LLMs：LLaMA Efficient Tuning(一款可高效微调【全参数/LoRA/QLoRA】主流大模型【ChatGLM-2/LLaMA-2/Baichuan等】的高效工具【预训练+指令监督微调+奖励模型训练+PPO 训练+DPO 训练】)的简介、安装、使用方法之详细攻略
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LLaMA Efficient Tuning的简介
1、支持的模型
2、支持的训练方法
3、可使用的数据集：用于预训练、用于指令监督微调、用于奖励模型或 DPO训练
LLaMA Efficient Tuning的的安装
1、配置环境依赖
(1)、Python依赖
2、环境搭建
3、数据准备：构建自定义数据集
4、微调/测试
(1)、浏览器一键微调/测试
(2)、单 GPU 训练：预训练、指令监督微调、奖励模型训练、PPO 训练、DPO 训练
(3)、多 GPU 分布式训练：T1、使用 Huggingface Accelerate、T2、使用 DeepSpeed
5、多种推理方式：API、CLI、GUI
6、指标评估、模型预测
7、导出微调模型
LLaMA Efficient Tuning的使用方法
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LLaMA Efficient Tuning的简介
2023年6月发布的LLaMA Efficient Tuning，它是一款可高效微调【全参数/LoRA/QLoRA】主流大模型【ChatGLM2/LLaMA2/Baichuan等】的高效工具，包括预训练、指令监督微调、奖励模型训练、PPO 训练、DPO 训练等功能。目前该项目仍在持续更新。
官方地址：
GitHub - hiyouga/LLaMA-Efficient-Tuning: Easy-to-use LLM fine-tuning framework (LLaMA-2, BLOOM, Falcon, Baichuan, Qwen, ChatGLM2)
1、支持的模型
| 模型名 | 模型大小 | 默认模块 | Template |
|---|---|---|---|
| LLaMA | 7B/13B/33B/65B | q_proj,v_proj | - |
| LLaMA-2 | 7B/13B/70B | q_proj,v_proj | llama2 |
| BLOOM | 560M/1.1B/1.7B/3B/7.1B/176B | query_key_value | - |
| BLOOMZ | 560M/1.1B/1.7B/3B/7.1B/176B | query_key_value | - |
| Falcon | 7B/40B | query_key_value | - |
| Baichuan | 7B/13B | W_pack | baichuan |
| InternLM | 7B | q_proj,v_proj | intern |
| Qwen | 7B | c_attn | chatml |
| XVERSE | 13B | q_proj,v_proj | xverse |
| ChatGLM2 | 6B | query_key_value | chatglm2 |
-
默认模块是
--lora_target参数的部分可选项。请使用python src/train_bash.py -h查看全部可选项。 - 对于所有“基座”（Base）模型，
--template参数可以是default,alpaca,vicuna等任意值。但“对话”（Chat）模型请务必使用对应的模板。
2、支持的训练方法
| 方法 | 全参数训练 | 部分参数训练 | LoRA | QLoRA |
|---|---|---|---|---|
| 预训练 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| 指令监督微调 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| 奖励模型训练 | ✅ | ✅ | ||
| PPO 训练 | ✅ | ✅ | ||
| DPO 训练 | ✅ | ✅ | ✅ |
- 使用
--quantization_bit 4/8参数来启用 QLoRA 训练。
3、可使用的数据集：用于预训练、用于指令监督微调、用于奖励模型或 DPO训练
- 用于预训练：
- Wiki Demo (en)
- RefinedWeb (en)
- StarCoder (en)
- Wikipedia (en)
- Wikipedia (zh)
- 用于指令监督微调：
- Stanford Alpaca (en)
- Stanford Alpaca (zh)
- GPT-4 Generated Data (en&zh)
- Open Assistant (multilingual)
- Self-cognition (zh)
- ShareGPT (zh)
- Guanaco Dataset (multilingual)
- BELLE 2M (zh)
- BELLE 1M (zh)
- BELLE 0.5M (zh)
- BELLE Dialogue 0.4M (zh)
- BELLE School Math 0.25M (zh)
- BELLE Multiturn Chat 0.8M (zh)
- Firefly 1.1M (zh)
- LIMA (en)
- CodeAlpaca 20k (en)
- Alpaca CoT (multilingual)
- Web QA (zh)
- UltraChat (en)
- WebNovel (zh)
- 用于奖励模型或 DPO 训练：
- HH-RLHF (en)
- Open Assistant (multilingual)
- GPT-4 Generated Data (en&zh)
使用方法请参考 data/README.md 文件。
部分数据集的使用需要确认，我们推荐使用下述命令登录您的 Hugging Face 账户。
pip install --upgrade huggingface_hub
huggingface-cli loginLLaMA Efficient Tuning的的安装
1、配置环境依赖
(1)、Python依赖
| Python依赖 |
Python 3.8+, PyTorch 1.13.1 Transformers, Datasets, Accelerate, PEFT, TRL protobuf, cpm-kernels, sentencepiece jieba, rouge-chinese, nltk（用于评估） gradio, matplotlib（用于网页端交互） uvicorn, fastapi, sse-starlette（用于 API） |
2、环境搭建
| 通用 |
