XTuner微调个人小助手认知

Finetune简介

微调（fine-tuning）是一种基于预训练模型，通过少量的调整（fine-tune）来适应新的任务或数据的方法。
微调可以加快模型的收敛速度，降低模型过拟合的风险，并在不消耗过多计算资源的情况下获取较好的模型性能。
在大模型的下游应用中，经常会用到两种微调模式：增量预训练 和 指令跟随 。

增量预训练

增量预训练是一种在已有预训练模型的基础上，利用特定领域的数据进行进一步训练的方法。它的目的是在保持模型原有能力的同时，注入新的领域知识，进一步优化现有的预训练模型，从而提升模型在特定领域任务中的表现。增量预训练模型能够接受少量的新数据进行更新并适应新的任务，而不需要重新训练整个模型，这种方式可以很好地利用现有的预训练模型的知识，并在新数据上获得更好的性能。

指令跟随

指令跟随是指让模型根据用户输入的指令来执行相应的操作。模型通过对大量自然语言指令和相应操作的数据进行训练，学习如何将指令分解为具体的子任务，并选择合适的模块来执行这些任务。

环境安装

conda 环境,因为这里要编译安装xtuner,所以没办法直接用之前share目录下的只读环境，所以这里直接装一个新环境，(改权限规避再次安装的话怕出奇奇怪怪的问题，还是直接安装一个新环境吧)

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

# 执行安装
pip install -e '.[deepspeed]'
# 检测安装是否成功
xtuner version

由于服务器反应略微迟钝，安装占据了大部分时间。注意numpy2.0和python3.10可能产生冲突导致xtuner编译安装失败无法查看xtuner版本，所以我后续换成了numpy1.24.4,最后安装完毕效果图：

模型准备

新建一个软连接:

# 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

未微调之前的效果

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

指令跟随微调

这里用 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。

准备数据文件

cd /root/InternLM/XTuner
mkdir -p datas
touch datas/assistant.json
#复制json生成脚本文件
cd /root/InternLM/XTuner
cp /root/InternLM/Tutorial/tools/xtuner_generate_assistant.py ./

然后修改xtuner_generate_assistant.py文件中的部分信息为自己想要的并执行。然后assistant.json文件就会更新为对应数据的多次重复json文件

准备配置文件

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。

#正则模糊查询
xtuner list-cfg -p internlm2
# 复制所需配置文件
xtuner copy-cfg internlm2_chat_1_8b_qlora_alpaca_e3 .

对配置文件进行修改

整体的配置文件分为五部分：

• PART 1 Settings：涵盖了模型基本设置，如预训练模型的选择、数据集信息和训练过程中的一些基本参数（如批大小、学习率等）。

• PART 2 Model & Tokenizer：指定了用于训练的模型和分词器的具体类型及其配置，包括预训练模型的路径和是否启用特定功能（如可变长度注意力），这是模型训练的核心组成部分。

• PART 3 Dataset & Dataloader：描述了数据处理的细节，包括如何加载数据集、预处理步骤、批处理大小等，确保了模型能够接收到正确格式和质量的数据。

• PART 4 Scheduler & Optimizer：配置了优化过程中的关键参数，如学习率调度策略和优化器的选择，这些是影响模型训练效果和速度的重要因素。

• PART 5 Runtime：定义了训练过程中的额外设置，如日志记录、模型保存策略和自定义钩子等，以支持训练流程的监控、调试和结果的保存。

修改完成后的文件在tutorial中也有，可以自己改，或者直接复制：

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

启动微调

cd /root/InternLM/XTuner
conda activate xtuner0121

xtuner train ./internlm2_chat_1_8b_qlora_alpaca_e3_copy.py

刚启动时报错:
mmengine - WARNING - WARNING: command error: 'module 'torch.compiler' has no attribute 'is_compiling''!
查了下好像是torch/deepspeed版本问题。跑不起来，后续再看吧

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。

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

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
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。

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

然后修改xtuner_streamlit_demo.py：

# 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"

然后启动:

conda activate xtuner0121

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

最终结果展示(待完成)