大模型微调教程：全网最全Qwen7b微调保姆级教程，打造企业私有化大模型

前方干货预警：这可能是你能够找到的，最容易理解，最容易跑通的，适用于各种开源LLM模型的，同时支持多轮和单轮对话数据集的大模型高效微调范例。

我们构造了一个修改大模型自我认知的3轮对话的玩具数据集，使用QLoRA算法，只需要5分钟的训练时间，就可以完成微调，并成功修改了LLM模型的自我认知(以Qwen7b-Chat为例)。

通过借鉴FastChat对各种开源LLM模型进行数据预处理方法统一管理的方法，因此本范例适用于非常多不同的开源LLM模型，包括 Qwen-7b-Chat，Llama-13b-chat, BaiChuan2-13b-chat, Intern-7b-chat, ChatGLM2-6b-chat 以及其它许许多多FastChat支持的模型。

在多轮对话模式下,我们按照如下格式构造包括多轮对话中所有机器人回复内容的标签。

(注：llm.build_inputs_labels(messages,multi_rounds=True) 时采用)

代码语言：javascript

inputs = <user1> <assistant1> <user2> <assistant2> <user3> <assistant3> labels = <-100> <assistant1> <-100> <assistant2> <-100> <assistant3>

在单轮对话模式下，我们仅将最后一轮机器人的回复作为要学习的标签。

(注：llm.build_inputs_labels(messages,multi_rounds=False)时采用)

代码语言：javascript

inputs = <user1> <assistant1> <user2> <assistant2> <user3> <assistant3> labels = <-100> <-100> <-100> <-100> <-100> <assistant3>

〇，预训练模型

代码语言：javascript

import warnings warnings.filterwarnings('ignore')

代码语言：javascript

import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM,AutoConfig, AutoModel, BitsAndBytesConfig from transformers.generation.utils import GenerationConfig import torch.nn as nn #使用QLoRA引入的 NF4量化数据类型以节约显存 model_name_or_path ='qwen_7b' #远程：'Qwen/Qwen-7b-Chat' bnb_config=BitsAndBytesConfig( load_in_4bit=True, bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16, bnb_4bit_use_double_quant=True, bnb_4bit_quant_type="nf4", llm_int8_threshold=6.0, llm_int8_has_fp16_weight=False, ) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained( model_name_or_path, trust_remote_code=True) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path, quantization_config=bnb_config, trust_remote_code=True) model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(model_name_or_path)

微调前输出如下：

一，准备数据

下面我设计了一个改变LLM自我认知的玩具数据集，这个数据集有三轮对话。

第一轮问题是 who are you?

第二轮问题是 where are you from?

第三轮问题是 what can you do?

差不多是哲学三问吧：你是谁？你从哪里来？你要到哪里去?

通过这三个问题，我们希望初步地改变 大模型的自我认知。

在提问的方式上，我们稍微作了一些数据增强。

所以，总共是有 27个样本。

1，导入样本

代码语言：javascript

who_are_you = ['请介绍一下你自己。','你是谁呀？','你是？',] i_am = ['我叫梦中情炉，是一个三好炼丹炉：好看，好用，好改。我的英文名字叫做torchkeras，是一个pytorch模型训练模版工具。'] where_you_from = ['你多大了？','你是谁开发的呀？','你从哪里来呀'] i_from = ['我在2020年诞生于github星球，是一个有毅力的吃货设计和开发的。'] what_you_can = ['你能干什么','你有什么作用呀？','你能帮助我干什么'] i_can = ['我能够帮助你以最优雅的方式训练各种类型的pytorch模型，并且训练过程中会自动展示一个非常美丽的训练过程图表。'] conversation = [(who_are_you,i_am),(where_you_from,i_from),(what_you_can,i_can)] print(conversation)

代码语言：javascript

import random def get_messages(conversation): select = random.choice messages,history = [],[] for t in conversation: history.append((select(t[0]),select(t[-1]))) for prompt,response in history: pair = [{"role": "user", "content": prompt}, {"role": "assistant", "content": response}] messages.extend(pair) return messages

