[书生·浦语大模型实战营]——XTuner 大模型单卡低成本微调-Toy模板网

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1.Finetune简介

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在未经过微调的pretrained LLM中，模型只会尽量去拟合你的输入，也就是说模型并没有意识到你在提问，因此需要微调来修正。

1.1常用的微调模式

LLM的下游应用中,增量预训练和指令跟随是经常会用到的两种的微调模式。
增量预训练微调
使用场景:让基座模型学习到一些新知识,如某个垂类领域的常识
训练数据：文章、书籍、代码等
指令跟随微调
使用场景：让模型学会对话模板，根据人类指令进行对话
训练数据：高质量的对话、问答数据

1.2具体实现

指令跟随微调
指令跟随微调是为了得到能够实际对话的LLM。介绍指令跟随微调前，需要先了解如何使用LLM进行对话。
在实际对话时,通常会有三种角色
System：给定一些上下文信息,比如“你是一个安全的AI助手"
User：实际用户,会提出一些问题,比如“世界第一高峰是?”
Assistant：根据 User 的输入，结合 System 的上下文信息，做出回答，比如“珠穆朗玛峰”
与增量预训练的区别在于，数据中会有Input和Ouput，希望模型学会的是答案（Output），而不是问题（Input），训练时只会对答案（Output）部分计算Loss。
增量预训练微调
输入的数据形式并不是问答的形式，而是只是陈述句。因此实际的模板如下：
System：“”
User：“”
Assistant：根据 User 的输入，结合 System 的上下文信息，做出回答，比如“珠穆朗玛峰”

1.3LoRA&QLoRA

LoRA：LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS
LLM的参数量主要集中在模型中的Linear中，训练这些参数会消耗大量显存。而LoRA通过在原本的Linear旁，新增一个支路，包含两个连续的小Linear，新增的这个支路通常叫做Adapter。而这个Adapter的参数量远远小于原本的Linear中的参数量，可以大幅度降低训练的显存消耗。
QLoRA是LoRA的一种改进方法。
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2.XTuner介绍

2.1 XTuner 简介

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2.2 XTuner快速上手

1.安装

pip install xtuner

2.挑选配置模板

xtuner list-cfg -p internlm_20b

3.一键训练

xtuner trian interlm_20b_qlora_oasst1_512_e3

Config的命名规则：
[书生·浦语大模型实战营]——XTuner 大模型单卡低成本微调,人工智能 4.模型对话
Float 16模型对话

xtuner chat internlm/internlm-chat-20b

或4bit模型对话

xtuner chat internlm/internlm-chat-20b --bits 4

加载Adapter模型对话

xtuner chat internlm/internlm-chat-20b --adapater $ADAPATER_DIR

5.工具类模型对话
XTuner还支持工具类模型的对话。

2.3 XTuner数据引擎

2.3.1 数据处理流程

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同时支持多种热门数据集的映射函数和多种对话模板映射函数。使得开发者可以专注于数据内容，而不必花费精力处理复杂的数据格式。

2.3.2 多数据样本拼接（Pack 0Dataset）

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3.8GB显卡玩转LLM

3.1特色功能

下面提到的两个技巧都是XTuner中重要的两个优化技巧。

3.1.1 Flash Attention（默认开启）

Flash Attention 将Attention 计算并行化，避免了计算过程中Attention Score NxN的显存占用。

3.1.2 DeepSpeed ZeRO（非默认）

ZeRO优化,通过将训练过程中的参数、梯度和优化器状态切片保存,能够在多GPU训练时显著节省显存。除了将训练中间状态切片外, DeepSpeed训练时使用FP16的权重,相较于Pytorch的AMP（自动混合精度）训练,在单 GPU 上也能大幅节省显存

## 4.实战

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报错处理

xtuner chat 增加 --lagent 参数后，报错 TypeError: transfomers.modelsauto.auto factory. BaseAutoModelClass.from pretrained() got multiple values for keyword argument “trust remote code”
解决方案：注释掉/root/xtuner019/xtuner/xtuner/tools/chat.py中第139行
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