LLaMA Efficient Tuning

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LLaMA Efficient Tuning 安装数据准备浏览器一体化界面单 GPU 训练 train_bash 1、预训练 pt 2、指令监督微调 sft 3、奖励模型训练 rm 4、PPO 训练 ppo 5、DPO 训练 dpo 多 GPU 分布式训练 1、使用 Huggingface Accelerate 2、使用 DeepSpeed 导出微调后的模型 export_model.py API 服务 api_demo.py 命令行测试 cli_demo.py 浏览器测试 web_demo.py 指标评估（BLEU 分数和汉语 ROUGE 分数）模型预测

LLaMA Efficient Tuning

https://github.com/rancheng/LLaMA-Efficient-Tuning/blob/main/README_zh.md

支持模型：
LLaMA、LLaMA-2、BLOOM、BLOOMZ、Falcon、Baichuan、Baichuan2、InternLM、Qwen、XVERSE、ChatGLM2

默认模块是 --lora_target 参数的部分可选项。请使用 python src/train_bash.py -h 查看全部可选项。对于所有“基座”（Base）模型，--template 参数可以是 default, alpaca, vicuna 等任意值。但“对话”（Chat）模型请务必使用对应的模板。

安装

软件依赖

Python 3.8+ 和 PyTorch 1.13.1+ ?Transformers, Datasets, Accelerate, PEFT 和 TRL sentencepiece 和 tiktoken jieba, rouge-chinese 和 nltk (用于评估) gradio 和 matplotlib (用于网页端交互) uvicorn, fastapi 和 sse-starlette (用于 API) 以及强而有力的 GPU！

git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Efficient-Tuning.git
conda create -n llama_etuning python=3.10
conda activate llama_etuning
cd LLaMA-Efficient-Tuning
pip install -r requirements.txt

如果要在 Windows 平台上开启量化 LoRA（QLoRA），需要安装预编译的 bitsandbytes 库, 支持 CUDA 11.1 到 12.1.

pip install https://github.com/jllllll/bitsandbytes-windows-webui/releases/download/wheels/bitsandbytes-0.39.1-py3-none-win_amd64.whl

数据准备

关于数据集文件的格式，请参考 data/example_dataset 文件夹的内容。
https://github.com/rancheng/LLaMA-Efficient-Tuning/tree/main/data/example_dataset

构建自定义数据集时，既可以使用单个 .json 文件，也可以使用一个数据加载脚本和多个文件。

注意：使用自定义数据集时，请更新 data/dataset_info.json 文件，该文件的格式请参考 data/README.md。
https://github.com/rancheng/LLaMA-Efficient-Tuning/blob/main/data/dataset_info.json
https://github.com/rancheng/LLaMA-Efficient-Tuning/blob/main/data/README.md

浏览器一体化界面

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_web.py

我们极力推荐新手使用浏览器一体化界面，因为它还可以自动生成运行所需的命令行脚本。

目前网页 UI 仅支持单卡训练。

单 GPU 训练 train_bash

1、预训练 pt

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_bash.py \
    --stage pt \
    --model_name_or_path path_to_llama_model \
    --do_train \
    --dataset wiki_demo \
    --template default \
    --finetuning_type lora \
    --lora_target q_proj,v_proj \
    --output_dir path_to_pt_checkpoint \
    --overwrite_cache \
    --per_device_train_batch_size 4 \
    --gradient_accumulation_steps 4 \
    --lr_scheduler_type cosine \
    --logging_steps 10 \
    --save_steps 1000 \
    --learning_rate 5e-5 \
    --num_train_epochs 3.0 \
    --plot_loss \
    --fp16

2、指令监督微调 sft

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_bash.py \
    --stage sft \
    --model_name_or_path path_to_llama_model \
    --do_train \
    --dataset alpaca_gpt4_zh \
    --template default \
    --finetuning_type lora \
    --lora_target q_proj,v_proj \
    --output_dir path_to_sft_checkpoint \
    --overwrite_cache \
    --per_device_train_batch_size 4 \
    --gradient_accumulation_steps 4 \
    --lr_scheduler_type cosine \
    --logging_steps 10 \
    --save_steps 1000 \
    --learning_rate 5e-5 \
    --num_train_epochs 3.0 \
    --plot_loss \
    --fp16

3、奖励模型训练 rm

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_bash.py \
    --stage rm \
    --model_name_or_path path_to_llama_model \
    --do_train \
    --dataset comparison_gpt4_zh \
    --template default \
    --finetuning_type lora \
    --lora_target q_proj,v_proj \
    --resume_lora_training False \
    --checkpoint_dir path_to_sft_checkpoint \
    --output_dir path_to_rm_checkpoint \
    --per_device_train_batch_size 2 \
    --gradient_accumulation_steps 4 \
    --lr_scheduler_type cosine \
    --logging_steps 10 \
    --save_steps 1000 \
    --learning_rate 1e-6 \
    --num_train_epochs 1.0 \
    --plot_loss \
    --fp16