2，做数据集

代码语言：javascript

from torch.utils.data import Dataset,DataLoader from copy import deepcopy class MyDataset(Dataset): def __init__(self,conv,size=8 ): self.conv = conv self.index_list = list(range(size)) self.size = size def __len__(self): return self.size def get(self,index): idx = self.index_list[index] messages = get_messages(self.conv) return messages def __getitem__(self,index): messages = self.get(index) input_ids, labels = llm.build_inputs_labels(messages,multi_rounds=True) #支持多轮 return {'input_ids':input_ids,'labels':labels}

代码语言：javascript

ds_train = ds_val = MyDataset(conversation)

3，创建管道

代码语言：javascript

#如果pad_token_id为None，需要使用unk_token_id或eos_token_id代替 if tokenizer.pad_token_id is None: tokenizer.pad_token_id = tokenizer.unk_token_id if tokenizer.unk_token_id is not None else tokenizer.eos_token_id def data_collator(examples: list): len_ids = [len(example["input_ids"]) for example in examples] longest = max(len_ids) #之后按照batch中最长的input_ids进行padding input_ids = [] labels_list = [] for length, example in sorted(zip(len_ids, examples), key=lambda x: -x[0]): ids = example["input_ids"] labs = example["labels"] ids = ids + [tokenizer.pad_token_id] * (longest - length) labs = labs + [-100] * (longest - length) input_ids.append(torch.LongTensor(ids)) labels_list.append(torch.LongTensor(labs)) input_ids = torch.stack(input_ids) labels = torch.stack(labels_list) return { "input_ids": input_ids, "labels": labels, }

代码语言：javascript

import torch dl_train = torch.utils.data.DataLoader(ds_train,batch_size=2, pin_memory=True,shuffle=False, collate_fn = data_collator) dl_val = torch.utils.data.DataLoader(ds_val,batch_size=2, pin_memory=True,shuffle=False, collate_fn = data_collator)

二，定义模型

下面我们将使用QLoRA(实际上用的是量化的AdaLoRA）算法来微调Baichuan-13b模型。

代码语言：javascript

from peft import get_peft_config, get_peft_model, TaskType model.supports_gradient_checkpointing = True # model.gradient_checkpointing_enable() model.enable_input_require_grads() model.config.use_cache = False # silence the warnings. Please re-enable for inference!

代码语言：javascript

import bitsandbytes as bnb def find_all_linear_names(model): """ 找出所有全连接层，为所有全连接添加adapter """ cls = bnb.nn.Linear4bit lora_module_names = set() for name, module in model.named_modules(): if isinstance(module, cls): names = name.split('.') lora_module_names.add(names[0] if len(names) == 1 else names[-1]) if 'lm_head' in lora_module_names: # needed for 16-bit lora_module_names.remove('lm_head') return list(lora_module_names)

代码语言：javascript

from peft import prepare_model_for_kbit_training model = prepare_model_for_kbit_training(model)

代码语言：javascript

lora_modules = find_all_linear_names(model) print(lora_modules)

代码语言：javascript

from peft import AdaLoraConfig peft_config = AdaLoraConfig( task_type=TaskType.CAUSAL_LM, inference_mode=False, r=16, lora_alpha=16, lora_dropout=0.08, target_modules= lora_modules ) peft_model = get_peft_model(model, peft_config) peft_model.is_parallelizable = True peft_model.model_parallel = True peft_model.print_trainable_parameters()

trainable params: 26,838,912 || all params: 7,748,163,616 || trainable%: 0.34639062015388394

