LLaMA Factory+ModelScope实战——使用 Web UI 进行监督微调
文章原始地址：https://onlyar.site/2024/01/14/NLP-LLaMA-Factory-web-tuning/
引言
大语言模型微调一直都是一个棘手的问题，不仅因为需要大量的计算资源，而且微调的方法也很多。在尝试每种方法过程中，配置环境和第三方库也颇为麻烦。。而 LLaMA Factory1 是一个高效的大语言模型训练和推理的框架，不仅集成多种高效训练方法，而且能持续适配国内外各种开源大模型。该框架还提供了能够一站式实现大模型预训练、监督微调、评估、推理的 Web UI 界面，使用户能够直观地看到训练选项、模型数据集选项、训练进度等重要信息。
为方便国内用户使用，该框架支持了魔搭社区（ModelScope）的模型和数据集资源，训练前可自动下载并缓存资源。
而 Yi 系列大模型2是李开复博士创办的“零一万物”公司研发的首款开源大模型。参数规模有 6B 和 34B。其中的 Yi-34B 不仅支持 200K tokens 的超长窗口，更是在众多性能评测榜单上取得领先成绩。
本次我们基于 LLaMA Factory 框架，在一张 V100 显卡上使用 ModelScope 上支持的在线数据集对 Yi-6B 模型进行监督微调，使其获得对话能力。
环境准备
LLaMA Factory框架目前托管在 github 上，所以，我们要先使用 git 来安装 LLaMA Factory 开源框架：
git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
等待仓库下载完毕，进入仓库并安装所需依赖：
cd LLaMA-Factory
pip install -r requirements.txt
注意：截至文章编辑时（2024 年 1 月 22 日），该框架在使用最新版本的 torch 库时，会出现无法正常推理的情况。请根据您的硬件环境选择合适的 torch 版本进行安装，版本范围为 torch>=1.13.1,<=2.0.1。
Web UI 的使用
服务的启动
首先我们要在命令行里设置一个环境变量 USE_MODELSCOPE_HUB=1，框架程序在运行时会读取这个环境变量，当 USE_MODELSCOPE_HUB 的值为 1 时框架才会使用 ModelScope 在线资源。在 Windows 和 Linux 操作系统上，设置环境变量的命令是不同的，请二选其一：
export USE_MODELSCOPE_HUB=1 # Linux 上使用的命令
set USE_MODELSCOPE_HUB=1 # Windows 上使用的命令
接着使用以下命令启动 Web UI：
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_web.py # 指定一块 GPU 启动网页服务
LLaMA Factory 的 Web UI 目前只支持单卡训练/推理，当你的机器有多张显卡时请使用
CUDA_VISIBLE_DEVICES指定一张显卡启动程序。
我们在浏览器地址栏中输入 http://localhost:7860 进入 Web 界面，接着可以在“语言/Language”选项中，将界面的语言修改为“中文/zh”，然后在模型名称中选择“Yi-6B”，在模型路径中选择“01ai/Yi-6B”。
监督微调
第二行中的微调方法，我们保持 “lora” 不变，适配器路径使用默认的空值。
“微调方法”有三个可选项：
- full：全参数微调，对模型的所有参数进行训练，这种方法需要大量的计算资源和时间；
- freeze：参数冻结，即对模型的大部分参数进行冻结操作，仅训练少数参数，以便于在有限资源下对大模型进行微调；
- lora：Low-Rank Adaptation3，是一种参数高效性微调方法，不仅让微调的成本显著下降，还能获得和全参数微调类似的效果。
适配器指的是 lora 微调的输出结果，可以理解为将预训练模型的输出转换为目标形式的组件，需要搭配预训练模型一起使用。在模型的推理和合并阶段中，才需要指定“适配器路径”作为输入，而在微调过程中则不需要指定这个参数。
打开“高级设置”，本次演示中量化等级保持 none，提示模板使用 xverse，RoPE 插值方法和加速方式均为 none。
QLoRA4是一种能够减少显存占用的大模型高效微调方法，当模型过大导致显存不够时可以考虑使用 4bit / 8bit QLoRA。
提示模板在微调时为大模型指示人类输入和机器输出的模板，除了 default 以外也可以根据仓库中Supported Models的说明选择合适的模板进行实验。
RoPE5插值可以扩展 LLaMA 模型的上下文长度，如果使用了
linear参数微调模型推理时也要设置为linear，如果微调时使用none，推理时可以选择none或dynamic。框架支持 FlashAttention-26 （RTX4090、A100 或 H100 GPU）和 unsloth（LLaMA、Mistral 和 Yi 模型）的加速方式，均需要额外安装。
接下来我们来到训练参数设置面板：
训练阶段选择 Supervised Fine-Tuning（监督微调），数据路径保持 data 不变，数据集我们使用 ModelScope 社区提供的 belle_2m 数据集。其他参数的介绍如下：
- 截断长度：一条数据分词后会成为一个 token 序列，当 token 序列的长度超过截断长度时会被分割成若干段输入进模型，这里保持1024不变；
- 学习率：设置为 2e-4（因为之后我们会使用到数据打包技术，相应地学习率应该适当增大）；
- 训练轮数设置为 3.0，最大样本数为 50000；
- 计算类型使用 fp16（V100 并不支持 bf16）；
- 批处理大小（Batch Size）设为 16；
- 梯度累计（Gradient Accumulation）：增大该参数可以减少显存的占用，本次实验设置为 1；
- 学习率调节器：使用默认的 cosine，详见SchedulerType — transformers documentation (huggingface.co)
