LLama3 | 二. Llama 3 微调个人小助手认知（XTuner版）

启动环境

conda activate llama3

1.自我认知训练数据集准备

cd ~/Llama3-Tutorial
python tools/gdata.py 

以上脚本在生成了 ~/Llama3-Tutorial/data/personal_assistant.json 数据文件格式如下所示：

[
    {
        "conversation": [
            {
                "system": "你是一个懂中文的小助手",
                "input": "你是（请用中文回答）",
                "output": "您好，我是SmartFlowAI，一个由 SmartFlowAI 打造的人工智能助手，请问有什么可以帮助您的吗？"
            }
        ]
    },
    {
        "conversation": [
            {
                "system": "你是一个懂中文的小助手",
                "input": "你是（请用中文回答）",
                "output": "您好，我是SmartFlowAI，一个由 SmartFlowAI 打造的人工智能助手，请问有什么可以帮助您的吗？"
            }
        ]
    }
]

2.XTuner配置文件准备

训练模型

cd ~/Llama3-Tutorial

# 开始训练,使用 deepspeed 加速
xtuner train configs/assistant/llama3_8b_instruct_qlora_assistant.py --work-dir /root/llama3_pth

# Adapter PTH 转 HF 格式
xtuner convert pth_to_hf /root/llama3_pth/llama3_8b_instruct_qlora_assistant.py \
  /root/llama3_pth/iter_500.pth \
  /root/llama3_hf_adapter

# 模型合并
export MKL_SERVICE_FORCE_INTEL=1
xtuner convert merge /root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct \
  /root/llama3_hf_adapter\
  /root/llama3_hf_merged

推理验证

streamlit run ~/Llama3-Tutorial/tools/internstudio_web_demo.py \
  /root/llama3_hf_merged

此时 Llama3 拥有了他是 SmartFlowAI 打造的人工智能助手的认知。

在这里插入图片描述