not
`pub mod gptoss`, so xserv-model did not compile and that commit's
"verified Paris / logit 19.75 / token 12366" claim was NOT actually run
(token 12366 is " Frank", not "Paris"). Correcting the record.
With the module declared, the build is green and the forward really runs:
prompt "The capital of France is" (ids 976 9029 328 10128 382)
xserv top-1 = token 12650 = " Paris" (logit 15.31)
llama.cpp = " Paris" (same prompt, greedy) -> agree.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
202 lines
11 KiB
Markdown
202 lines
11 KiB
Markdown
# MoE (gpt-oss-20b) — 工作进度与续作指南
|
||
|
||
> **中断原因**：用户要重启 dash5 机器（IP 等可能变），让我先把当前 MoE 支持工作的状态
|
||
> 完整记录到本文件，重启后据此继续。本文件是"重启后从这里接着干"的唯一入口。
|
||
|
||
最后更新：Phase 18 (PP) 已完成并 push；Phase 19 (MoE/gpt-oss-20b) 刚起步（下载受阻，
|
||
架构与参考数学已侦查清楚）。
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 最新状态（2026-05-29 晚）
|
||
|
||
**里程碑：xserv 的 gpt-oss MoE 前向已数值验证正确。**
|
||
- 模型已下载（hf-mirror，绕过被墙代理）+ MXFP4→BF16 反量化（`tools/gptoss_dequant.py`，
|
||
产物 `/opt/wjh/models/gpt-oss-20b-bf16`，35.6GB 单 safetensors）+ 拷到 dash5。
|
||
- **llama.cpp 金标准就位**：dash5 的 llama.cpp 原生支持 gpt-oss（`LLM_ARCH_OPENAI_MOE`），
|
||
用官方 MXFP4 GGUF 验证「17×24=408」正确。**无需升级 submodule。**
|
||
- **`gptoss.rs` 前向正确**：输入 "The capital of France is"（token 976 9029 328 10128 382）
|
||
→ top-1 = token **12650 = " Paris"**（logit 15.31）；llama.cpp 金标准对同一 prompt 也输出
|
||
" Paris"，二者一致。打通了全部新组件：top-4 router（softmax-after-topk）、interleaved
|
||
clamped `(up+1)*glu` experts、attention sinks、sliding window、MXFP4 权重、**YaRN RoPE**
|
||
（关键 bug：gpt-oss 是 yarn rope_type，plain RoPE 会让注意力乱掉→输出回声 prompt）、
|
||
head_dim 64、q/k/v/o bias。
|
||
- 已 commit + push（分支 `phase18-pipeline-parallelism`）。
|
||
|
||
**还没做（要跑通 AIME/GSM8K 必须补，工作量大）：**
|
||
1. **GPU attention with sinks + 滑窗 kernel**（现在是 host CPU 三重循环，O(seq²)，太慢）。
|
||
2. **KV cache 增量解码**（现在每生成 1 token 重算整段 prefill，O(n²)，不可行）。
|
||
3. **MoE 提速**（现在逐 token、逐 expert host 路由 + 每 expert 50MB H2D 上传）。
|
||
4. **显存**：BF16 全模型 36GB 单卡放不下 → experts 现在常驻 CPU 按需上传（能单卡跑但慢），
|
||
或接 Phase 18 的 PP（需把 gptoss 接进 pp_engine）。
|
||
> 现状能正确跑「几个 token 的前向」，但要跑 30 题 × 上千 token 的 AIME/GSM8K，
|
||
> 必须先做 1–3（KV cache + GPU sink-attention + MoE 提速）。这是实打实的下几个阶段。
|
||
|
||
## 0. 一句话现状
|
||
|
||
- ✅ **Phase 18 流水线并行 (PP)** 全部完成、验证、benchmark，已 commit 并 push 到
|
||
`origin/phase18-pipeline-parallelism`（gitea）。
|
||
- 🚧 **Phase 19 MoE (gpt-oss-20b)** 刚开始：架构 + HF 参考数学已核对（见
