基于LLAMA-7B的lora中文指令微调

目录

• 1. 选用工程
• 2. 中文llama-7b预训练模型下载
• 3. 数据准备
• 4. 开始指令微调
• 5. 模型测试

前言：

• 系统：ubuntu18.04
• 显卡：GTX3090 – 24G （惨呀，上次还是A100，现在只有3090了~）
  （本文旨在快速实现基于llama-7b的中文指令微调）

1. 选用工程

咱们还是用lit-llama（环境安装过程见上篇博客）

• 地址：https://github.com/Lightning-AI/lit-llama

2. 中文llama-7b预训练模型下载

• 模型下载
  在huggingface上搜索”llama chinese”，我们选以下这个模型，如图所示：

• 模型转换
  切换到lit-llama的工程，修改scripts/convert_hf_checkpoint.py，修改路径，

  • checkpoint_dir：从huggingface下载的权重路径
  • output_dir：转换之后保存的路径
    如下图所示：

• 切换到lit-llama项目路径下，运行如下指令，进行模型转换：

  python scripts/convert_hf_checkpoint.py
  

• 转换完毕后，在刚才设置的输出路径，会得到lit-llama.pth文件（26G），在上一级目录有tokenizer.model文件
  

3. 数据准备

• 这里我们选用alpaca的中文指令数据alpaca_data_zh_51k.json，下载地址如下所示：
• 打开文件，指令数据如下所示：
• 切换到lit-llama项目路径，打开scripts/prepare_alpaca.py（这里建议复制一份），主要修改如下图所示：
  1）修改中文指令数据文件名
  2）修改中文指令数据存放路径
  3）修改中文llama模型的tokenizer.model路径
  4）中文llama-7b的max_seq_length设置为2048，但是如果你只有一张3090显卡，设置2048会显存溢出，所以这里我们只设置256
  5）因为已经下载完alpaca_data_zh_51k.json文件了，注释掉36和38行代码
  
• 切换到lit-llama项目路径，运行如下指令：

  python scripts/prepare_alpaca.py	
  

• 运行完毕之后，会在刚才设置的destination_path下得到train.pt和test.pt的数据文件，如下图所示：
  到这里，数据准备完成。

4. 开始指令微调

• 修改vocab_size
  由于原始llama-7b指令的vocab_size为32000，而下载的中文llama-7b的词典大小为49953，需要对其进行修改。打开lit-llama/model.py，将padded_vocab_size设置为49953，如下图所示：
  

• 打开finetune/lora.py（建议复制一份），修改训练脚本指令路径，包括：
  1）data_dir：中文指令文件路径
  2）pretrained_path：转换之后的中文lit-llama.pth路径
  3）tokenizer_path：中文llama-7b的tokenizer.model路径
  4）out_dir：保存lora权重文件的路径
  

• 切换到lit-llama项目路径，运行以下指令开始指令微调：

  python finetune/lora.py
  

• 训练过程如下所示：

5. 模型测试

• 切换到lit-llama项目路径，打开generate/lora.py（建议复制一份），修改对应的权重路径和tokenizer.model路径，如下图所示：

• 我们设置prompt为”中国的首都是哪里？”，运行如下指令进行测试：

  python generate/lora-chinese.py --prompt "中国的首都是哪里？"
  

• 测试结果如下所示：

总结：

• 注意替换vocab_size，原始llama-7b的词典大小为32000，下载的中文预训练模型vocab_size为49953
• 原工程中max_seq_length设置为256，下载的中文预训练模型max_seq_length为2048，但是由于受显存限制（穷~），做中文指令微调时也设置为max_seq_length=256，可能会影响效果。
• 下一步工作尝试使用多卡训练以及使用自己的数据进行指令微调

结束。