XTuner微调个人小助手认知

1 微调前置基础

本节主要重点是带领大家实现个人小助手微调，如果想了解微调相关的基本概念，可以访问XTuner微调前置基础。

2 准备工作

环境安装：我们想要用简单易上手的微调工具包 XTuner 来对模型进行微调的话，第一步是安装 XTuner ！安装基础的工具是一切的前提，只有安装了 XTuner 我们才能够去执行后续的操作。

前期准备：在完成 XTuner 的安装后，我们下一步就需要去明确我们自己的微调目标了。我们想要利用微调做一些什么事情呢，然后为了实现这个目标，我们需要准备相关的硬件资源和数据。

启动微调：在确定了自己的微调目标后，我们就可以在 XTuner 的配置库中找到合适的配置文件并进行对应的修改。修改完成后即可一键启动训练！训练好的模型也可以仅仅通过在终端输入一行命令来完成转换和部署工作！

2.1 开发机准备

我们需要前往 InternStudio 中创建一台开发机进行使用。

步骤1：登录InternStudio后，在控制台点击 “创建开发机” 按钮可以进入到开发机的创建界面。

步骤2：在 “创建开发机” 界面，选择开发机类型：个人开发机，输入开发机名称：XTuner微调，选择开发机镜像：Cuda12.2-conda。

步骤3：在镜像详情界面，点击 “使用” 链接，确认使用该镜像。

步骤4：资源配置可以选择 10% （如果有更高资源可以使用，也可以选择更高的资源配置），然后点击 “立即创建” 按钮创建开发机。

步骤5：创建完成后，在开发机列表中可以看到刚创建的开发机，点击 “进入开发机” 链接可以连接进入到开发机。

当我们准备好开发机之后，就可以进行下一步的微调任务了。

另外，进入开发机之后，请确保自己已经克隆了Tutorial仓库的资料到本地。

mkdir -p /root/InternLM/Tutorial
git clone -b camp3  https://github.com/InternLM/Tutorial /root/InternLM/Tutorial

2.2 创建虚拟环境

在安装 XTuner 之前，我们需要先创建一个虚拟环境。使用 Anaconda 创建一个名为 xtuner0121 的虚拟环境，可以直接执行命令。

# 创建虚拟环境
conda create -n xtuner0121 python=3.10 -y

# 激活虚拟环境（注意：后续的所有操作都需要在这个虚拟环境中进行）
conda activate xtuner0121

# 安装一些必要的库
conda install pytorch==2.1.2 torchvision==0.16.2 torchaudio==2.1.2 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia -y
# 安装其他依赖
pip install transformers==4.39.3
pip install streamlit==1.36.0

2.3 安装 XTuner

虚拟环境创建完成后，就可以安装 XTuner 了。首先，从 Github 上下载源码。

# 创建一个目录，用来存放源代码
mkdir -p /root/InternLM/code

cd /root/InternLM/code

git clone -b v0.1.21  https://github.com/InternLM/XTuner /root/InternLM/code/XTuner

其次，进入源码目录，执行安装.

# 进入到源码目录
cd /root/InternLM/code/XTuner
conda activate xtuner0121

# 执行安装
pip install -e '.[deepspeed]'

如果速度太慢可以换成 pip install -e '.[deepspeed]' -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

最后，我们可以验证一下安装结果。

xtuner version

对于很多初学者而言，我们可能不太熟悉 XTuner 的用法，那么我们可以通过以下命令来查看相关的帮助。

xtuner help

对于很多的初学者而言，安装好环境意味着成功了一大半！因此我们接下来就可以进入我们的下一步，准备好我们需要的模型、数据集和配置文件，并进行微调训练！

2.4 模型准备

软件安装好后，我们就可以准备要微调的模型了。

对于学习而言，我们可以使用 InternLM 推出的1.8B的小模型来完成此次微调演示。

对于在 InternStudio 上运行的小伙伴们，可以不用通过 HuggingFace、OpenXLab 或者 Modelscope 进行模型的下载，在开发机中已经为我们提供了模型的本地文件，直接使用就可以了。

我们可以通过以下代码一键通过符号链接的方式链接到模型文件，这样既节省了空间，也便于管理。

# 创建一个目录，用来存放微调的所有资料，后续的所有操作都在该路径中进行
mkdir -p /root/InternLM/XTuner

cd /root/InternLM/XTuner

mkdir -p Shanghai_AI_Laboratory

ln -s /root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b

执行上述操作后，Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b 将直接成为一个符号链接，这个链接指向 /root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b 的位置。

这意味着，当我们访问 Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b 时，实际上就是在访问 /root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b 目录下的内容。通过这种方式，我们无需复制任何数据，就可以直接利用现有的模型文件进行后续的微调操作，从而节省存储空间并简化文件管理。

模型文件准备好后，我们可以使用tree命令来观察目录结构。

apt-get install -y tree

tree -l

我们的目录结构应该是这个样子的。

目录结构

在目录结构中可以看出，internlm2-chat-1_8b 是一个符号链接。

3 快速开始

这里我们用 internlm2-chat-1_8b 模型，通过 QLoRA 的方式来微调一个自己的小助手认知作为案例来进行演示。

3.1 微调前的模型对话

我们可以通过网页端的 Demo 来看看微调前 internlm2-chat-1_8b 的对话效果。

首先，我们需要准备一个Streamlit程序的脚本。

Streamlit程序的完整代码是：tools/xtuner_streamlit_demo.py。

然后，我们可以直接启动应用。

conda activate xtuner0121

streamlit run /root/InternLM/Tutorial/tools/xtuner_streamlit_demo.py

运行后，在访问前，我们还需要做的就是将端口映射到本地。

通过如图所示的地方，获取开发机的端口和密码。

然后在本地使用 PowerShell 或者命令行终端，执行以下命令：

其中，8501是Streamlit程序的服务端口，45253需要替换为自己的开发机的端口。

ssh -CNg -L 8501:127.0.0.1:8501 root@ssh.intern-ai.org.cn -p 45253

然后再输入开发机的root密码。</