Skip to content

Latest commit

 

History

History
213 lines (165 loc) · 10.7 KB

08-Qwen-7B-Chat Lora 低精度微调.md

File metadata and controls

213 lines (165 loc) · 10.7 KB
Raw

08-Qwen-7B-Chat Lora 低精度微调

概述

本节我们简要介绍如何基于 transformers、peft 等框架，对 Qwen-7B-Chat 模型进行 Lora 的低精度微调。包括8bit与4bit QLoRA

本节所讲述的代码脚本在同级目录 08-Qwen-7B-Chat Lora 低精度微调 下，运行该脚本来执行微调过程，但注意，需要修改脚本文件中的模型路径和数据集路径。

这个教程会在同目录下给大家提供两个 [nodebook]，分别对应8bit 与 4bit 文件，来让大家更好的学习。

环境配置

在完成基本环境配置和本地模型部署的情况下，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
pip install bitsandbytes==0.41.1

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]  # Qwen的特殊构造就是这样的
    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
    }

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|>

为什么会是这个形态呢？好问题！不同模型所对应的格式化输入都不一样，所以需要我们深度模型的训练源码来查看，因为按照原本模型指令微调的形式进行Lora微调效果应该是最好的，所以我们依然遵循原本模型的输入格式。OK，这里我给大家放一下源码的链接，各位如果感兴趣可以自行探索一下：

hugging face Qwen仓库：其中的make_context函数。

加载tokenizer和半精度模型

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。对于自定义的模型一定要指定trust_remote_code参数为True。

  • 对于8bit,设置load_in_8bit=True即可。
  • 对于4bit,需要设置多个参数,具体讲解可看论文或此讲解视频4bit_QLoRA
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('/root/autodl-tmp/qwen/Qwen-7B-Chat', use_fast=False, trust_remote_code=True)
tokenizer.pad_token_id = tokenizer.eod_id # Qwen中eod_id和pad_token_id是一样的，但需要指定一下

# 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
# 8bit：
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('./qwen/Qwen-7B-Chat/', trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.half, load_in_8bit=True, device_map="sequential")
# 4bit
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('./qwen/Qwen-7B-Chat/',
                                                trust_remote_code=True, 
                                                torch_dtype=torch.half, 
                                                device_map="sequential",
                                                low_cpu_mem_usage=True,   # 是否使用cpu加速模型加载
                                                load_in_4bit=True,  # 是否在4位精度下加载模型。如果设置为True，则在4位精度下加载模型。
                                                bnb_4bit_compute_dtype=torch.half,  # 4位精度计算的数据类型。这里设置为torch.half，表示使用半精度浮点数。
                                                bnb_4bit_quant_type="nf4", # 4位精度量化的类型。这里设置为"nf4"，表示使用nf4量化类型。
                                                bnb_4bit_use_double_quant=True  # 是否使用双精度量化。如果设置为True，则使用双精度量化。
                                                )

在这里我还想具体讲一下device_map参数的使用说明:

  • "auto"是自动查找最佳的分配策略。
  • "balanced"是在所有的GPU上平均切分。
  • "balanced_low_0" 会在除了第一个GPU上的其它GPU上平衡划分模型，并且在第一个GPU上占据较少资源。
  • "sequential"与上面的相反,对最后一个GPU占用较少资源。 可以用该命令查看模型各层分配情况:
model.hf_device_map

检查是否定义成功:

for name, param in model.named_parameters():
    print(name, param.shape, param.dtype)

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

Lora的缩放是啥嘞？当然不是r（秩），这个缩放就是lora_alpha/r, 在这个LoraConfig中缩放就是4倍。

config = LoraConfig(
    task_type=TaskType.CAUSAL_LM, 
    target_modules=["c_attn", "c_proj", "w1", "w2"],
    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
)

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_size
  • gradient_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log
  • num_train_epochs：顾名思义 epoch
  • gradient_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。
args = TrainingArguments(
    output_dir="./output/Qwen",
    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
)

使用 Trainer 训练

把 model 放进去，把上面设置的参数放进去，数据集放进去，OK！开始训练！

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=args,
    train_dataset=tokenized_id,
    data_collator=DataCollatorForSeq2Seq(tokenizer=tokenizer, padding=True),
)
trainer.train()

模型推理

可以用这种比较经典的方式推理。

model.eval()
ipt = 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: ", return_tensors="pt").to(model.device)
tokenizer.decode(model.generate(**ipt, max_length=512, do_sample=True, eos_token_id=tokenizer.eos_token_id, temperature=0.1)[0], skip_special_tokens=True)

也可以使用Qwen自定的方式进行推理

response, history = model.chat(tokenizer, "你是谁", history=[], system="现在你要扮演皇帝身边的女人--甄嬛.")