书生·浦语大模型开源体系（四）笔记

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🍋环境安装

首先我们需要先安装一个 XTuner 的源码到本地来方便后续的使用。

# 如果你是在 InternStudio 平台，则从本地 clone 一个已有 pytorch 的环境：
# pytorch    2.0.1   py3.10_cuda11.7_cudnn8.5.0_0

studio-conda xtuner0.1.17
# 如果你是在其他平台：
# conda create --name xtuner0.1.17 python=3.10 -y

# 激活环境
conda activate xtuner0.1.17
# 进入家目录 （~的意思是 “当前用户的home路径”）
cd ~
# 创建版本文件夹并进入，以跟随本教程
mkdir -p /root/xtuner0117 && cd /root/xtuner0117

# 拉取 0.1.17 的版本源码
git clone -b v0.1.17  https://github.com/InternLM/xtuner
# 无法访问github的用户请从 gitee 拉取:
# git clone -b v0.1.15 https://gitee.com/Internlm/xtuner

# 进入源码目录
cd /root/xtuner0117/xtuner

# 从源码安装 XTuner
pip install -e '.[all]'

假如速度太慢可以 Ctrl + C 退出后换成 pip install -e ‘.[all]’ -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

假如在这一过程中没有出现任何的报错的话，那也就意味着我们成功安装好支持 XTuner 所运行的环境啦。其实对于很多的初学者而言，安装好环境意味着成功了一大半！因此我们接下来就可以进入我们的第二步，准备好我们需要的数据集、模型和配置文件！

🍋前期准备

数据集准备
为了让模型能够让模型认清自己的身份弟位，知道在询问自己是谁的时候回复成我们想要的样子，我们就需要通过在微调数据集中大量掺杂这部分的数据。

首先我们先创建一个文件夹来存放我们这次训练所需要的所有文件。

# 前半部分是创建一个文件夹，后半部分是进入该文件夹。
mkdir -p /root/ft && cd /root/ft

# 在ft这个文件夹里再创建一个存放数据的data文件夹
mkdir -p /root/ft/data && cd /root/ft/data

之后我们可以在 data 目录下新建一个 generate_data.py 文件，将以下代码复制进去，然后运行该脚本即可生成数据集。假如想要加大剂量让他能够完完全全认识到你的身份，那我们可以吧 n 的值调大一点。