XTuner 微调个人小助手

f_ckhell

墨衍会员 · AI 创作全网分发码龄5年

关注

原创最新推荐文章于 2026-02-21 11:27:46 发布 2k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

成功使用XTuner 微调个人小助手 两个小时入门一下微调模型，形成一个雏形阅读详情

Ubuntu20.04 Cuda12.2

XTuner微调原文

微调前：

微调后：

1.基本环境安装

1.1克隆仓库

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

1.2创建虚拟环境

# 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

1.3安装XTuner

从Github下载XTuner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

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/

验证安装

xtuner version

查看XTuner帮助

xtuner help

2.模型准备

2.1模型下载

可以通过 HuggingFace、OpenXLab 或者 Modelscope 进行模型的下载，因为我使用的是InternStudio 平台自带模型，可以通过in -s 软链接模型，软链接操作如下：

# 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

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

3.对比采用Qlora微调前后

3.1微调前模型对话，直接启动

conda activate xtuner0121

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

将端口映射到本地

其中，8501是Streamlit程序的服务端口，43551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 43551

在本地通过浏览器访问：http://127.0.0.1:8501 来进行对话了。

3.2指令跟随微调

3.2.1数据文件准备

创建.json文件

cd /root/InternLM/XTuner
mkdir -p datas
touch datas/assistant.json

为了简化数据文件准备，我们也可以通过脚本生成的方式来准备数据。创建一个脚本文件 xtuner_generate_assistant.py

cd /root/InternLM/XTuner
touch xtuner_generate_assistant.py

输入脚本内容并保存：

xtuner_generate_assistant.py

import json

# 设置用户的名字
# name可修改为任何名称
name = 'XXX'
# 设置需要重复添加的数据次数
n =  3750

# 初始化数据
data = [
    {"conversation": [{"input": "请介绍一下你自己", "output": "我是{}的小助手，内在是上海AI实验室书生·浦语的1.8B大模型哦".format(name)}]},
    {"conversation": [{"input": "你在实战营做什么", "output": "我在这里帮助{}完成XTuner微调个人小助手的任务".format(name)}]}
]

# 通过循环，将初始化的对话数据重复添加到data列表中
for i in range(n):
    data.append(data[0])
    data.append(data[1])

# 将data列表中的数据写入到'datas/assistant.json'文件中
with open('datas/assistant.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    # 使用json.dump方法将数据以JSON格式写入文件
    # ensure_ascii=False 确保中文字符正常显示
    # indent=4 使得文件内容格式化，便于阅读
    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)

执行脚本生成数据：

cd /root/InternLM/XTuner
conda activate xtuner0121

python xtuner_generate_assistant.py

生成的数据如下

3.2.2配置文件

xtuner list-cfg 命令用于列出内置的所有配置文件。参数 -p 或 --pattern 表示模式匹配，后面跟着的内容将会在所有的配置文件里进行模糊匹配搜索，然后返回最有可能得内容。比如我们这里微调的是书生·浦语的模型，我们就可以匹配搜索 internlm2。

conda activate xtuner0121

xtuner list-cfg -p internlm2

复制一个预设的配置文件

cd /root/InternLM/XTuner
conda activate xtuner0121

xtuner copy-cfg internlm2_chat_1_8b_qlora_alpaca_e3 .

配置文件介绍

在 PART 1 的部分，由于我们不再需要在 HuggingFace 上自动下载模型，因此我们先要更换模型的路径以及数据集的路径为我们本地的路径。

为了训练过程中能够实时观察到模型的变化情况，XTuner 贴心的推出了一个 evaluation_inputs 的参数来让我们能够设置多个问题来确保模型在训练过程中的变化是朝着我们想要的方向前进的。我们可以添加自己的输入。

在 PART 3 的部分，由于我们准备的数据集是 JSON 格式的数据，并且对话内容已经是 input 和 output 的数据对，所以不需要进行格式转换。

#######################################################################
#                          PART 1  Settings                           #
#######################################################################
- pretrained_model_name_or_path = 'internlm/internlm2-chat-1_8b'
+ pretrained_model_name_or_path = '/root/InternLM/XTuner/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b'

- alpaca_en_path = 'tatsu-lab/alpaca'
+ alpaca_en_path = 'datas/assistant.json'

evaluation_inputs = [
-    '请给我介绍五个上海的景点', 'Please tell me five scenic spots in Shanghai'
+    '请介绍一下你自己', 'Please introduce yourself'
]

#######################################################################
#                      PART 3  Dataset & Dataloader                   #
#######################################################################
alpaca_en = dict(
    type=process_hf_dataset,
-   dataset=dict(type=load_dataset, path=alpaca_en_path),
+   dataset=dict(type=load_dataset, path='json', data_files=dict(train=alpaca_en_path)),
    tokenizer=tokenizer,
    max_length=max_length,
-   dataset_map_fn=alpaca_map_fn,
+   dataset_map_fn=None,
    template_map_fn=dict(
        type=template_map_fn_factory, template=prompt_template),
    remove_unused_columns=True,
    shuffle_before_pack=True,
    pack_to_max_length=pack_to_max_length,
    use_varlen_attn=use_varlen_attn)