- 最大梯度范数：用于梯度裁剪的范数，默认为 1.0
- 验证集比例使用：0
打开其它参数设置面板，我们对其中的参数进行一些修改：
- 本次实验日志间隔使用默认的 5，保存间隔使用 100；
注意，在模型的微调过程中，使用较小的保存间隔可能会在训练的过程中保存大量的检查点（checkpoint），占用大量的磁盘空间。在实际微调时可以根据训练的总步数适当调大保存间隔。
- 预热步数：指的是学习率预热过程中加到正常学习率的步数，可选参数，本次实验设为 50；
- NEFTune7 噪声参数：在训练过程中适量添加噪声，可选参数，本次实验设为 5；
- 序列打包8：将多组数据打包到一起进行训练，能够提高模型的上下文能力和训练速度。因为本次实验使用的数据集长度较小，所以可以使用序列打包技术提高模型在较长上下文的表现。这也决定了我们的学习率参数应该稍大些；
- 缩放归一化层：可以提高训练过程中的稳定性，本次实验中不勾选。
下面打开 LoRA 参数设置面板：
- LoRA 秩使用默认值 8；
- LoRA 随机丢弃使用默认值 0.1；
- LoRA 作用模块设为 all，表示指定全部模块；
- 附加模块和新建适配器均不指定。
最后设置输出目录（输出结果为 LoRA 适配器），点击“预览命令”，可以看到实际的所有的命令行参数，点击“开始”，在下面可以看到打印出来的日志。等待模型和数据集加载完毕，就会显示训练过程的进度条，以及已用时间和剩余时间。等训练结束，面板会显示“训练完成”，没训练完也可以点击“中断”，程序会根据最后一个检查点（checkpoint）生成训练结果文件夹。
推理对话
当模型结束以后，同样可以使用 LLaMA Factory 的 Web UI 跟训练好的模型进行对话。
首先刷新适配器路径列表，在下拉列表中选择刚刚训练好的结果。然后在提示模板中选择刚刚微调时采用的 xverse，RoPE 插值使用 none。
- 推理过程中使用的模板需要和微调时使用的一致；
- 在微调过程中，RoPE 插值若使用的是 linear，则推理时只能使用 linear。若微调时使用 none，推理时可以选择 none 或 dynamic。
最后点击“加载模型”：
在对话过程中，在输入框内撰写内容，并可以添加系统提示词。点击“提交”后会调用大模型生成回答。“清空历史”可以清除对话积累的上下文。右侧的最大生成长度、Top-p 和温度系数都是可以自己调整的。
对话结束后，如果想更换模型或适配器，需要点击“卸载模型”，卸载后才能重新加载模型。
模型合并
当我们使用 LoRA 训练结束以后，获得的实际上是一个适配器。单独的适配器需要和模型一起使用，我们也可以使用 LLaMA Factory 的模型合并功能将适配器和模型基座组装成一个完整的模型。
适配器路径、提示模板、RoPE 插值方法的选择应与上述模型推理和对话过程中的选择保持一致。然后在下面点击 Export 面板，最大分块大小、导出量化等级、导出量化数据集均不需要修改，只需要指定导出目录。点击开始导出，等待导出完毕即可。
当我们使用导出后的模型进行推理时，需要将模型名称改为 Custom、模型路径设为导出后的模型的相对/绝对路径即可。
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hiyouga/LLaMA-Factory: Easy-to-use LLM fine-tuning framework (github.com) ↩︎
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01-ai/Yi: A series of large language models trained from scratch by developers @01-ai (github.com) ↩︎
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LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models (arxiv.org) ↩︎
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QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs (arxiv.org) ↩︎
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RoFormer: Enhanced Transformer with Rotary Position Embedding (arxiv.org) ↩︎
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FlashAttention-2: Faster Attention with Better Parallelism and Work Partitioning (arxiv.org) ↩︎
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neelsjain/NEFTune: Official repository of NEFTune: Noisy Embeddings Improves Instruction Finetuning (github.com) ↩︎
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Efficient Sequence Packing without Cross-contamination: Accelerating Large Language Models without Impacting Performance (arxiv.org) ↩︎
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