【Qwen2微调实战】Lora微调Qwen2-7B-Instruct实践指南

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引言

在人工智能领域，自然语言处理（NLP）一直是研究的热点之一。随着深度学习技术的不断发展，大型预训练语言模型（如Qwen2-7B-Instruct）在理解与生成自然语言方面取得了显著的进展。然而，这些模型往往需要大量的计算资源和数据来进行微调，以适应特定的应用场景。Lora微调技术作为一种高效的模型优化手段，为解决这一问题提供了新的思路。本文将深入探讨Lora微调技术在Qwen2-7B-Instruct模型上的应用，旨在为读者提供一种高效、低成本的模型定制化方法。

1、简介

1.1 Lora微调技术概述

Lora微调是一种基于低秩矩阵的微调方法，它通过在模型的权重矩阵中引入低秩结构来减少参数数量，从而降低模型的存储和计算需求。这种方法在保持模型性能的同时，显著提高了模型的灵活性和适应性。

1.2 Qwen2-7B-Instruct模型简介

Qwen2-7B-Instruct，一款精心设计的高级预训练语言模型，拥有7.2亿参数，专注于提升对指令性文本的精准理解和高效生成。它在自然语言处理（NLP）的多个专业领域中，如文本摘要、情感分析、机器翻译等，均展现出了卓越的处理能力和适应性。Qwen2-7B-Instruct的先进性能不仅体现在其对语言的深度解析上，更在于其能够快速、准确地执行和回应复杂的语言指令，为专业级的语言任务提供了强大的支持和解决方案。

2.2 Lora微调的优势

与传统的全参数微调相比，Lora微调具有以下优势：

2、技术

2.1 Lora微调的工作原理

Lora微调通过在模型的权重矩阵中引入低秩矩阵，实现了对模型的轻量级微调。具体来说，它将权重矩阵分解为两个较小的矩阵的乘积，这两个矩阵分别对应于原始权重矩阵的行和列。

2.3 Lora微调在Qwen2-7B-Instruct中的应用

通过在Qwen2-7B-Instruct模型上实施Lora微调技术，我们能够针对特定指令性文本任务进行精准优化，显著提升模型在这些任务上的表现力和准确性。这种微调方法不仅增强了模型对专业指令的响应能力，还进一步拓宽了其在复杂语言处理场景中的应用潜力。

3、应用场景

3.1 问答系统

Lora微调后的Qwen2-7B-Instruct可以用于构建更加智能的问答系统，提供更准确的答案。

3.2 自动摘要生成

在自动摘要生成任务中，微调后的模型能够更好地理解文本内容，生成更加精炼和准确的摘要。

3.3 指令执行

对于需要执行复杂指令的应用，如智能家居控制，微调后的模型能够更准确地解析和执行用户的指令。

4、代码实践

4.1 环境准备

介绍如何在Python环境中搭建Lora微调所需的环境，包括必要的库和依赖。
PyTorch: 2.1.0
CUDA:12.1
GPU：RTX 4090D(24GB)
Ubuntu 22.04.3 LTS

4.2 安装依赖

安装相关的依赖包

python -m pip install --upgrade pip
# 更换 pypi 源加速库的安装
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip install modelscope==1.9.5
pip install "transformers>=4.39.0"
pip install streamlit==1.24.0
pip install sentencepiece==0.1.99
pip install accelerate==0.27
pip install transformers_stream_generator==0.0.4
pip install datasets==2.18.0
pip install peft==0.10.0

# 可选
MAX_JOBS=8 pip install flash-attn --no-build-isolation 

4.3 模型下载

使用 modelscope 中的 snapshot_download 函数下载模型，第一个参数为模型名称，参数 cache_dir 为模型的下载路径。
在 /root/autodl-tmp 路径下新建 d.py 文件并在其中输入以下内容，粘贴代码后请及时保存文件，如下图所示。并运行 python /root/autodl-tmp/d.py 执行下载，模型大小为 15GB，下载模型大概需要 5 分钟。

import torch
from modelscope import snapshot_download, AutoModel, AutoTokenizer
import os
model_dir = snapshot_download('qwen/Qwen2-7B-Instruct', cache_dir='/root/autodl-tmp', revision='master')

下载成功如下：

4.4 导入依赖包

from datasets import Dataset
import pandas as pd
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, DataCollatorForSeq2Seq, TrainingArguments, Trainer, GenerationConfig

4.5 数据集准备

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。即我们的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。下面是对话指令集部分内容：

4.6 数据加载查看

# 将JSON文件转换为CSV文件
df = pd.read_json('../dataset/huanhuan.json')
ds = Dataset.from_pandas(df)

查看前面5条

ds[:5]

