XTuner 微调个人助理认知任务
一:概述
XTuner是全链条开源开放的一个高效微调的框架,它适配多种生态,即就是多种微调算法:多种微调&偏好对齐算法,覆盖各类应用场景。适配多种开源生态,支持加载HuggingFace、ModelScope模型或者数据集。自动优化加速即就是开发者无需关注复杂的显存优化与计算加速细节,支持千亿参数+百万上下文训练。适配多种硬件,训练方案覆盖NVIDIA20系列以上所有显卡,最低只需8GB显存即可微调7B模型。
二:XTuner个人小助手微调实践
<1>创建开发机
<2>进入开发机
<3>克隆XTuner仓库到本地
mkdir -p /root/InternLM/Tutorial
git clone -b camp3 https://github.com/InternLM/Tutorial /root/InternLM/Tutorial
<4>创建虚拟环境
# 创建虚拟环境
conda create -n xtuner0121 python=3.10 -y
# 激活虚拟环境(注意:后续的所有操作都需要在这个虚拟环境中进行)
conda activate xtuner0121
# 安装一些必要的库
conda install pytorch==2.1.2 torchvision==0.16.2 torchaudio==2.1.2 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia -y
# 安装其他依赖
pip install transformers==4.39.3
pip install streamlit==1.36.0
<5>安装XTuner
5.1 从github上下载源码
# 创建一个目录,用来存放源代码
mkdir -p /root/InternLM/code
cd /root/InternLM/code
git clone -b v0.1.21 https://github.com/InternLM/XTuner /root/InternLM/code/XTuner
5.2 进入源码目录进行安装
# 进入到源码目录
cd /root/InternLM/code/XTuner
conda activate xtuner0121
# 执行安装
pip install -e '.[deepspeed]'
5.3 验证安装效果
xtuner version
# 可以利用下面这个命令查看使用XTuner的帮助
xtuner help
<6>模型准备
# 创建一个目录,用来存放微调的所有资料,后续的所有操作都在该路径中进行
mkdir -p /root/InternLM/XTuner
cd /root/InternLM/XTuner
mkdir -p Shanghai_AI_Laboratory
ln -s /root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b
执行上述操作后,Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b
将直接成为一个符号链接,这个链接指向 /root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b
的位置。
当我们访问 Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b
时,实际上就是在访问 /root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b
目录下的内容。通过这种方式,我们无需复制任何数据,就可以直接利用现有的模型文件进行后续的微调操作,从而节省存储空间并简化文件管理。
模型文件准备好后,我们可以使用tree
命令来观察目录结构。
apt-get install -y tree
tree -l
<7>微调实践
使用streamlit完整代码启动
conda activate xtuner0121
streamlit run /root/InternLM/Tutorial/tools/xtuner_streamlit_demo.py
然后在浏览器中访问你这个开发机所对应的端口号,效果图如下所示:
<8>指令跟随微调
8.1 准备数据文件
为了让模型能够认清自己的身份弟位,在询问自己是谁的时候按照我们预期的结果进行回复,我们就需要通过在微调数据集中大量加入这样的数据。我们准备一个数据集文件datas/assistant.json
,文件内容为对话数据。
cd /root/InternLM/XTuner
mkdir -p datas
touch datas/assistant.json
为了简化数据文件准备,我们也可以通过脚本生成的方式来准备数据。创建一个脚本文件 xtuner_generate_assistant.py
:
cd /root/InternLM/XTuner
touch xtuner_generate_assistant.py
输入脚本内容并保存:xtuner_generate_assistant.py或者可以直接复制
cd /root/InternLM/XTuner
cp /root/InternLM/Tutorial/tools/xtuner_generate_assistant.py ./