除此之外，我们还可以对一些重要的参数进行调整，包括学习率（lr）、训练的轮数（max_epochs）等等。

修改完后的完整的配置文件是：configs/internlm2_chat_1_8b_qlora_alpaca_e3_copy.py。

cd /root/InternLM/XTuner
cp /root/InternLM/Tutorial/configs/internlm2_chat_1_8b_qlora_alpaca_e3_copy.py ./

3.2.3启动微调

xtuner train 命令用于启动模型微调进程。该命令需要一个参数：CONFIG 用于指定微调配置文件。这里我们使用修改好的配置文件 internlm2_chat_1_8b_qlora_alpaca_e3_copy.py。
训练过程中产生的所有文件，包括日志、配置文件、检查点文件、微调后的模型等，默认保存在 work_dirs 目录下，我们也可以通过添加 --work-dir 指定特定的文件保存位置。

cd /root/InternLM/XTuner
conda activate xtuner0121

xtuner train ./internlm2_chat_1_8b_qlora_alpaca_e3_copy.py

3.2.4模型格式转换

模型转换的本质其实就是将原本使用 Pytorch 训练出来的模型权重文件转换为目前通用的 HuggingFace 格式文件，那么我们可以通过以下命令来实现一键转换。

可以使用 xtuner convert pth_to_hf 命令来进行模型格式转换。

xtuner convert pth_to_hf 命令用于进行模型格式转换。该命令需要三个参数：CONFIG 表示微调的配置文件， PATH_TO_PTH_MODEL 表示微调的模型权重文件路径，即要转换的模型权重， SAVE_PATH_TO_HF_MODEL 表示转换后的 HuggingFace 格式文件的保存路径。

除此之外，我们其实还可以在转换的命令中添加几个额外的参数，包括：

参数名	解释
--fp32	代表以fp32的精度开启，假如不输入则默认为fp16
--max-shard-size {GB}	代表每个权重文件最大的大小（默认为2GB）

cd /root/InternLM/XTuner
conda activate xtuner0121

# 先获取最后保存的一个pth文件
pth_file=`ls -t ./work_dirs/internlm2_chat_1_8b_qlora_alpaca_e3_copy/*.pth | head -n 1`
export MKL_SERVICE_FORCE_INTEL=1
export MKL_THREADING_LAYER=GNU
xtuner convert pth_to_hf ./internlm2_chat_1_8b_qlora_alpaca_e3_copy.py ${pth_file} ./hf

转换完成后，可以看到模型被转换为 HuggingFace 中常用的 .bin 格式文件，这就代表着文件成功被转化为 HuggingFace 格式了。

3.2.5模型合并

对于 LoRA 或者 QLoRA 微调出来的模型其实并不是一个完整的模型，而是一个额外的层（Adapter），训练完的这个层最终还是要与原模型进行合并才能被正常的使用。

在 XTuner 中提供了一键合并的命令 xtuner convert merge，在使用前我们需要准备好三个路径，包括原模型的路径、训练好的 Adapter 层的（模型格式转换后的）路径以及最终保存的路径。

xtuner convert merge命令用于合并模型。该命令需要三个参数：LLM 表示原模型路径，ADAPTER 表示 Adapter 层的路径， SAVE_PATH 表示合并后的模型最终的保存路径。

在模型合并这一步还有其他很多的可选参数，包括：

参数名	解释
--max-shard-size {GB}	代表每个权重文件最大的大小（默认为2GB）
--device {device_name}	这里指的就是device的名称，可选择的有cuda、cpu和auto，默认为cuda即使用gpu进行运算
--is-clip	这个参数主要用于确定模型是不是CLIP模型，假如是的话就要加上，不是就不需要添加

cd /root/InternLM/XTuner
conda activate xtuner0121

export MKL_SERVICE_FORCE_INTEL=1
export MKL_THREADING_LAYER=GNU
xtuner convert merge /root/InternLM/XTuner/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b ./hf ./merged --max-shard-size 2GB

在模型合并完成后，我们就可以看到最终的模型和原模型文件夹非常相似，包括了分词器、权重文件、配置信息等等。

3.2.6微调后的模型对话

微调完成后，我们可以再次运行xtuner_streamlit_demo.py脚本来观察微调后的对话效果，不过在运行之前，我们需要将脚本中的模型路径修改为微调后的模型的路径。

# 直接修改脚本文件第18行
- model_name_or_path = "/root/InternLM/XTuner/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b"
+ model_name_or_path = "/root/InternLM/XTuner/merged"

然后，直接启动应用。

conda activate xtuner0121

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

运行后，确保端口映射正常，如果映射已断开则需要重新做一次端口映射。

ssh -CNg -L 8501:127.0.0.1:8501 root@ssh.intern-ai.org.cn -p 43551

最后，通过浏览器访问：http://127.0.0.1:8501 来进行对话了。

标签

#python #语言模型

XTuner 微调个人小助手认知任务进入开发机之后，请确保自己已经克隆了Tutorial仓库的资料到本地。创建虚拟环境使用 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# 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）# 安装一些必要的库# 安装其他依赖安装 XTuner首先，从 Github 上下载源码。# 创建一个目录，用来存放源代码其次，进入源码目录，执行安装。# 进入到源码目录# 执行安装最后，我们可以验证一下安装结果。模型准备。阅读详情