Yi-6B-Chat Lora 微调
概述
本节我们介绍如何基于 transformers、peft 等框架，对 Yi-6B-Chat 模型进行 Lora 微调。Lora 是一种高效微调方法，深入了解其原理可参见博客：知乎|深入浅出Lora。
本节所讲述的代码脚本在同级目录 04-Yi-6B-Chat Lora 微调 下，运行该脚本来执行微调过程，但注意，本文代码未使用分布式框架，微调 Yi-6B-Chat 模型至少需要 20G 及以上的显存，且需要修改脚本文件中的模型路径和数据集路径。
环境配置
在完成基本环境配置和本地模型部署的情况下（本教程中使用的模型路径是 /root/autodl-tmp/01ai/Yi-6B-Chat ），你还需要安装一些第三方库，可以使用以下命令：
pip install transformers==4.35.2
pip install peft==0.4.0
pip install datasets==2.10.1
pip install accelerate==0.20.3
pip install tiktoken
pip install transformers_stream_generator
在本节教程里，我们将微调数据集放置在根目录 /dataset。
指令集构建
LLM 的微调一般指指令微调过程。所谓指令微调，是说我们使用的微调数据形如：
{
"instrution":"回答以下用户问题，仅输出答案。",
"input":"1+1等于几?",
"output":"2"
}
其中，instruction 是用户指令，告知模型其需要完成的任务；input 是用户输入，是完成用户指令所必须的输入内容；output 是模型应该给出的输出。
即我们的核心训练目标是让模型具有理解并遵循用户指令的能力。因此，在指令集构建时，我们应针对我们的目标任务，针对性构建任务指令集。例如，在本节我们使用由笔者合作开源的 Chat-甄嬛 项目作为示例，我们的目标是构建一个能够模拟甄嬛对话风格的个性化 LLM，因此我们构造的指令形如：##
{
"instruction": "现在你要扮演皇帝身边的女人--甄嬛",
"input":"你是谁？",
"output":"家父是大理寺少卿甄远道。"
}
我们所构造的全部指令数据集在根目录下。
数据格式化
Lora 训练的数据是需要经过格式化、编码之后再输入给模型进行训练的，如果是熟悉 Pytorch 模型训练流程的同学会知道，我们一般需要将输入文本编码为 input_ids，将输出文本编码为 labels，编码之后的结果都是多维的向量。我们首先定义一个预处理函数，这个函数用于对每一个样本，编码其输入、输出文本并返回一个编码后的字典：
def process_func(example):
MAX_LENGTH = 384 # Llama分词器会将一个中文字切分为多个token，因此需要放开一些最大长度，保证数据的完整性
input_ids, attention_mask, labels = [], [], []
instruction = tokenizer("\n".join(["<|im_start|>system", "现在你要扮演皇帝身边的女人--甄嬛.<|im_end|>" + "\n<|im_start|>user\n" + example["instruction"] + example["input"] + "<|im_end|>\n"]).strip(), add_special_tokens=False) # add_special_tokens 不在开头加 special_tokens
response = tokenizer("<|im_start|>assistant\n" + example["output"] + "<|im_end|>\n", add_special_tokens=False)
input_ids = instruction["input_ids"] + response["input_ids"] + [tokenizer.pad_token_id]
attention_mask = instruction["attention_mask"] + response["attention_mask"] + [1] # 因为eos token咱们也是要关注的，所以补充为1
labels = [-100] * len(instruction["input_ids"]) + response["input_ids"] + [tokenizer.pad_token_id] # Yi-6B的构造就是这样的
if len(input_ids) > MAX_LENGTH: # 做一个截断
input_ids = input_ids[:MAX_LENGTH]
attention_mask = attention_mask[:MAX_LENGTH]
labels = labels[:MAX_LENGTH]
return {
"input_ids": input_ids,
"attention_mask": attention_mask,
"labels": labels
}
然后加载我们的数据集，用上面定义的函数处理数据
# 将JSON文件转换为CSV文件
import pandas as pd
from datasets import Dataset
df = pd.read_json('/root/dataset/huanhuan.json')
ds = Dataset.from_pandas(df)
tokenized_id = ds.map(process_func, remove_columns=ds.column_names)
经过格式化的数据，也就是送入模型的每一条数据，都是一个字典，包含了 input_ids、attention_mask、labels 三个键值对，其中 input_ids 是输入文本的编码，attention_mask 是输入文本的 attention mask，labels 是输出文本的编码。decode之后应该是这样的：
<|im_start|>system
现在你要扮演皇帝身边的女人--甄嬛.<|im_end|>
<|im_start|>user
小姐，别的秀女都在求中选，唯有咱们小姐想被撂牌子，菩萨一定记得真真儿的——<|im_end|>
<|im_start|>assistant
嘘——都说许愿说破是不灵的。<|im_end|>
<|endoftext|>
我们可以输出一条文本观察一下：
print(tokenizer.decode(tokenized_id[0]['input_ids']))
print(tokenizer.decode(list(filter(lambda x: x != -100, tokenized_id[0]["labels"]))))