输出

{'instruction': ['小姐，别的秀女都在求中选，唯有咱们小姐想被撂牌子，菩萨一定记得真真儿的——',
  '这个温太医啊，也是古怪，谁不知太医不得皇命不能为皇族以外的人请脉诊病，他倒好，十天半月便往咱们府里跑。',
  '嬛妹妹，刚刚我去府上请脉，听甄伯母说你来这里进香了。',
  '嬛妹妹，我虽是一介御医，俸禄微薄，可是我保证会一生一世对你好，疼爱你，保护你，永远事事以你为重。本来没半月一次到府上去请脉，能够偶尔见一次妹妹的笑靥，已经心满意足了，可谁知——而且我也知道，妹妹心里是不愿意去殿选的。',
  '实初虽然唐突了妹妹，却是真心实意地希望妹妹不要去应选，这不仅仅是因为我心里一直把妹妹当成……其实更是因为甄伯父曾经救过家父的性命。'],
 'input': ['', '', '', '', ''],
 'output': ['嘘——都说许愿说破是不灵的。',
  '你们俩话太多了，我该和温太医要一剂药，好好治治你们。',
  '出来走走，也是散心。',
  '实初哥哥这么说，就枉顾我们一直以来的兄妹情谊了，嬛儿没有哥哥，一直把你当作自己的亲哥哥一样看待，自然相信哥哥会待妹妹好的——自然了，以后有了嫂子，你也会对嫂子更好。',
  '我们两家是世交，昔年恩义不过是父亲随手之劳，不必挂怀。']}

4.7 加载分词器模型

加载本地的Qwen2-7B-Instruct模型

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('/root/autodl-tmp/qwen/Qwen2-7B-Instruct', use_fast=False, trust_remote_code=True)
tokenizer

输出：

4.8 数据格式化处理

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，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
1）定义处理函数

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
    }

补充说明：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|>

2）数据集处理

tokenized_id = ds.map(process_func, remove_columns=ds.column_names)
tokenized_id

输出：

Dataset({
    features: ['input_ids', 'attention_mask', 'labels'],
    num_rows: 3729
})

3）查看input_ids数据格式是否正确

tokenizer.decode(tokenized_id[0]['input_ids'])

输出：

'<|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小姐，别的秀女都在求中选，唯有咱们小姐想被撂牌子，菩萨一定记得真真儿的——<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n嘘——都说许愿说破是不灵的。<|endoftext|>'

4）labels查看

tokenizer.decode(list(filter(lambda x: x != -100, tokenized_id[1]["labels"])))

输出：

'你们俩话太多了，我该和温太医要一剂药，好好治治你们。<|endoftext|>'

4.9 加载模型

加载本地的Qwen2-7B-Instruct模型

import torch

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('/root/autodl-tmp/qwen/Qwen2-7B-Instruct', device_map="auto",torch_dtype=torch.bfloat16)
model

模型信息如下：

Loading checkpoint shards:   0%|          | 0/4 [00:00<?, ?it/s]
[9]:
Qwen2ForCausalLM(
  (model): Qwen2Model(
    (embed_tokens): Embedding(152064, 3584)
    (layers): ModuleList(
      (0-27): 28 x Qwen2DecoderLayer(
        (self_attn): Qwen2SdpaAttention(
          (q_proj): Linear(in_features=3584, out_features=3584, bias=True)
          (k_proj): Linear(in_features=3584, out_features=512, bias=True)
          (v_proj): Linear(in_features=3584, out_features=512, bias=True)
          (o_proj): Linear(in_features=3584, out_features=3584, bias=False)
          (rotary_emb): Qwen2RotaryEmbedding()
        )
        (mlp): Qwen2MLP(
          (gate_proj): Linear(in_features=3584, out_features=18944, bias=False)
          (up_proj): Linear(in_features=3584, out_features=18944, bias=False)
          (down_proj): Linear(in_features=18944, out_features=3584, bias=False)
          (act_fn): SiLU()
        )
        (input_layernorm): Qwen2RMSNorm()
        (post_attention_layernorm): Qwen2RMSNorm()
      )
    )
    (norm): Qwen2RMSNorm()
  )
  (lm_head): Linear(in_features=3584, out_features=152064, bias=False)
)

开启梯度检查，查看精度

model.enable_input_require_grads() # 开启梯度检查点时，要执行该方法
model.dtype # 查看精度

输出：
torch.bfloat16

4.10 lora配置

配置说明：
task_type：模型类型
target_modules：需要训练的模型层的名字，主要就是attention部分的层，不同的模型对应的层的名字不同，可以传入数组，也可以字符串，也可以正则表达式。
r：lora的秩，具体可以看Lora原理
lora_alpha：Lora alaph，具体作用参见 Lora 原理
Lora的缩放是啥嘞？就是lora_alpha/r, 在这个LoraConfig中缩放就是4倍。

from peft import LoraConfig, TaskType, get_peft_model

config = LoraConfig(
    task_type=TaskType.CAUSAL_LM, 
    target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "gate_proj", "up_proj", "down_proj"],
    inference_mode=False, # 训练模式
    r=8, # Lora 秩
    lora_alpha=32, # Lora alaph，具体作用参见 Lora 原理
    lora_dropout=0.1# Dropout 比例
)
config

