Llama3 微调实践教程（XTuner 版）

安装 XTuner

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

运行 web_demo.py

streamlit run ~/Llama3-XTuner-CN/tools/web_demo.py /path/to/model/Llama-3-8B-Instruct

通过此命令我们就成功本地运行 Llama3 的 Web Demo 了可以愉快的和它对话了，此时问'你是'，模型的自我认识是 Llama。

XTuner 微调 Llama 3 个人小助手认知

在本节我们尝试让 Llama3 有"它是 YourCompany 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。

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。

import json

# 输入你的名字或者机构
name = 'YourCompany'
# 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 YourCompany 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：

[
    {
        "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？"
            }
        ]
    },
    ...
]

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～

配置文件链接： https://github.com/InternLM/XTuner

训练模型

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

streamlit run ~/Llama3-XTuner-CN/tools/web_demo.py /root/llama3_hf_merged

到此为止我们就让 Llama3 具备了'他是由 YourCompany 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官方文档。