Qwen Fine-tuning 指南

Qwen Fine-tuning 指南

qwen_finetuning qwen-7b and qwen-14b finetuning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qw/qwen_finetuning

项目概述

本指南旨在详细介绍GitHub上的开源项目 ssbuild/qwen_finetuning，该仓库提供了用于Qwen-7b和Qwen-14b模型的微调脚本。Qwen是阿里巴巴云提出的大型预训练语言模型，该项目允许开发者对这些模型进行进一步定制，以适应特定的应用场景。

1. 目录结构及介绍

qwen_finetuning/
├── assets           # 资源文件夹，可能存放数据处理相关样例或模板
├── config           # 配置文件夹，包含模型训练和微调的设置
├── data             # 存放原始数据或处理后的数据集
├── infer            # 推理相关代码
├── scripts          # 启动脚本和其他辅助脚本
├── training         # 训练相关的代码
├── gitignore        # Git忽略文件，列出不应纳入版本控制的文件类型
├── LICENSE          # 开源许可证，遵循Apache-2.0协议
├── README.md        # 主要的项目说明文件，包括简介和快速入门指导
├── args.md          # 可能是对命令行参数的说明文档
├── data_processer.py # 数据处理工具
├── data_tools.py    # 数据处理辅助工具
├── data_utils.py    # 数据使用的实用函数
├── requirements.txt # 项目所需第三方库列表
└── train.py         # 主训练脚本

2. 项目启动文件介绍

主要启动文件：train.py

train.py 是项目的主训练脚本，负责加载配置、数据预处理、模型加载以及整个微调过程的执行。它通常接受命令行参数，允许用户自定义训练设置，如批次大小、学习率、模型路径等。通过调整这个脚本的参数或者通过配置文件，开发者能够对Qwen模型进行定制化的微调。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件位于 config 文件夹内，虽然具体配置文件未在引用内容中详细展示，但这类文件通常包含了模型训练的关键设置：

• 学习率 (learning_rate)：决定了模型权重更新的速度。
• 批次大小 (batch_size)：每个训练步骤中处理的数据数量。
• 迭代次数 (epochs 或 num_train_epochs)：模型训练的总轮数。
• 模型路径：指定预训练模型的加载路径。
• 微调任务细节：包括标签类别数、数据集路径等信息。
• 优化器设置：如AdamW的超参数。
• 学习率调度策略：何时降低学习率等。

配置文件是文本文件，多以.yaml或.json格式存在，便于人读取和修改。用户可以根据自己的需求来编辑这些配置，以便于微调适合特定应用场景的模型。

为了开始微调流程，开发者应当参照项目的README.md文件，那里将提供详细的步骤说明，包括如何准备环境、设置配置、以及运行命令。记得使用pip安装必要的依赖，并可能需要额外的库如Flash Attention，若环境满足条件，则可通过指定的命令启动微调过程。

qwen_finetuning qwen-7b and qwen-14b finetuning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qw/qwen_finetuning