手把手教大家使用 XTuner 微调 Llama 3 模型

Llama 3 近期重磅发布，发布了 8B 和 70B 参数量的模型，XTuner 团队对 Llama 3 微调进行了光速支持！！！同时开源社区中涌现了 Llama3-XTuner-CN 手把手教大家使用 XTuner 微调 Llama 3 模型。

XTuner：github.com/InternLM/XT…

Llama3-XTuner-CN： github.com/SmartFlowAI…

1. Llama 3 概览

首先我们来回顾一下 Llama 3 亮点概览～

首次出现 8B 模型，且 8B 模型与 70B模型全系列使用 GQA (Group Query Attention)。
最大模型达到 400B 规模大小，未来几个月内发布！
分词器由 SentencePiece 换为了 Tiktoken，与 GPT4 保持一致。
相比于 Llama2 的 32000 词表大小，Llama3 的词表大小来到了惊人的 128256。
数据方面上，Llama3 使用了约 15T token 用于模型的训练。
开源模型大小为 8B 和 70B 两种，每种规模均有开源基座模型和 instruct 模型。
Llama3 8B Instruct 模型在数学与代码能力方面数倍于 Llama2 7B chat 模型。

2. 2*A100 即可全量微调 8K 上下文 Llama3 8B

在正式实战之前我们先看一下 XTuner 团队对 Llama 3 8B 的性能测试结果，XTuner 团队在 Llama 3 发布之后光速进行了支持并进行了测速，以下使用不同数量 GPU 全量微调 Llama3 8B 时的训练效率，仅需 2 * A100 80G 即可全量微调 8k 上下文 Llama3 8B。

使用 8 * A100 80G 全量微调不同上下文长度的 Llama3 8B 时的训练效率

3. 实践教程

3.1 Web Demo 部署

本小节将带大家手把手在 InternStudio 部署 Llama3 Web Demo。

环境配置

ini复制代码conda create -n llama3 python=3.10 conda activate llama3 conda install pytorch==2.1.2 torchvision==0.16.2 torchaudio==2.1.2 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia  conda install git git-lfs install

下载 Llama3 模型

首先通过 OpenXLab 下载 Llama-3-8B-Instruct 这个模型。

bash复制代码mkdir -p ~/model cd ~/model git clone https://code.openxlab.org.cn/MrCat/Llama-3-8B-Instruct.git Meta-Llama-3-8B-Instruct

或者软链接 InternStudio 中的模型

bash复制代码ln -s /root/share/new_models/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct \     ~/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct

安装 XTuner

bash复制代码cd ~ git clone -b v0.1.18 https://github.com/InternLM/XTuner cd XTuner pip install -e .

运行 web_demo.py

ruby复制代码streamlit run ~/Llama3-XTuner-CN/tools/internstudio_web_demo.py \   /root/model/Llama-3-8B-Instruct

通过此命令我们就成功本地运行 Llama3 的 Web Demo，然后就可以和Llama3-Instruct愉快的对话了，此时问“你是”，模型的自我认识是 Llama。

3.2 XTuner 微调 Llama 3 个人小助手认知

在本节我们尝试让 Llama3 有"它是SmartFlowAI打造的人工智能助手"的自我认知，最终效果图如下所示：

自我认知训练数据集准备

首先我们通过以下脚本制作自我认知的数据集

bash复制代码cd ~/Llama3-XTuner-CN python tools/gdata.py

数据生成脚本 gdata.py 如下所示，实现了产生 2000 条自我认知的数据的功能，在正式环境中我们需要对各种数据进行配比，为了社区同学们能够快速上手，本例子就采用了过拟合的方式。

ini复制代码import json  # 输入你的名字或者机构 name = 'SmartFlowAI' # 重复次数 n = 2000  data = [     {         "conversation": [             {                 "system":"你是一个懂中文的小助手",                 "input": "你是（请用中文回答）",                 "output": "您好，我是 {}，一个由 SmartFlowAI 打造的人工智能助手，请问有什么可以帮助您的吗？".format(name)             }         ]     } ]  for i in range(n):     data.append(data[0])  with open('data/personal_assistant.json', 'w', encoding='utf-8') as f:     json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)

以上脚本在生成了 ~/Llama3-XTuner-CN/data/personal_assistant.json 数据文件格式如下所示：

css复制代码[    {        "conversation": [            {                "system": "你是一个懂中文的小助手",                "input": "你是（请用中文回答）",                "output": "您好，我是SmartFlowAI，一个由 SmartFlowAI 打造的人工智能助手，请问有什么可以帮助您的吗？"            }        ]     },     {         "conversation": [             {                 "system": "你是一个懂中文的小助手",                 "input": "你是（请用中文回答）",                 "output": "您好，我是SmartFlowAI，一个由 SmartFlowAI 打造的人工智能助手，请问有什么可以帮助您的吗？"             }         ]     }, ········· 此处省略  ]

XTuner 配置文件准备

小编在 XTuner 官方的 config 基础上修改了模型路径等关键参数，为大家直接准备好了 configs/assistant/llama3_8b_instruct_qlora_assistant.py 配置文件，可以直接享用～

训练模型

bash复制代码cd /root/project/llama3-ft  xtuner train configs/assistant/llama3_8b_instruct_qlora_assistant.py --work-dir /root/llama3_pth  # Adapter PTH 转 HF 格式 xtuner convert pth_to_hf /root/llama3_pth/llama3_8b_instruct_qlora_assistant.py \   /root/llama3_pth/iter_500.pth \   /root/llama3_hf_adapter  # 模型合并 export MKL_SERVICE_FORCE_INTEL=1 xtuner convert merge /root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct \   /root/llama3_hf_adapter\   /root/llama3_hf_merged

推理验证

bash复制代码streamlit run ~/Llama3-XTuner-CN/tools/internstudio_web_demo.py \   /root/llama3_hf_merged

到此为止我们就让 Llama3 具备了“他是由SmartFlowAI 打造的人工智能助手”的个人认知，本文演示平台为 InternStudio，如其他平台只需适当调整相关路径也能比较顺畅的运行起来，XTuner 玩转 Llama3 图片理解更多玩法请参考：github.com/SmartFlowAI… （欢迎 Star）。

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标签：Llama 3, XTuner,微调
来源：智答专家
发布时间：2024-04-24 17:39