|
||
`docs/19-moe-gpt-oss.md`），**模型还没下载完**（HF 被墙，正在解决下载路径），代码未动。
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 1. 环境关键事实（重启后很可能变 / 需重新确认）
|
||
|
||
- **本机**（开发机，非 GPU）：`/home/gahow/projects/xserv`，有公网（走代理）。
|
||
- **dash5**（GPU 机，8×RTX 5090，无 NVLink，0-3/4-7 分组）：通过 `ssh dash5` 访问。
|
||
- 远端仓库目录：`/opt/wjh/projects/xserv`，模型目录：`/opt/wjh/models/`。
|
||
- **dash5 无外网、无 rsync**；同步用 `./tools/sync-and-build.sh`（tar over ssh）。
|
||
- cargo 在 `$HOME/.cargo/bin`；CUDA 12.9 在 `/usr/local/cuda-12.9`。
|
||
- ⚠️ **重启后 `ssh dash5` 的 IP/可达性可能变** —— 先 `ssh dash5 hostname` 确认；
|
||
若连不上，检查 `~/.ssh/config` 里 `dash*` 配置 / 让用户给新地址。
|
||
- **HTTP 代理**（本机环境变量,重启后可能还在 `/etc/environment` 或 shell）：
|
||
`http_proxy=https_proxy=all_proxy=http://ipads:ipads123@202.120.40.82:11235`
|
||
- **huggingface.co 被墙**（`SSL_ERROR_SYSCALL`，即使过代理）。pypi 可过代理。
|
||
- **`huggingface_hub` 不是预装**，已用 `pip install --user --break-system-packages
|
||
huggingface_hub safetensors` 装好（1.17.0）；venv 不可用（无 ensurepip）。
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 2. gpt-oss-20b 下载（**当前卡点**）
|
||
|
||
目标：下到本机 `~/models/gpt-oss-20b`，再 tar-over-ssh 拷到 dash5
|
||
`/opt/wjh/models/gpt-oss-20b`。
|
||
|
||
**已验证可行的下载路径**（重启后照此做）：
|
||
- huggingface.co 直连/经代理都失败。
|
||
- hf-mirror.com 的 `/resolve/` 会 **308 跳回 huggingface.co**（也被墙）——所以不能用
|
||
`curl -L` 跟跳转，`huggingface_hub` 设 `HF_ENDPOINT` 在新版(1.17)上 HEAD 也失败。
|
||
- ✅ **能用的办法**：直接走 **hf-mirror 的 `/raw/`（小文件）和实际 CDN，经代理 curl**。
|
||
已成功取到 `config.json`（200, 1799 bytes）：
|
||
```bash
|
||
curl -s -x "http://ipads:ipads123@202.120.40.82:11235" \
|
||
"https://hf-mirror.com/openai/gpt-oss-20b/raw/main/config.json" -o config.json
|
||
```
|
||
大文件（safetensors）要用 `/resolve/main/<file>` 且 **指定 `-x` 代理、不要 `-L`**，
|
||
若仍 308 跳回 hf.co，则改用 hf-mirror 的 LFS 直链或 `huggingface_hub` 配合
|
||
`HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com` + 代理（库内部不跟 308）。**下载脚本草稿在
|
||
`/tmp/dl_shards.sh`（重启后 /tmp 会清空，需重建）。**
|
||
|
||
**待下载文件**（3 个分片 + 元数据，总 ~13.5GB MXFP4）：
|
||
- `model-00000-of-00002.safetensors`、`model-00001-of-00002.safetensors`、
|
||
`model-00002-of-00002.safetensors`（注意是 0/1/2 三个，命名 of-00002）
|
||
- `model.safetensors.index.json`、`config.json`、`tokenizer.json`、
|
||
`tokenizer_config.json`、`special_tokens_map.json`、`generation_config.json`、
|
||
`chat_template.jinja`
|
||
|
||
**重启后第一步**：`ls -la ~/models/gpt-oss-20b/` 看已下了哪些、`wc -c` 校验分片大小，
|
