Background
大模型的训练目前主要分为Pre-training和Post-training，受限于资源算力等原因，实际工作中更多用到的是SFT。
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对于普通用户来说SFT仍然具备较高的门槛，需要了解一定的理论基础，准备用于微调的数据，由于不同基座模型相应的微调方法也不一样，需要对超参数优化等其他问题
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目前可以通过完善的微调框架来简化上面的情况，常用框架如：
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LaMA-Factory: https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory -
swift: https://github.com/modelscope/swift -
unsloth: https://github.com/unslothai/unsloth -
mlx: https://github.com/ml-explore/mlx -
SuperAdapters: https://github.com/cckuailong/SuperAdapters -
Firefly: https://github.com/yangjianxin1/Firefly
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这里推荐使用LaMA-Factory -
支持多种模型：LLaMA、LLaVA、Mistral、Mixtral-MoE、Qwen、Qwen2-VL、Yi、Gemma、Baichuan、ChatGLM、Phi 等等。 -
集成方法：（增量）预训练、（多模态）指令监督微调、奖励模型训练、PPO 训练、DPO 训练、KTO 训练、ORPO 训练等等。 -
多种精度：16 比特全参数微调、冻结微调、LoRA 微调和基于 AQLM/AWQ/GPTQ/LLM.int8/HQQ/EETQ 的 2/3/4/5/6/8 比特 QLoRA 微调。 -
先进算法：GaLore、BAdam、Adam-mini、DoRA、LongLoRA、LLaMA Pro、Mixture-of-Depths、LoRA+、LoftQ、PiSSA 和 Agent 微调。 -
实用技巧：FlashAttention-2、Unsloth、Liger Kernel、RoPE scaling、NEFTune 和 rsLoRA。 -
实验监控：LlamaBoard、TensorBoard、Wandb、MLflow 等等。 -
极速推理：基于 vLLM 的 OpenAI 风格 API、浏览器界面和命令行接口。
我们原来介绍过基于LaMA-Factory对Qwen和llama3模型的微调
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基于LLaMA-Factory微调Llama3 -
如何使用LLaMA Factory 微调Qwen1.5
由于2024年6月后，LaMA-Factory进行了升级，相较于原来操作更加简单便捷。
本文介绍下目前新版对llama3.1的微调
基于LaMA-Factory对llama3.1 8B进行微调
1. 环境配置
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查看当前硬件显卡驱动CUDA
nvidia-smi
官方推荐：
推荐使用
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py3.10 -
cuda 12.2
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创建虚拟环境及安装LLaMA-Factory
# 1. 创建虚拟环境
conda create -n llama-factory python=3.11
# 2. 激活虚拟环境
source activate
conda activate llama-factory
# 3 安装LLaMA-Factory
# 3.1 切换到工作路径
cd /home/work
# 3.2 下载LLaMA-Factory
git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
# 3.3 pip 安装依赖
pip install -e ".[torch,metrics]"
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依赖校验 注意：可以通过下面的命令查看依赖的安装情况
# 查看当前环境信息
python -m torch.utils.collect_env
# 查看conda安装版本信息
conda list
# CUDA和Pytorch环境校验 在python下
import torch
torch.cuda.current_device()
torch.cuda.get_device_name(0)
torch.__version__
如果发现安装的cuda不是GPU版本，或者版本不匹配，可以直接去pytorch官网安装相应的pytorch
- 安装GPU版本torch
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia
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安装成功验证 在LLaMA-Factory路径下对库进行校验
llamafactory-cli version
llamafactory-cli train -h
如果出现下面输出则成功：
安装成功后可以通过webui在网页操作进行微调评估等操作
llamafactory-cli webui
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run with demo
# 切换为你下载的模型文件目录, 这里的demo是Llama-3-8B-Instruct
# 如果是其他模型，比如qwen，chatglm，请使用其对应的官方demo
model_id = "/path/to/Meta-Llama-3-8B-Instruct"
pipeline = transformers.pipeline(
"text-generation",
model=model_id,
model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
device_map="auto",
)
messages = [
{"role": "system", "content": "You are a pirate chatbot who always responds in pirate speak!"},
{"role": "user", "content": "Who are you?"},
]
prompt = pipeline.tokenizer.apply_chat_template(
messages,
tokenize=False,
add_generation_prompt=True
)
terminators = [
pipeline.tokenizer.eos_token_id,
pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|eot_id|>")
]
outputs = pipeline(
prompt,
max_new_tokens=256,
eos_token_id=terminators,
do_sample=True,
temperature=0.6,
top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][len(prompt):])
2. 上传数据集
配置好环境后，需要准备用于微调的数据集。
需要在examples/train_lora/llama3_lora_sft.yaml文件中修改dataset， 如果不修改则使用默认数据集：
### dataset
dataset: identity,alpaca_en_demo
如果要用自己的数据集，则需要将数据上传到data路径下，并且在data中注册data/dataset_info.json进行注册，如
{
"your_data": {
"file_name": "your_data.json"
},
3. 微调
这里演示使用lora微调
1. 更改模型地址
# 修改sft ymal文件
vi examples/train_lora/llama3_lora_sft.yaml
# 使用llama3.1-8B模型文件
model_name_or_path: /path/to/Meta-Llama-3___1-8B-Instruct
# 模型微调后的结果文件存储路径
output_dir: saves/llama3-8b/lora/sft
2. Run SFT
llamafactory-cli train examples/train_lora/llama3_lora_sft.yaml
# 或者指定卡
# CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli train examples/lora_single_gpu/llama3_lora_sft.yaml
3. 训练过程中内存占用情况
这里使用了两张A100-80G，实际1张A100也可以跑起来，
4. 评估预测
# 在 MMLU/CMMLU/C-Eval 上评估
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli eval examples/lora_single_gpu/llama3_lora_eval.yaml
# 批量预测并计算 BLEU 和 ROUGE 分数
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli train examples/lora_single_gpu/llama3_lora_predict.yaml
4. Merge
模型微调后的结果需要与基座模型进行merge
# 1. 修改merge yaml文件，修改model path和微调文件path及最终merge导出文件地址
cd /home/LLaMA-Factory
vi examples/merge_lora/llama3_lora_sft.yaml
### Note: DO NOT use quantized model or quantization_bit when merging lora adapters
### model
model_name_or_path: /path/to/Meta-Llama-3___1-8B-Instruct
adapter_name_or_path: saves/llama3-8b/lora/sft
template: llama3
finetuning_type: lora
### export
export_dir: models/llama3_lora_sft
export_size: 2
export_device: cpu
export_legacy_format: false
# 2. run merge
llamafactory-cli export examples/merge_lora/llama3_lora_sft.yaml
5.Infer
使用微调后的模型进行推理
llamafactory-cli chat examples/inference/llama3_lora_sft.yaml
reference:
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LlamaFactory: Unified Efficient Fine-Tuning of 100+ Language Models https://arxiv.org/abs/2403.13372