4、PPO 训练 ppo

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_bash.py \
    --stage ppo \
    --model_name_or_path path_to_llama_model \
    --do_train \
    --dataset alpaca_gpt4_zh \
    --template default \
    --finetuning_type lora \
    --lora_target q_proj,v_proj \
    --resume_lora_training False \
    --checkpoint_dir path_to_sft_checkpoint \
    --reward_model path_to_rm_checkpoint \
    --output_dir path_to_ppo_checkpoint \
    --per_device_train_batch_size 2 \
    --gradient_accumulation_steps 4 \
    --lr_scheduler_type cosine \
    --logging_steps 10 \
    --save_steps 1000 \
    --learning_rate 1e-5 \
    --num_train_epochs 1.0 \
    --plot_loss

5、DPO 训练 dpo

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_bash.py \
    --stage dpo \
    --model_name_or_path path_to_llama_model \
    --do_train \
    --dataset comparison_gpt4_zh \
    --template default \
    --finetuning_type lora \
    --lora_target q_proj,v_proj \
    --resume_lora_training False \
    --checkpoint_dir path_to_sft_checkpoint \
    --output_dir path_to_dpo_checkpoint \
    --per_device_train_batch_size 2 \
    --gradient_accumulation_steps 4 \
    --lr_scheduler_type cosine \
    --logging_steps 10 \
    --save_steps 1000 \
    --learning_rate 1e-5 \
    --num_train_epochs 1.0 \
    --plot_loss \
    --fp16

多 GPU 分布式训练

1、使用 Huggingface Accelerate

accelerate config # 首先配置分布式环境
accelerate launch src/train_bash.py # 参数同上

使用 DeepSpeed ZeRO-2 进行全参数微调的 Accelerate 配置示例

compute_environment: LOCAL_MACHINE
deepspeed_config:
  gradient_accumulation_steps: 4
  gradient_clipping: 0.5
  offload_optimizer_device: none
  offload_param_device: none
  zero3_init_flag: false
  zero_stage: 2
distributed_type: DEEPSPEED
downcast_bf16: 'no'
machine_rank: 0
main_training_function: main
mixed_precision: fp16
num_machines: 1
num_processes: 4
rdzv_backend: static
same_network: true
tpu_env: []
tpu_use_cluster: false
tpu_use_sudo: false
use_cpu: false

2、使用 DeepSpeed

deepspeed --num_gpus 8 --master_port=9901 src/train_bash.py \
    --deepspeed ds_config.json \
    ... # 参数同上

使用 DeepSpeed ZeRO-2 进行全参数微调的 DeepSpeed 配置示例

{
  "train_micro_batch_size_per_gpu": "auto",
  "gradient_accumulation_steps": "auto",
  "gradient_clipping": "auto",
  "zero_allow_untested_optimizer": true,
  "fp16": {
    "enabled": "auto",
    "loss_scale": 0,
    "initial_scale_power": 16,
    "loss_scale_window": 1000,
    "hysteresis": 2,
    "min_loss_scale": 1
  },  
  "zero_optimization": {
    "stage": 2,
    "allgather_partitions": true,
    "allgather_bucket_size": 5e8,
    "reduce_scatter": true,
    "reduce_bucket_size": 5e8,
    "overlap_comm": false,
    "contiguous_gradients": true
  }
}

导出微调后的模型 export_model.py

python src/export_model.py \
    --model_name_or_path path_to_llama_model \
    --template default \
    --finetuning_type lora \
    --checkpoint_dir path_to_checkpoint \
    --output_dir path_to_export

API 服务 api_demo.py

python src/api_demo.py \
    --model_name_or_path path_to_llama_model \
    --template default \
    --finetuning_type lora \
    --checkpoint_dir path_to_checkpoint

关于 API 文档请见 http://localhost:8000/docs。

命令行测试 cli_demo.py

python src/cli_demo.py \
    --model_name_or_path path_to_llama_model \
    --template default \
    --finetuning_type lora \
    --checkpoint_dir path_to_checkpoint

浏览器测试 web_demo.py

python src/web_demo.py \
    --model_name_or_path path_to_llama_model \
    --template default \
    --finetuning_type lora \
    --checkpoint_dir path_to_checkpoint

指标评估（BLEU 分数和汉语 ROUGE 分数）

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_bash.py \
    --stage sft \
    --model_name_or_path path_to_llama_model \
    --do_eval \
    --dataset alpaca_gpt4_zh \
    --template default \
    --finetuning_type lora \
    --checkpoint_dir path_to_checkpoint \
    --output_dir path_to_eval_result \
    --per_device_eval_batch_size 8 \
    --max_samples 100 \
    --predict_with_generate

我们建议在量化模型的评估中使用 --per_device_eval_batch_size=1 和 --max_target_length 128。

模型预测

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_bash.py \
    --stage sft \
    --model_name_or_path path_to_llama_model \
    --do_predict \
    --dataset alpaca_gpt4_zh \
    --template default \
    --finetuning_type lora \
    --checkpoint_dir path_to_checkpoint \
    --output_dir path_to_predict_result \
    --per_device_eval_batch_size 8 \
    --max_samples 100 \
    --predict_with_generate