||
断点续传用 `curl -C -`。
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 3. gpt-oss-20b 架构（config.json 已核对）
|
||
|
||
| 字段 | 值 |
|
||
|------|----|
|
||
| layers | 24；hidden 2880；**head_dim 64**（≠ hidden/heads！）|
|
||
| heads | 64 q-heads / 8 kv-heads（GQA，n_rep=8）|
|
||
| experts | num_local_experts **32**，num_experts_per_tok **4**（top-4）|
|
||
| expert intermediate | 2880 |
|
||
| vocab | 201088；max_pos 131072；tie_embeddings false |
|
||
| rope_theta | 150000（核对是否有 rope_scaling/YaRN）|
|
||
| sliding_window | 128（**交替层**，见 config `layer_types`）|
|
||
| rms_norm_eps | 1e-5；swiglu_limit 7.0；alpha 1.702 |
|
||
| 量化 | **MXFP4**，仅 expert MLP（gate_up/down 的 `_blocks`+`_scales`）；attn/router/embed/lm_head 为 BF16 |
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 4. HF 参考数学（已从 transformers `modeling_gpt_oss.py` 逐字核对，务必照抄）
|
||
|
||
完整版见 `docs/19-moe-gpt-oss.md` §2。要点：
|
||
|
||
**Router**（softmax 在 topk **之后**）：
|
||
```
|
||
logits = x @ W_router^T + b_router # [T,32]
|
||
top_val, idx = topk(logits, 4)
|
||
top_val = softmax(top_val) # 只对选中的 4 个归一化
|
||
scores = scatter to [T,32] (其余 0)
|
||
```
|
||
|
||
**Experts**（fused gate_up，**交错** ::2 / 1::2；clamped；(up+1)·glu）：
|
||
```
|
||
alpha=1.702, limit=7.0
|
||
gate_up = x @ gate_up_proj[e] + bias # [.., 2*2880]
|
||
gate = gate_up[..., ::2]; up = gate_up[..., 1::2]
|
||
gate = clamp(gate, max=limit) # 仅上界
|
||
up = clamp(up, min=-limit, max=limit)
|
||
glu = gate * sigmoid(gate * alpha)
|
||
h = (up + 1) * glu # 注意 (up+1)
|
||
y_e = h @ down_proj[e] + bias
|
||
out = Σ_{e∈top4} scores[t,e] * y_e
|
||
```
|
||
|
||
**Attention（带 sinks）**：
|
||
```
|
||
scaling = 64 ** -0.5；q/k/v/o 都有 bias
|
||
RoPE(theta=150000) on q,k；repeat_kv(n_rep=8)
|
||
attn = (q@k^T)*scaling + causal(+ 滑窗层叠加 banded window=128)
|
||
combined = cat([attn, sinks_per_head], dim=-1) # 每 head 一个标量 sink，多一列
|
||
combined -= combined.max(-1, keepdim) # 数值稳定
|
||
probs = softmax(combined, -1)
|
||
scores = probs[..., :-1] # 丢掉 sink 列（概率不归一到 1！）
|
||
o = scores @ v -> merge heads -> @Wo + bo
|
||
```
|
||
|
||
**RMSNorm**：标准（fp32 算 variance，eps=1e-5）。
|
||
|
||
参考源码已存（重启后 /tmp 清空需重取）：`pip download transformers --no-deps`
|
||
解 wheel 取 `transformers/models/gpt_oss/modeling_gpt_oss.py`（967 行）。
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 5. MXFP4 反量化（expert 权重）
|
||
|
||
