微调 Llama3 改变大模型自我认知，单卡即可训练

微调 Llama3 改变大模型自我认知，单卡即可训练 | 极客日志

微调 Llama3 的自我认知

当你问 Llama3 中文问题：

'你叫什么名字？'、'做个自我介绍'、'你好'

Llama3 会用中文回答自定义的身份信息。

1、环境安装

# nvidia 显卡 显存 16G
# pytorch    2.2.2   py3.10_cuda11.7_cudnn8.5.0_0
conda create --name xtuner python=3.10 -y

# 激活环境
conda activate xtuner

# 安装最新版 xtuner
pip install xtuner

2、自我认知训练数据集准备

为了让模型认清自己的身份——'我是谁，我来自哪里'，知道在询问自己是谁的时候回复成我们想要的样子，就需要在微调数据集中大量掺杂这部分的数据。

首先创建一个文件夹来存放这次训练所需要的所有文件。

# 前半部分是创建一个项目工程文件夹，后半部分是进入该文件夹。
mkdir -p /root/project/llama3-ft && cd /root/project/llama3-ft

# 在 llama3-ft 这个文件夹里再创建一个存放数据的 data 文件夹
mkdir -p /root/project/llama3-ft/data && cd /root/project/llama3-ft/data

# 将本项目中的 ./data/self_cognition.json 文件复制到 /root/project/llama3-ft/data 中
cp <替换本 Git 项目目录>/data/self_cognition.json /root/project/llama3-ft/data

通过文本编辑器打开 self_cognition.json 文件，将其中的占位符替换成期望的名称。文本替换后的效果如下：

[
  {
    "instruction": "你好",
    "input": "",
    "output": "您好，我是智能助手，一个由 AI 开发的人工智能助手，很高兴认识您。请问我能为您做些什么？"
  },
  {
    "instruction": "你好",
    "input": "",
    "output": "您好，我是智能助手，一个由 AI 打造的人工智能助手，请问有什么可以帮助您的吗？"
  }
]

之后可以在 data 目录下新建一个 generate_data.py 文件，将以下代码复制进去，然后运行该脚本即可生成数据集。

import json

# 定义一个函数来生成 jsonl 文件
def generate_jsonl(json_data, filename):
    with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as f:
        for item in json_data:
            # 将每个 JSON 对象转换为字符串，并写入文件
            f.write(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + '\n')

# 打开 JSON 文件并读取内容
with open('self_cognition.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)

json_data_list = []
# 遍历 JSON 数据
for item in data:
    json_example = {
        "instruction_zh": item['instruction'],
        "input_zh": "",
        "output_zh": item['output'],
        "instruction": "Please introduce yourself",
        "input": "",
        "output": "I am assistant of Jizhiliu, I am sharing in the Shusheng Puyu Jizhiliu Community."
    }
    json_data_list.append(json_example)
generate_jsonl(json_data_list, 'self_cognition.jsonl')

运行 generate_data.py 文件即可。

cd /root/project/llama3-ft/data && python generate_data.py

可以看到在 data 的路径下生成了一个名为 self_cognition.jsonl 的文件。

最后创建 silk-road/alpaca-data-gpt4-chinese 文件夹并将 self_cognition.jsonl 复制其中：

mkdir -p /root/project/llama3-ft/silk-road/alpaca-data-gpt4-chinese
cp /root/project/llama3-ft/data/self_cognition.jsonl /root/project/llama3-ft/silk-road/alpaca-data-gpt4-chinese

这就是用于自我认知微调的数据集，当前的项目工程目录文件树如下：

|-- /
    |-- data/
        |-- self_cognition.json
        |-- generate_data.py
        |-- self_cognition.jsonl
    |-- silk-road/
        |-- alpaca-data-gpt4-chinese/
            |-- self_cognition.jsonl