输出

LoraConfig(peft_type=<PeftType.LORA: 'LORA'>, auto_mapping=None, base_model_name_or_path=None, revision=None, task_type=<TaskType.CAUSAL_LM: 'CAUSAL_LM'>, inference_mode=False, r=8, target_modules={'o_proj', 'down_proj', 'q_proj', 'gate_proj', 'up_proj', 'k_proj', 'v_proj'}, lora_alpha=32, lora_dropout=0.1, fan_in_fan_out=False, bias='none', use_rslora=False, modules_to_save=None, init_lora_weights=True, layers_to_transform=None, layers_pattern=None, rank_pattern={}, alpha_pattern={}, megatron_config=None, megatron_core='megatron.core', loftq_config={}, use_dora=False, layer_replication=None)

加载lora配置

model = get_peft_model(model, config)
config

输出

LoraConfig(peft_type=<PeftType.LORA: 'LORA'>, auto_mapping=None, base_model_name_or_path='/root/autodl-tmp/qwen/Qwen2-7B-Instruct', revision=None, task_type=<TaskType.CAUSAL_LM: 'CAUSAL_LM'>, inference_mode=False, r=8, target_modules={'o_proj', 'down_proj', 'q_proj', 'gate_proj', 'up_proj', 'k_proj', 'v_proj'}, lora_alpha=32, lora_dropout=0.1, fan_in_fan_out=False, bias='none', use_rslora=False, modules_to_save=None, init_lora_weights=True, layers_to_transform=None, layers_pattern=None, rank_pattern={}, alpha_pattern={}, megatron_config=None, megatron_core='megatron.core', loftq_config={}, use_dora=False, layer_replication=None)

查看可训练参数

model.print_trainable_parameters()

4.11 配置训练参数

TrainingArguments这个类的源码也介绍了每个参数的具体作用，当然大家可以来自行探索，这里就简单说几个常用的。

output_dir：模型的输出路径
per_device_train_batch_size：顾名思义 batch_size
gradient_accumulation_steps: 梯度累加，如果你的显存比较小，那可以把 batch_size 设置小一点，梯度累加增大一些。
logging_steps：多少步，输出一次log
num_train_epochs：顾名思义 epoch
gradient_checkpointing：梯度检查，这个一旦开启，模型就必须执行model.enable_input_require_grads()，这个原理大家可以自行探索，这里就不细说了。

args = TrainingArguments(
    output_dir="./output/Qwen2_7B_instruct_lora",
    per_device_train_batch_size=4,
    gradient_accumulation_steps=4,
    logging_steps=10,
    num_train_epochs=3,
    save_steps=10, # 为了快速演示，这里设置10，建议你设置成100
    learning_rate=1e-4,
    save_on_each_node=True,
    gradient_checkpointing=True
)

4.12 模型训练

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=args,
    train_dataset=tokenized_id,
    data_collator=DataCollatorForSeq2Seq(tokenizer=tokenizer, padding=True),
)
trainer.train()

训练效果：

4.13 模型合并

将训练后的lora权重加载到原来的模型中，形成新的模型

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
from peft import PeftModel

mode_path = '/root/autodl-tmp/qwen/Qwen2-7B-Instruct/'
lora_path = './output/Qwen2_instruct_lora/checkpoint-10' # 这里改称你的 lora 输出对应 checkpoint 地址

# 加载tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(mode_path, trust_remote_code=True)

# 加载模型
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(mode_path, device_map="auto",torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True).eval()

# 加载lora权重
model = PeftModel.from_pretrained(model, model_id=lora_path)

4.14 模型推理

基于合并后（加载了lora权重）的模型进行推理

prompt = "你是谁？"
messages = [
    #{"role": "system", "content": "现在你要扮演皇帝身边的女人--甄嬛"},
    {"role": "user", "content": "假设你是皇帝身边的女人--甄嬛。"},
    {"role": "user", "content": prompt}
]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages,add_generation_prompt=True,tokenize=True,return_tensors="pt",return_dict=True).to('cuda')


gen_kwargs = {"max_length": 2500, "do_sample": True, "top_k": 1}
with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(**inputs, **gen_kwargs)
    outputs = outputs[:, inputs['input_ids'].shape[1]:]
    print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

输出：

我是甄嬛，家父是大理寺少卿甄远道。

结语

Lora微调技术为大型预训练语言模型的定制化提供了一种高效、低成本的解决方案。通过本文的介绍和代码实践，读者可以更好地理解Lora微调的原理和应用，将其应用于Qwen2-7B-Instruct模型，以满足特定场景的需求。随着技术的不断进步，我们期待Lora微调能够在更广泛的领域发挥更大的作用。

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总结