为了训练出自己的小助手,需要将脚本中name
后面的内容修改为你自己的名称。
# 将对应的name进行修改(在第4行的位置)
- name = '伍鲜同志'
+ name = "你自己的名称"
然后执行该脚本来生成数据文件。
cd /root/InternLM/XTuner
conda activate xtuner0121
python xtuner_generate_assistant.py
8.2 准备配置文件
XTuner 提供多个开箱即用的配置文件,可以通过以下命令查看。
xtuner list-cfg
命令用于列出内置的所有配置文件。参数-p
或--pattern
表示模式匹配,后面跟着的内容将会在所有的配置文件里进行模糊匹配搜索,然后返回最有可能得内容。比如我们这里微调的是书生·浦语的模型,我们就可以匹配搜索internlm2
。
conda activate xtuner0121
xtuner list-cfg -p internlm2
8.3 复制一个预设的配置文件
由于我们是对internlm2-chat-1_8b
模型进行指令微调,所以与我们的需求最匹配的配置文件是 internlm2_chat_1_8b_qlora_alpaca_e3
,这里就复制该配置文件。
xtuner copy-cfg
命令用于复制一个内置的配置文件。该命令需要两个参数:CONFIG
代表需要复制的配置文件名称,SAVE_PATH
代表复制的目标路径。在我们的输入的这个命令中,我们的CONFIG
对应的是上面搜索到的internlm2_chat_1_8b_qlora_alpaca_e3
,而SAVE_PATH
则是当前目录.
。
cd /root/InternLM/XTuner
conda activate xtuner0121
xtuner copy-cfg internlm2_chat_1_8b_qlora_alpaca_e3 .
对配置文件进行修改
在选择了一个最匹配的配置文件并准备好其他内容后,下面我们要做的事情就是根据我们自己的内容对该配置文件进行调整,使其能够满足我们实际训练的要求。
配置文件介绍
下面我们将根据项目的需求一步步的进行修改和调整吧!
在 PART 1 的部分,由于我们不再需要在 HuggingFace 上自动下载模型,因此我们先要更换模型的路径以及数据集的路径为我们本地的路径。
为了训练过程中能够实时观察到模型的变化情况,XTuner 贴心的推出了一个
evaluation_inputs
的参数来让我们能够设置多个问题来确保模型在训练过程中的变化是朝着我们想要的方向前进的。我们可以添加自己的输入。在 PART 3 的部分,由于我们准备的数据集是 JSON 格式的数据,并且对话内容已经是
input
和output
的数据对,所以不需要进行格式转换。
#######################################################################
# PART 1 Settings #
#######################################################################
- pretrained_model_name_or_path = 'internlm/internlm2-chat-1_8b'
+ pretrained_model_name_or_path = '/root/InternLM/XTuner/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b'
- alpaca_en_path = 'tatsu-lab/alpaca'
+ alpaca_en_path = 'datas/assistant.json'
evaluation_inputs = [
- '请给我介绍五个上海的景点', 'Please tell me five scenic spots in Shanghai'
+ '请介绍一下你自己', 'Please introduce yourself'
]
#######################################################################
# PART 3 Dataset & Dataloader #
#######################################################################
alpaca_en = dict(
type=process_hf_dataset,
- dataset=dict(type=load_dataset, path=alpaca_en_path),
+ dataset=dict(type=load_dataset, path='json', data_files=dict(train=alpaca_en_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,
use_varlen_attn=use_varlen_attn)
<9>微调启动
完成了所有的准备工作后,我们就可以正式的开始我们下一阶段的旅程:XTuner 启动~!