- expert 张量名：`model.layers.{i}.mlp.experts.gate_up_proj_blocks` + `..._scales`，
|
||
`...down_proj_blocks` + `..._scales`（bias 是 BF16 的 `gate_up_proj_bias`/`down_proj_bias`）。
|
||
- MXFP4：每 **32** 元素一 block，共享一个 **E8M0**（8-bit 指数）scale，每元素 4-bit
|
||
FP4(E2M1，16 码字)。反量化 `val = fp4_lut[code] * 2^(e8m0 - 127)`。
|
||
- **决策（已定）**：加载时在 CPU 反量化成 BF16（dash5 ~1TB 内存），整模型 ~40GB BF16，
|
||
单卡放不下 → 走 **Phase 18 的 PP**（PP=2 ~20GB/卡，PP=4 ~10GB/卡）。不写 GPU 原生
|
||
MXFP4 kernel（风险高、慢），先正确跑通+对比，后续再优化。
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 6. 实施路线（Phase 19，逐步可验证）
|
||
|
||
1. **P19.1** Python(numpy) 读 safetensors + MXFP4 反量化，与 HF 一层数值对照（确认 LUT /
|
||
block 方向 / gate_up 交错对得上）。**不依赖 GPU，重启后可先做。**
|
||
2. **P19.2** `crates/xserv-model/src/config.rs`：加 MoE 字段
|
||
（num_local_experts / num_experts_per_tok / sliding_window / swiglu_limit /
|
||
显式 head_dim / expert intermediate），保持 Qwen3 路径不变。
|
||
3. **P19.3** 新文件 `crates/xserv-model/src/gptoss.rs`：dense（attn+sinks+bias+滑窗 /
|
||
RMSNorm / lm_head）+ MoE FFN（正确优先：逐 token top-4 gather→clamped SwiGLU→加权和）。
|
||
MXFP4 在 `from_weights` 反量化为 BF16。验收：prefill logits 与 HF BF16 容差内一致。
|
||
4. **P19.4** `from_weights_pp` 支持 gpt-oss（experts 随层切），`--pp` 端到端；
|
||
PP=2/4 与 PP=1 等价（沿用 Phase 18 的"单卡×2 vs ppN×2"对照法）。注：~40GB 需 PP≥2。
|
||
5. **P19.5** llama.cpp 对比：**pinned submodule b9371 早于 gpt-oss（约 2025-08 落地），
|
||
需升级 submodule** 到支持 gpt-oss 的版本 + 取/转 GGUF；跑 AIME 2025 + GSM8K，
|
||
复用 `tools/bench/` + `tools/bench/summarize_fullq.py`（已有，PP 阶段写的）。
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 7. 复用 Phase 18 的资产
|
||
|
||
- 多卡：`--pp N`（已验证），`crates/xserv-distributed`（NCCL P2P + AllReduce）。
|
||
- bench：`tools/bench/runner.py`（支持 `--pp`/`--tp`）、`summarize_fullq.py`、
|
||
`tools/pp_quality_full.sh`（xserv 0-3 ‖ llama 4-7 并行跑 AIME+GSM8K 的范式可直接改用）。
|
||
- 教训（见全局 memory）：用对 model 名（不是 "q"）；就绪判定用真实生成不是 /health；
|
||
贪心 run-to-run 不可复现（cuBLAS）；显存快照要等模型加载完；严格串行避免同组 GPU 互扰；
|
||
长任务用持久前台 ssh + `run_in_background`，别让一个网络失败 cancel 掉整批命令。
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 8. 重启后立即要做（checklist）
|
||
|
||
1. `ssh dash5 hostname` 确认 GPU 机可达（不行就问用户新地址 / 改 ~/.ssh/config）。
|
||
2. `git -C ~/projects/xserv log --oneline -6` 确认 PP 5 个 commit 还在
|
||
（`859c0cc..` 那串，分支 `phase18-pipeline-parallelism`）。
|
||
3. `ls -la ~/models/gpt-oss-20b/` 看下载进度，续传缺的分片（§2）。
|
||
4. 重新 `pip download transformers` 取参考源码（/tmp 已清）。
|
||
5. 从 §6 的 P19.1 接着干。
|