三，训练模型

代码语言：javascript

from torchkeras import KerasModel from accelerate import Accelerator class StepRunner: def __init__(self, net, loss_fn, accelerator=None, stage = "train", metrics_dict = None, optimizer = None, lr_scheduler = None ): self.net,self.loss_fn,self.metrics_dict,self.stage = net,loss_fn,metrics_dict,stage self.optimizer,self.lr_scheduler = optimizer,lr_scheduler self.accelerator = accelerator if accelerator is not None else Accelerator() if self.stage=='train': self.net.train() else: self.net.eval() def __call__(self, batch): #loss with self.accelerator.autocast(): loss = self.net.forward(**batch)[0] #backward() if self.optimizer is not None and self.stage=="train": self.accelerator.backward(loss) if self.accelerator.sync_gradients: self.accelerator.clip_grad_norm_(self.net.parameters(), 1.0) self.optimizer.step() if self.lr_scheduler is not None: self.lr_scheduler.step() self.optimizer.zero_grad() all_loss = self.accelerator.gather(loss).sum() #losses (or plain metrics that can be averaged) step_losses = {self.stage+"_loss":all_loss.item()} #metrics (stateful metrics) step_metrics = {} if self.stage=="train": if self.optimizer is not None: step_metrics['lr'] = self.optimizer.state_dict()['param_groups'][0]['lr'] else: step_metrics['lr'] = 0.0 return step_losses,step_metrics KerasModel.StepRunner = StepRunner #仅仅保存QLora可训练参数 def save_ckpt(self, ckpt_path='checkpoint', accelerator = None): unwrap_net = accelerator.unwrap_model(self.net) unwrap_net.save_pretrained(ckpt_path) def load_ckpt(self, ckpt_path='checkpoint'): import os self.net.load_state_dict( torch.load(os.path.join(ckpt_path,'adapter_model.bin')),strict =False) self.from_scratch = False KerasModel.save_ckpt = save_ckpt KerasModel.load_ckpt = load_ckpt

代码语言：javascript

optimizer = bnb.optim.adamw.AdamW(peft_model.parameters(), lr=6e-03,is_paged=True) #'paged_adamw' keras_model = KerasModel(peft_model,loss_fn =None, optimizer=optimizer) ckpt_path = 'qwen7b_multirounds'

代码语言：javascript

keras_model.fit(train_data = dl_train, val_data = dl_val, epochs=100,patience=15, monitor='val_loss',mode='min', ckpt_path = ckpt_path )

四，保存模型

为减少GPU压力，此处可重启kernel释放显存

代码语言：javascript

import warnings warnings.filterwarnings('ignore')

代码语言：javascript

import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM,AutoConfig, AutoModel, BitsAndBytesConfig from transformers.generation.utils import GenerationConfig import torch.nn as nn #使用QLoRA引入的 NF4量化数据类型以节约显存 model_name_or_path ='qwen_7b' ckpt_path = 'qwen7b_multirounds' tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained( model_name_or_path, trust_remote_code=True) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path, trust_remote_code=True) model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(model_name_or_path)

代码语言：javascript

from peft import PeftModel #可能需要5分钟左右 peft_model = PeftModel.from_pretrained(model, ckpt_path) model_new = peft_model.merge_and_unload()

代码语言：javascript

from transformers.generation.utils import GenerationConfig model_new.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(model_name_or_path)

代码语言：javascript

save_path = 'qwen_torchkeras'

代码语言：javascript

tokenizer.save_pretrained(save_path) model_new.save_pretrained(save_path)

代码语言：javascript

!cp qwen_7b/*.py qwen_torchkeras/

五，使用模型

为减少GPU压力，此处可再次重启kernel释放显存。

代码语言：javascript

import warnings warnings.filterwarnings('ignore')

代码语言：javascript

import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM,AutoConfig, BitsAndBytesConfig from transformers.generation.utils import GenerationConfig import torch.nn as nn model_name_or_path = 'qwen_torchkeras' tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path, use_fast=False, trust_remote_code=True) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path, device_map="auto", torch_dtype=torch.float16, trust_remote_code=True) model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(model_name_or_path)

我们测试一下微调后的效果。

非常棒，粗浅的测试表明，我们的多轮对话训练是成功的。已经在Qwen的自我认知中，种下了一颗梦中情炉的种子。😋😋

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