3、下载 Llama-3-8B-Instruct 模型

pip install -U huggingface_hub

mkdir -p /root/model/

huggingface-cli download --token <替换成你的 huggingface token> --resume-download meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct --local-dir-use-symlinks False --local-dir /root/model/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct

4、Xtuner 配置文件准备

下载配置文件模板

cd /root/project/llama3-ft

# 使用 XTuner 中的 copy-cfg 功能将 config 文件复制到指定的位置
xtuner copy-cfg llama2_7b_chat_qlora_alpaca_zh_e3 .

# 修改文件名
mv llama2_7b_chat_qlora_alpaca_zh_e3_copy.py llama3_8b_chat_qlora_alpaca_zh_e3_self.py

修改 llama3_8b_chat_qlora_alpaca_zh_e3_self.py 文件中的 pretrained_model_name_or_path 变量的值为下载到本地的 Llama 3 模型的路径，并增大 epoch：

# pretrained_model_name_or_path = 'meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct'
pretrained_model_name_or_path = '/root/model/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct'

# 因为训练集的条数只有 80，所以这里增大 epoch，才能充分训练
max_epochs = 100

# 修改评估问题
# '请给我介绍五个上海的景点', 'Please tell me five scenic spots in Shanghai'
'请做一个自我介绍', '请介绍一下你自己'

5、训练模型

cd /root/project/llama3-ft

# 开始训练，使用 deepspeed 加速，A100 40G 显存 耗时 24 分钟
xtuner train llama3_8b_chat_qlora_alpaca_zh_e3_self.py --work-dir ./train_self --deepspeed deepspeed_zero2

# 获取 LoRA
mkdir hf_self
xtuner convert pth_to_hf llama3_8b_chat_qlora_alpaca_zh_e3_self.py ./train_self/iter_1600.pth ./hf_self/

# 模型合并
export MKL_SERVICE_FORCE_INTEL=1
xtuner convert merge /root/model/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct ./hf_self ./merged_model_self

merged_model_self 文件夹中即为完成了自我认知微调后的 Llama 3 模型。

修改其中的 special_tokens_map.json 文件内容为：

{
    "bos_token": "<|begin_of_text|>",
    "eos_token": "<|end_of_text|>"
}

6、推理验证

# 创建 inference.py 文件
touch /root/project/llama3-ft/inference.py

打开 inference.py 文件后将下面的内容复制进去。

import transformers
import torch

model_id = "/root/project/llama3-ft/merged_model_self"

pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device="cuda",
)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|eot_id|>")
]

messages = [
    {"role": "system", "content": ""},
    {"role": "user", "content": "你叫什么名字"},
]

prompt = pipeline.tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)

outputs = pipeline(
    prompt,
    max_new_tokens=256,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][len(prompt):])

运行 inference.py 文件即可。

cd /root/project/llama3-ft && python inference.py

输出示例：

您好，我名叫智能助手，是由 AI 开发的 AI 助手。我的任务是为用户提供回答和帮助。

训练完后的完整的项目工程目录文件树如下：

|-- /
    |-- llama3_8b_chat_qlora_alpaca_zh_e3_self.py
    |-- merged_model_self/
        |-- config.json
        |-- pytorch_model.bin.index.json
        |-- tokenizer_config.json
        |-- special_tokens_map.json
        |-- generation_config.json
    |-- hf_self/
        |-- adapter_config.json
        |-- xtuner_config.py
        |-- adapter_model.bin
    |-- train_self/
        |-- last_checkpoint
        |-- iter_1600.pth/
    |-- data/
        |-- self_cognition.json
        |-- generate_data.py
        |-- self_cognition.jsonl
    |-- silk-road/
        |-- alpaca-data-gpt4-chinese/
            |-- self_cognition.jsonl

微调 Llama3 改变大模型自我认知，单卡即可训练

微调 Llama3 的自我认知

1、环境安装

2、自我认知训练数据集准备

3、下载 Llama-3-8B-Instruct 模型

4、Xtuner 配置文件准备

5、训练模型

6、推理验证

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