当我们准备好了所有内容,我们只需要将使用 xtuner train
命令令即可开始训练。
xtuner train
命令用于启动模型微调进程。该命令需要一个参数:CONFIG
用于指定微调配置文件。这里我们使用修改好的配置文件internlm2_chat_1_8b_qlora_alpaca_e3_copy.py
。
训练过程中产生的所有文件,包括日志、配置文件、检查点文件、微调后的模型等,默认保存在work_dirs
目录下,我们也可以通过添加--work-dir
指定特定的文件保存位置。
cd /root/InternLM/XTuner
conda activate xtuner0121
xtuner train ./internlm2_chat_1_8b_qlora_alpaca_e3_copy.py
<10>模型格式转换
模型转换的本质其实就是将原本使用 Pytorch 训练出来的模型权重文件转换为目前通用的 HuggingFace 格式文件,那么我们可以通过以下命令来实现一键转换。
我们可以使用 xtuner convert pth_to_hf
命令来进行模型格式转换。
xtuner convert pth_to_hf
命令用于进行模型格式转换。该命令需要三个参数:CONFIG
表示微调的配置文件,PATH_TO_PTH_MODEL
表示微调的模型权重文件路径,即要转换的模型权重,SAVE_PATH_TO_HF_MODEL
表示转换后的 HuggingFace 格式文件的保存路径。
除此之外,我们其实还可以在转换的命令中添加几个额外的参数,包括:
参数名 |
解释 |
--fp32 |
代表以fp32的精度开启,假如不输入则默认为fp16 |
--max-shard-size {GB} |
代表每个权重文件最大的大小(默认为2GB) |
cd /root/InternLM/XTuner
conda activate xtuner0121
# 先获取最后保存的一个pth文件
pth_file=`ls -t ./work_dirs/internlm2_chat_1_8b_qlora_alpaca_e3_copy/*.pth | head -n 1`
export MKL_SERVICE_FORCE_INTEL=1
export MKL_THREADING_LAYER=GNU
xtuner convert pth_to_hf ./internlm2_chat_1_8b_qlora_alpaca_e3_copy.py ${pth_file} ./hf
<11>模型合并
对于 LoRA 或者 QLoRA 微调出来的模型其实并不是一个完整的模型,而是一个额外的层(Adapter),训练完的这个层最终还是要与原模型进行合并才能被正常的使用。
对于全量微调的模型(full)其实是不需要进行整合这一步的,因为全量微调修改的是原模型的权重而非微调一个新的 Adapter ,因此是不需要进行模型整合的。
在 XTuner 中提供了一键合并的命令 xtuner convert merge
,在使用前我们需要准备好三个路径,包括原模型的路径、训练好的 Adapter 层的(模型格式转换后的)路径以及最终保存的路径。
xtuner convert merge
命令用于合并模型。该命令需要三个参数:LLM
表示原模型路径,ADAPTER
表示 Adapter 层的路径,SAVE_PATH
表示合并后的模型最终的保存路径。
在模型合并这一步还有其他很多的可选参数,包括:
参数名 |
解释 |
--max-shard-size {GB} |
代表每个权重文件最大的大小(默认为2GB) |
--device {device_name} |
这里指的就是device的名称,可选择的有cuda、cpu和auto,默认为cuda即使用gpu进行运算 |
--is-clip |
这个参数主要用于确定模型是不是CLIP模型,假如是的话就要加上,不是就不需要添加 |
cd /root/InternLM/XTuner
conda activate xtuner0121
export MKL_SERVICE_FORCE_INTEL=1
export MKL_THREADING_LAYER=GNU
xtuner convert merge /root/InternLM/XTuner/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b ./hf ./merged --max-shard-size 2GB
模型合并后的目录结构为:
<12> 微调后的模型对话
微调完成后,我们可以再次运行xtuner_streamlit_demo.py
脚本来观察微调后的对话效果,不过在运行之前,我们需要将脚本中的模型路径修改为微调后的模型的路径。
# 直接修改脚本文件第18行
- model_name_or_path = "/root/InternLM/XTuner/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b"
+ model_name_or_path = "/root/InternLM/XTuner/merged"
然后,我们可以直接启动应用。
conda activate xtuner0121
streamlit run /root/InternLM/Tutorial/tools/xtuner_streamlit_demo.py
运行后,确保端口映射正常,如果映射已断开则需要重新做一次端口映射。