输出结果如下图所示：
加载tokenizer和半精度模型
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('01ai/Yi-6B-Chat', use_fast=False, trust_remote_code=True)
# 模型以半精度形式加载，如果你的显卡比较新的话，可以用torch.bfolat形式加载
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('01ai/Yi-6B-Chat', trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.half, device_map="auto")
定义LoraConfig
LoraConfig这个类中可以设置很多参数，但主要的参数没多少，简单讲一讲，感兴趣的同学可以直接看源码。
task_type：模型类型target_modules：需要训练的模型层的名字，主要就是attention部分的层，不同的模型对应的层的名字不同，可以传入数组，也可以字符串，也可以正则表达式。r：lora的秩，具体可以看Lora原理lora_alpha：Lora alaph，具体作用参见Lora原理
from peft import LoraConfig, TaskType, get_peft_model
config = LoraConfig(
task_type=TaskType.CAUSAL_LM,
target_modules=["q_attn", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "gate_proj", "up_proj", "down_proj"],
inference_mode=False, # 训练模式
r=8, # Lora 秩
lora_alpha=32, # Lora alaph，具体作用参见 Lora 原理
lora_dropout=0.1# Dropout 比例
)
训练模型
首先，使用get_peft_model函数将基础模型和peft_config包装起来，以创建PeftModel。要了解模型中可训练参数的数量，可以使用print_trainable_parameters方法。
model = get_peft_model(model, config)
model.enable_input_require_grads() # 开启梯度检查点时，要执行该方法
model.print_trainable_parameters()
接下来，我们自定义 TrainingArguments 参数
TrainingArguments这个类的源码也介绍了每个参数的具体作用，当然大家可以来自行探索，这里就简单说几个常用的。
output_dir：模型的输出路径per_device_train_batch_size：顾名思义batch_sizegradient_accumulation_steps: 梯度累加，如果你的显存比较小，那可以把batch_size设置小一点，梯度累加增大一些。logging_steps：多少步，输出一次lognum_train_epochs：顾名思义epochgradient_checkpointing：梯度检查，这个一旦开启，模型就必须执行model.enable_input_require_grads()，这个原理大家可以自行探索，这里就不细说了。
from transformers import DataCollatorForSeq2Seq, TrainingArguments, Trainer
args = TrainingArguments(
output_dir="./output/Yi-6B",
per_device_train_batch_size=8,
gradient_accumulation_steps=2,
logging_steps=10,
num_train_epochs=3,
gradient_checkpointing=True,
save_steps=100,
learning_rate=1e-4,
save_on_each_node=True
)
最后，使用Traniner训练模型
trainer = Trainer(
model=model,
args=args,
train_dataset=tokenized_id,
data_collator=DataCollatorForSeq2Seq(tokenizer=tokenizer, padding=True),
)
trainer.train()
模型训练完成后，会输出如下图所示的信息：
模型推理
下载好的模型被保存在了 ./output/Yi-6B 目录下，如果想要从头加载微调好的模型，需要执行下面的代码
from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM
from peft import PeftModel, PeftConfig
peft_model_id = "output/Yi-6B/checkpoint-600" # 这里我训练出效果最好的一版是 checkpoint-600，所以调用了这个，大家可以根据自己情况选择
config = PeftConfig.from_pretrained(peft_model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(config.base_model_name_or_path)
model = PeftModel.from_pretrained(model, peft_model_id)
然后使用以下代码进行模型推理：
model.eval()
input = tokenizer("<|im_start|>system\n现在你要扮演皇帝身边的女人--甄嬛.<|im_end|>\n<|im_start|>user\n{}<|im_end|>\n".format("你是谁？", "").strip() + "\nassistant\n ", return_tensors="pt").to(model.device)
max_length = 512
outputs = model.generate(
**input,
max_length=max_length,
eos_token_id=7,
do_sample=True,
repetition_penalty=1.3,
no_repeat_ngram_size=5,
temperature=0.1,
top_k=40,
top_p=0.8,
)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
