刚刚在Windows10上搭建环境来对llama2做finetune，里面坑还是挺多的，这里把印象中的坑整理了一下以作备忘。
llama-recipes是meta的开源项目，Github地址为：GitHub – facebookresearch/llama-recipes: Examples and recipes for Llama 2 model
llama2同样也是meta的开源LLM模型，因此用此项目做finetune应该是正确的方向；
模型的选择
模型在自然是在huggingface上下载到的，上面的模型很多，因此您也有很多选择。程序加载模型采用了torch因此需要选择带有pytorch-xxx.bin的目录。本人选择的是daryl149/llama-2-7b-chat-hf(daryl149/llama-2-7b-chat-hf · Hugging Face)
数据集选择
默认数据集是samsum_dataset；使用这个数据集的目标是为一段文字做总结。本人的模型微调目标是问答，所以使用了模型提到的另一个数据集：stanford的alpaca_dataset（文本数据21.7 MB）。
数据集请见：Stanford CRFM
这里我是用项目自带的notebook “quickstart”来一步步执行的，所以我们需要在代码中对数据集进行调整
train_dataset = get_preprocessed_dataset(tokenizer, alpaca_dataset, 'train')依赖包下载
依赖包下载比较麻烦，这里是坑最多的地方；国内的网速是一方面，类库对Windows系统的支持是另一方面。
国内镜像加速
很庆幸在互联网上找到了这个清华的源，在pip安装的时候可以加上参数：
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple –trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
torch的下载
我这边经过requirement下载的默认是CPU版本的（😓）
需要卸载并安装GPU版本的，本人目前没有调通CPU版本的程序（从实际角度来说，也是GPU在真实场景下使用概率更高）。如何在安装请参考Start Locally | PyTorch
这里我通过CONDA，装的是CUDA11.8
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia一步步处理缺失的包
这里大概就是缺什么包就装什么包
有一点需要额外关注的，就是程序识别不到GPU
这种情况一是安装了CPU版本的pytorch，在前面提到了解决方法；还有一种可能是bitsandbytes的问题；
在Windows10中，我最后同时安装了bitsandbytes 0.39.0版本和bitsandbytes-Windows 0.37.5版本；
同时参考了这篇文章：win11下bitsandbytes的用法 – yinfupai
我仅仅是将main.py 中的evaluate_cuda_setup() 函数做了修改，如下：
#return binary_name, cudart_path, cuda, cc, cuda_version_string
return "libbitsandbytes_cuda118.dll", None, None, None, None我安装的cuda版本是11.8，因此做如上修改；
运行程序
在我的机器上运行一个epoch要50多个小时（😓），想要发挥作用还是需要更好的算力支持啊！
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