git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Efficient-Tuning.git conda create -n llama_etuning python=3.10 conda activate llama_etuning cd LLaMA-Efficient-Tuning pip install -r requirements.txt |
| Windows平台+QLoRA |
如果要在 Windows 平台上开启量化 LoRA（QLoRA），需要安装预编译的 bitsandbytes 库, 支持 CUDA 11.1 到 12.1. pip install https://github.com/jllllll/bitsandbytes-windows-webui/releases/download/wheels/bitsandbytes-0.39.1-py3-none-win_amd64.whl |
3、数据准备：构建自定义数据集
关于数据集文件的格式，请参考 data/example_dataset 文件夹的内容。构建自定义数据集时，既可以使用单个 .json 文件，也可以使用一个数据加载脚本和多个文件。
注意：使用自定义数据集时，请更新 data/dataset_info.json 文件，该文件的格式请参考 data/README.md。
源代码地址：
https://github.com/hiyouga/LLaMA-Efficient-Tuning/blob/main/data/dataset_info.json
# 定位到数据集文件目录(data/dataset_info.json )修改对应的配置信息
{
"dataset_DIY": {
"file_name": "dataset_DIY.json",
# "file_sha1": "607f94a7f581341e59685aef32f531095232cf23"
},4、微调/测试
(1)、浏览器一键微调/测试
| 浏览器一键微调/测试 |
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_web.py 我们极力推荐新手使用浏览器一体化界面，因为它还可以自动生成运行所需的命令行脚本。 目前网页 UI 仅支持单卡训练。 |
(2)、单 GPU 训练：预训练、指令监督微调、奖励模型训练、PPO 训练、DPO 训练
| 预训练 | 预训练 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_bash.py \ --stage pt \ --model_name_or_path path_to_llama_model \ --do_train \ --dataset wiki_demo \ --template default \ --finetuning_type lora \ --lora_target q_proj,v_proj \ --output_dir path_to_pt_checkpoint \ --overwrite_cache \ --per_device_train_batch_size 4 \ --gradient_accumulation_steps 4 \ --lr_scheduler_type cosine \ --logging_steps 10 \ --save_steps 1000 \ --learning_rate 5e-5 \ --num_train_epochs 3.0 \ --plot_loss \ --fp16 |
| 指令监督微调 |
指令监督微调 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_bash.py \ --stage sft \ --model_name_or_path path_to_llama_model \ --do_train \ --dataset alpaca_gpt4_zh \ --template default \ --finetuning_type lora \ --lora_target q_proj,v_proj \ --output_dir path_to_sft_checkpoint \ --overwrite_cache \ --per_device_train_batch_size 4 \ --gradient_accumulation_steps 4 \ --lr_scheduler_type cosine \ --logging_steps 10 \ --save_steps 1000 \ --learning_rate 5e-5 \ --num_train_epochs 3.0 \ --plot_loss \ --fp16 |
| 奖励模型训练 |
奖励模型训练 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_bash.py \ --stage rm \ --model_name_or_path path_to_llama_model \ --do_train \ --dataset comparison_gpt4_zh \ --template default \ --finetuning_type lora \ --lora_target q_proj,v_proj \ --resume_lora_training False \ --checkpoint_dir path_to_sft_checkpoint \ --output_dir path_to_rm_checkpoint \ --per_device_train_batch_size 2 \ --gradient_accumulation_steps 4 \ --lr_scheduler_type cosine \ --logging_steps 10 \ --save_steps 1000 \ --learning_rate 1e-6 \ --num_train_epochs 1.0 \ --plot_loss \ --fp16 |
| PPO 训练 |
PPO 训练 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_bash.py \ --stage ppo \ --model_name_or_path path_to_llama_model \ --do_train \ --dataset alpaca_gpt4_zh \ --template default \ --finetuning_type lora \ --lora_target q_proj,v_proj \ --resume_lora_training False \ --checkpoint_dir path_to_sft_checkpoint \ --reward_model path_to_rm_checkpoint \ --output_dir path_to_ppo_checkpoint \ --per_device_train_batch_size 2 \ --gradient_accumulation_steps 4 \ --lr_scheduler_type cosine \ --logging_steps 10 \ --save_steps 1000 \ --learning_rate 1e-5 \ --num_train_epochs 1.0 \ --plot_loss |
