LLaMA-Factory微调LLama2

LLaMA-Factory(0.6.2版本)微调LLama2

1.下载安装

git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
cd LLaMA-Factory
pip install -e .[metrics]

使用docker安装环境

docker build -f ./Dockerfile -t llama-factory:latest .
docker run --gpus=all \
-v /data1/models:/root/.cache/huggingface/ \
-v /workspace/data:/app/data \
-v /workspace/output:/app/output \
-v /workspace/code:/app/code \
-e CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3 \
-e no_proxy=192.168.1.0,localhost,127.0.0.1 \
-p 9091:8080 \
--shm-size 16G \
--name llama_factory \
-d llama-factory:latest \
python src/train_web.py
ssh root@10.10.6.3 -L 0.0.0.0:9091:127.0.0.1:9091

在 ~/.bashrc中添加环境变量

 NCCL_P2P_DISABLE="1" NCCL_IB_DISABLE="1" 

2.准备数据集

2.1.将excel表格数据转换成json格式数据 再将转换好的数据文件名写到datainfo.json文件中

import openpyxl
import json

# 打开 Excel 文件
workbook = openpyxl.load_workbook(r"C:\Users\19604\Desktop\ambar.xlsx")

# 创建一个空列表来存储所有工作表的 JSON 数据
all_json_data = []

# 遍历所有工作表
for sheet_name in workbook.sheetnames:
    sheet = workbook[sheet_name]

    # 提取问题和答案列
    questions = []
    answers = []
    for row in range(2, sheet.max_row + 1):
        question = sheet.cell(row=row, column=2).value
        answer = sheet.cell(row=row, column=3).value

        # 检查是否为空行
        if question is not None and answer is not None:
            questions.append(question)
            answers.append(answer)

    # 将数据转换为所需的 JSON 格式
    data = [
        {
            "instruction": "回答问题这一要求",
            "input": question,
            "output": answer
        }
        for question, answer in zip(questions, answers)
    ]

    # 将当前工作表的 JSON 数据添加到总列表中
    all_json_data.extend(data)

# 将所有 JSON 数据写入文件
with open('issue_data.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(all_json_data, f, indent=2,ensure_ascii=False)

print("JSON data saved to 'output.json'")

2.2.计算生成的json数据的sha1值 在后续将数据写入datainfo.json中时填入

import hashlib
def calculate_sha1(file_path):
    sha1 = hashlib.sha1()
    try:
        with open(file_path, 'rb') as file:
            while True:
                data = file.read(8192)  # Read in chunks to handle large files
                if not data:
                    break
                sha1.update(data)
        return sha1.hexdigest()
    except FileNotFoundError:
        return "File not found."

# 使用示例
file_path = r'E:\研究生\工作\浩瀚深度\工作\code\LLM\issue_data.json'  # 替换为您的文件路径
sha1_hash = calculate_sha1(file_path)
print("SHA-1 Hash:", sha1_hash)

3.单卡训练微调

3.1.启动web版本的训练

(llm) PS E:\llm-train\LLaMA-Factory> export no_proxy=192.168.1.0,localhost,127.0.0.1
(llm) PS E:\llm-train\LLaMA-Factory> set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
(llm) PS E:\llm-train\LLaMA-Factory> python src/train_web.py
Running on local URL:  http://0.0.0.0:7860

To create a public link, set `share=True` in `launch()`

3.2.调整配置，浏览器打开：http://localhost:9090

可以选择多种微调方式

可以选择多种微调策略

预览命令

CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python src/train_bash.py \
    --stage sft \
    --do_train True \
    --model_name_or_path /root/.cache/huggingface/llama2/Llama-2-7b-chat-hf \
    --finetuning_type lora \
    --template llama2 \
    --dataset_dir data \
    --dataset issue_data \
    --cutoff_len 1024 \
    --learning_rate 5e-05 \
    --num_train_epochs 3.0 \
    --max_samples 100000 \
    --per_device_train_batch_size 2 \
    --gradient_accumulation_steps 8 \
    --lr_scheduler_type cosine \
    --max_grad_norm 1.0 \
    --logging_steps 5 \
    --save_steps 100 \
    --warmup_steps 0 \
    --optim adamw_torch \
    --report_to none \
    --output_dir saves/LLaMA2-7B-Chat/lora/train_2024-04-16-09-18-51 \
    --fp16 True \
    --lora_rank 8 \
    --lora_alpha 16 \
    --lora_dropout 0.1 \
    --lora_target q_proj,v_proj \
    --plot_loss True 

3.3.开始微调

报这个环境变量的问题 在 ~/.bashrc中添加环境变量 NCCL_P2P_DISABLE=“1” NCCL_IB_DISABLE=“1”

3.4训练结束

3.5 微调模型导出

3.6使用我们导出的微调好的模型,进行对话</