self-llm/models/Qwen2.5/05-Qwen2.5-7B-Instruct Lora 微调.md at master · datawhalechina/self-llm

环境准备

本文基础环境如下：

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ubuntu 22.04
python 3.11
cuda 12.1
pytorch 2.3.0
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首先 pip 换源加速下载并安装依赖包

python -m pip install --upgrade pip
pip config set global.index-url <https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple>

pip install transformers==4.44.2
pip install streamlit==1.24.0
pip install sentencepiece==0.2.0
pip install accelerate==0.34.2
pip install datasets==2.20.0
pip install peft==0.11.1

模型下载

Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct · HF Mirror

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：

{
  "instruction": "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": "你是谁？",
  "input": "",
  "output": "家父是大理寺少卿甄远道。"
}

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(f"<|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{example['instruction'] + example['input']}<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n", add_special_tokens=False)  # add_special_tokens 不在开头加 special_tokens
    response = tokenizer(f"{example['output']}", 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]
    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
    }

Qwen2 采用的 Prompt Template格式如下：

<|im_start|>system
You are a helpful assistant.<|im_end|>
<|im_start|>user
你是谁？<|im_end|>
<|im_start|>assistant
我是一个有用的助手。<|im_end|>