| DPO 训练 | DPO 训练 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_bash.py \ --stage dpo \ --model_name_or_path path_to_llama_model \ --do_train \ --dataset comparison_gpt4_zh \ --template default \ --finetuning_type lora \ --lora_target q_proj,v_proj \ --resume_lora_training False \ --checkpoint_dir path_to_sft_checkpoint \ --output_dir path_to_dpo_checkpoint \ --per_device_train_batch_size 2 \ --gradient_accumulation_steps 4 \ --lr_scheduler_type cosine \ --logging_steps 10 \ --save_steps 1000 \ --learning_rate 1e-5 \ --num_train_epochs 1.0 \ --plot_loss \ --fp16 |
(3)、多 GPU 分布式训练：T1、使用 Huggingface Accelerate、T2、使用 DeepSpeed
| T1、使用 Huggingface Accelerate |
accelerate config # 首先配置分布式环境 accelerate launch src/train_bash.py # 参数同上 使用 DeepSpeed ZeRO-2 进行全参数微调的 Accelerate 配置示例 compute_environment: LOCAL_MACHINE deepspeed_config: gradient_accumulation_steps: 4 gradient_clipping: 0.5 offload_optimizer_device: none offload_param_device: none zero3_init_flag: false zero_stage: 2 distributed_type: DEEPSPEED downcast_bf16: 'no' machine_rank: 0 main_training_function: main mixed_precision: fp16 num_machines: 1 num_processes: 4 rdzv_backend: static same_network: true tpu_env: [] tpu_use_cluster: false tpu_use_sudo: false use_cpu: false |
| T2、使用 DeepSpeed | deepspeed --num_gpus 8 --master_port=9901 src/train_bash.py \ --deepspeed ds_config.json \ ... # 参数同上 使用 DeepSpeed ZeRO-2 进行全参数微调的 DeepSpeed 配置示例 { "train_micro_batch_size_per_gpu": "auto", "gradient_accumulation_steps": "auto", "gradient_clipping": "auto", "zero_allow_untested_optimizer": true, "fp16": { "enabled": "auto", "loss_scale": 0, "initial_scale_power": 16, "loss_scale_window": 1000, "hysteresis": 2, "min_loss_scale": 1 }, "zero_optimization": { "stage": 2, "allgather_partitions": true, "allgather_bucket_size": 5e8, "reduce_scatter": true, "reduce_bucket_size": 5e8, "overlap_comm": false, "contiguous_gradients": true } } |
5、多种推理方式：API、CLI、GUI
| API 服务 |
API 服务 |
| 命令行测试 |
命令行测试 python src/cli_demo.py \ --model_name_or_path path_to_llama_model \ --template default \ --finetuning_type lora \ --checkpoint_dir path_to_checkpoint |
| 浏览器测试 |
浏览器测试 python src/web_demo.py \ --model_name_or_path path_to_llama_model \ --template default \ --finetuning_type lora \ --checkpoint_dir path_to_checkpoint |
6、指标评估、模型预测
| 指标评估 | 指标评估（BLEU 分数和汉语 ROUGE 分数） |
| 模型预测 | 模型预测 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_bash.py \ --stage sft \ --model_name_or_path path_to_llama_model \ --do_predict \ --dataset alpaca_gpt4_zh \ --template default \ --finetuning_type lora \ --checkpoint_dir path_to_checkpoint \ --output_dir path_to_predict_result \ --per_device_eval_batch_size 8 \ --max_samples 100 \ --predict_with_generate |
7、导出微调模型
| 导出微调模型 |
导出微调后的模型 |
LLaMA Efficient Tuning的使用方法
更新中……文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-696788.html
到了这里，关于LLMs：LLaMA Efficient Tuning(一款可高效微调【全参数/LoRA/QLoRA】主流大模型【ChatGLM2/LLaMA2/Baichuan等】的高效工具【预训练+指令监督微调+的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
