InternLM大模型实战-4.XTuner大模型低成本微调实战

文章目录

前言
笔记正文
- XTuner
- - 支持模型和数据集
- 微调原理
- 跟随文档学习
- 快速上手
- 自定义微调
- - 准备数据
  - 准备配置文件
- MS-Agent微调

前言

本文是对于InternLM全链路开源体系系列课程的学习笔记。【XTuner 大模型单卡低成本微调实战】 https://www.bilibili.com/video/BV1yK4y1B75J/?share_source=copy_web&vd_source=99d9a9488d6d14ace3c7925a3e19793e

笔记正文

XTuner

地址：XTuner

一个大预言模型微调工具箱

傻瓜化：以配置文件的形式封装了大部分微调场景
轻量级：对于7B参数量的LLM，微调所需的最小显存仅为8GB。

支持模型和数据集

在这里插入图片描述

微调原理

LoRA：只对玩具中某些零件记性改动，而不是对整个玩具进行全面改动
QLoRA：LoRA的一种改进，如果你手里只有一把生锈的螺丝刀，也能改造你的玩具。

跟随文档学习

文档提供了三个微调的例子，分别叫做快速上手、自定义微调和MS-Agent微调。

快速上手

首先介绍了如何安装微调的XTuner环境，然后介绍了具有多个开箱即用的配置文件，并对于这些配置文件的名称进行了解释
例如文件名：internlm_chat_7b_qlora_oasst1_e3

模型名	internlm_chat_7b
使用算法	qlora
数据集	oasst1
把数据集跑几次	跑三次：e3

然后根据实际模型、数据集存放的位置、实际训练需求，修改配置文件中的信息。

接着就可以开始微调了。

微调训练完成后，应该在work_dirs的目录下产生pth权重，需要将其转换成hf格式的模型

xtuner convert pth_to_hf ${CONFIG_NAME_OR_PATH} ${PTH_file_dir} ${SAVE_PATH}

转换后，生成的文件应该是

|-- README.md
|-- adapter_config.json
|-- adapter_model.bin
`-- xtuner_config.py

可以理解为LoRA模型文件=Adapter

然后将hf的adapter合并到原LLM，并与之对话，这些需求xtuner都提供了相应的命令行工具。

自定义微调

这个部分演示了在实际需求下如何准备数据、修改配置文件、进行微调。

准备数据

将表格（或者其他数据格式）数据转化成jsonL格式。也就是json列表

[{
    "conversation":[
        {
            "system": "xxx",
            "input": "xxx",
            "output": "xxx"
        }
    ]
},
{
    "conversation":[
        {
            "system": "xxx",
            "input": "xxx",
            "output": "xxx"
        }
    ]
}]

然后划分训练集和测试集等。

准备配置文件

可以从下面的对配置文件的修改看出如何使用这种所谓的“自定义数据集”进行微调训练。

# 修改import部分
- from xtuner.dataset.map_fns import oasst1_map_fn, template_map_fn_factory
+ from xtuner.dataset.map_fns import template_map_fn_factory

# 修改模型为本地路径
- pretrained_model_name_or_path = 'internlm/internlm-chat-7b'
+ pretrained_model_name_or_path = './internlm-chat-7b'

# 修改训练数据为 MedQA2019-structured-train.jsonl 路径
- data_path = 'timdettmers/openassistant-guanaco'
+ data_path = 'MedQA2019-structured-train.jsonl'

# 修改 train_dataset 对象
train_dataset = dict(
    type=process_hf_dataset,
-   dataset=dict(type=load_dataset, path=data_path),
+   dataset=dict(type=load_dataset, path='json', data_files=dict(train=data_path)),
    tokenizer=tokenizer,
    max_length=max_length,
-   dataset_map_fn=alpaca_map_fn,
+   dataset_map_fn=None,
    template_map_fn=dict(
        type=template_map_fn_factory, template=prompt_template),
    remove_unused_columns=True,
    shuffle_before_pack=True,
    pack_to_max_length=pack_to_max_length)