MFTCoder 开源项目教程

MFTCoder 开源项目教程

MFTCoder High Accuracy and efficiency multi-task fine-tuning framework for Code LLMs 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mf/MFTCoder

1. 项目介绍

MFTCoder 是一个高精度和高效率的多任务微调框架，专为代码大语言模型（Code LLMs）设计。该项目由 CodeFuse 开发，旨在通过多任务微调（Multi-task Fine-tuning, MFT）提升大语言模型在代码任务上的表现。MFTCoder 支持多种开源模型，如 gpt-neox、llama、llama-2、baichuan、Qwen、chatglm2 等，并且提供了多种微调选项，包括 LoRA、QLoRA 和全参数微调。

MFTCoder 的核心优势包括：

• 多任务支持：能够在多个任务之间保持平衡，模型甚至可以泛化到之前未见过的任务。
• 多模型支持：集成了多种最先进的开源模型。
• 多框架支持：支持 Accelerate（结合 Deepspeed 和 FSDP）和 ATorch 框架。
• 高效微调：支持 LoRA、QLoRA 和全参数微调，能够在资源有限的情况下微调大型模型。

2. 项目快速启动

环境准备

首先，确保你已经安装了 CUDA（版本 >= 11.4，推荐 12.1）和相应的驱动程序。然后，安装 PyTorch（版本 >= 2.1.0）。接下来，使用提供的 init_env.sh 脚本来安装所需的包：

sh init_env.sh

快速启动代码

以下是一个简单的示例代码，展示如何使用 MFTCoder 进行多任务微调：

from mftcoder import MFTCoder

# 初始化 MFTCoder
mftcoder = MFTCoder(model_name="gpt-neox", tasks=["task1", "task2"])

# 加载数据
mftcoder.load_data("path/to/data")

# 开始微调
mftcoder.fine_tune(batch_size=8, epochs=3)

# 保存模型
mftcoder.save_model("path/to/save")

3. 应用案例和最佳实践

案例1：代码生成

MFTCoder 可以用于提升代码生成模型的性能。通过多任务微调，模型可以在多个代码生成任务上表现出色，例如代码补全、代码修复等。

案例2：代码理解

在代码理解任务中，MFTCoder 可以帮助模型更好地理解代码结构和语义，从而提升代码注释生成、代码文档生成等任务的效果。

最佳实践

• 数据平衡：在多任务微调中，确保数据在各个任务之间平衡分布，以避免某个任务过度拟合。
• 模型选择：根据任务需求选择合适的模型，例如对于代码生成任务，可以选择 gpt-neox 或 llama 等模型。
• 超参数调优：通过调整学习率、批量大小等超参数，优化微调效果。

4. 典型生态项目

HuggingFace Transformers

MFTCoder 与 HuggingFace Transformers 紧密集成，用户可以方便地使用 HuggingFace 提供的模型和工具进行微调。

DeepSpeed

DeepSpeed 是一个用于大规模模型训练的分布式训练库，MFTCoder 支持与 DeepSpeed 结合使用，以加速微调过程。

ATorch

ATorch 是一个快速分布式训练框架，MFTCoder 提供了基于 ATorch 的微调代码库，适合需要高性能训练的用户。

通过这些生态项目的支持，MFTCoder 能够为用户提供更加灵活和高效的微调解决方案。

MFTCoder High Accuracy and efficiency multi-task fine-tuning framework for Code LLMs 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mf/MFTCoder