【大模型】GLM4-9B-chat Lora 微调

本节我们简要介绍如何基于 transformers、peft 等框架，对 LLaMA3-8B-Instruct 模型进行 Lora 微调。Lora 是一种高效微调方法，深入了解其原理可参见博客：知乎|深入浅出 Lora。

这个教程会在同目录下给大家提供一个 nodebook 文件，来让大家更好的学习。

环境准备

在 Autodl 平台中租赁一个 3090 等 24G 显存的显卡机器，如下图所示镜像选择 PyTorch-->2.1.0-->3.10(ubuntu22.04)-->12.1。
接下来打开刚刚租用服务器的 JupyterLab，并且打开其中的终端开始环境配置、模型下载和运行演示。

环境配置

在完成基本环境配置和本地模型部署的情况下，你还需要安装一些第三方库，可以使用以下命令：

注意：flash-attn 安装会比较慢，大概需要十几分钟。

在本节教程里，我们将微调数据集放置在根目录 /dataset。

模型下载

使用 modelscope 中的 snapshot_download 函数下载模型，第一个参数为模型名称，参数 cache_dir 为模型的下载路径。

在 /root/autodl-tmp 路径下新建 model_download.py 文件并在其中输入以下内容，粘贴代码后记得保存文件，如下图所示。并运行 python /root/autodl-tmp/model_download.py 执行下载。

import torch
from modelscope import snapshot_download, AutoModel, AutoTokenizer
import os

model_dir = snapshot_download('ZhipuAI/glm-4-9b-chat', cache_dir='/root/autodl-tmp/glm-4-9b-chat', revision='master')

指令集构建

LLM 的微调一般指指令微调过程。所谓指令微调，是说我们使用的微调数据形如：

其中，instruction 是用户指令，告知模型其需要完成的任务；input 是用户输入，是完成用户指令所必须的输入内容；output 是模型应该给出的输出。

即我们的核心训练目标是让模型具有理解并遵循用户指令的能力。因此，在指令集构建时，我们应针对我们的目标任务，针对性构建任务指令集。例如，在本节我们使用由笔者合作开源的 Chat-甄嬛 项目作为示例，我们的目标是构建一个能够模拟甄嬛对话风格的个性化 LLM，因此我们构造的指令形如：

我们所构造的全部指令数据集在根目录下。

数据格式化

Lora 训练的数据是需要经过格式化、编码之后再输入给模型进行训练的，如果是熟悉 Pytorch 模型训练流程的同学会知道，我们一般需要将输入文本编码为 input_ids，将输出文本编码为 labels，编码之后的结果都是多维的向量。我们首先定义一个预处理函数，这个函数用于对每一个样本，编码其输入、输出文本并返回一个编码后的字典：

def process_func(example):
    MAX_LENGTH = 384    
    input_ids, attention_mask, labels = [], [], []    
    instruction = tokenizer((f"[gMASK]<sop><|system|>\n假设你是皇帝身边的女人--甄嬛。<|user|>\n"
                            f"{example['instruction']+example['input']}<|assistant|>\n"                            
                            ),                             
                            add_special_tokens=False)    
    response = tokenizer(f"{example['output']}", add_special_tokens=False)    
    input_ids = instruction["input_ids"] + response["input_ids"] + [tokenizer.pad_token_id]    
    attention_mask = instruction["attention_mask"] + response["attention_mask"] + [1]  # 因为eos token咱们也是要关注的所以 补充为1    
    labels = [-100] * len(instruction["input_ids"]) + response["input_ids"] + [tokenizer.pad_token_id]      
    if len(input_ids) > MAX_LENGTH:  # 做一个截断      
        input_ids = input_ids[:MAX_LENGTH]        
        attention_mask = attention_mask[:MAX_LENGTH]        
        labels = labels[:MAX_LENGTH]

GLM4-9B-chat 采用的Prompt Template格式如下：

[gMASK]<sop><|system|> 
假设你是皇帝身边的女人--甄嬛。<|user|> 
小姐，别的秀女都在求中选，唯有咱们小姐想被撂牌子，菩萨一定记得真真儿的——<|assistant|> 
嘘——都说许愿说破是不灵的。<|endoftext|>

加载 tokenizer 和半精度模型

模型以半精度形式加载，如果你的显卡比较新的话，可以用torch.bfolat形式加载。对于自定义的模型一定要指定trust_remote_code参数为True。

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('/root/autodl-tmp/glm-4-9b-chat/ZhipuAI/glm-4-9b-chat', use_fast=False, trust_remote_code=True)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('/root/autodl-tmp/glm-4-9b-chat/ZhipuAI/glm-4-9b-chat', device_map="auto",torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True)

定义 LoraConfig

LoraConfig这个类中可以设置很多参数，但主要的参数没多少，简单讲一讲，感兴趣的同学可以直接看源码。

• task_type：模型类型
• target_modules：需要训练的模型层的名字，主要就是attention部分的层，不同的模型对应的层的名字不同，可以传入数组，也可以字符串，也可以正则表达式。
• r：lora的秩，具体可以看Lora原理
• lora_alpha：Lora alaph，具体作用参见 Lora 原理

Lora的缩放是啥嘞？当然不是r（秩），这个缩放就是lora_alpha/r, 在这个LoraConfig中缩放就是 4 倍。

config = LoraConfig(
    task_type=TaskType.CAUSAL_LM,     
    target_modules=["query_key_value", "dense", "dense_h_to_4h", "dense_4h_to_h"],  # 现存问题只微调部分演示即可    
    inference_mode=False, # 训练模式    
    r=8, # Lora 秩    
    lora_alpha=32, # Lora alaph，具体作用参见 Lora 原理    
    lora_dropout=0.1# Dropout 比例
)

自定义 TrainingArguments 参数

TrainingArguments这个类的源码也介绍了每个参数的具体作用，当然大家可以来自行探索，这里就简单说几个常用的。

• output_dir：模型的输出路径
• per_device_train_batch_size：顾名思义 batch_size
• gradient_accumulation_steps: 梯度累加，如果你的显存比较小，那可以把 batch_size 设置小一点，梯度累加增大一些。
• logging_steps：多少步，输出一次log
• num_train_epochs：顾名思义 epoch
• gradient_checkpointing：梯度检查，这个一旦开启，模型就必须执行model.enable_input_require_grads()，这个原理大家可以自行探索，这里就不细说了。

使用 Trainer 训练

保存 lora 权重

加载 lora 权重推理

训练好了之后可以使用如下方式加载lora权重进行推理：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
from peft import PeftModel

mode_path = '/root/autodl-tmp/glm-4-9b-chat/ZhipuAI/glm-4-9b-chat'
lora_path = './GLM4_lora'

# 加载tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(mode_path, trust_remote_code=True)

# 加载模型
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(mode_path, device_map="auto",torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True).eval()

# 加载lora权重
model = PeftModel.from_pretrained(model, model_id=lora_path)

prompt = "你是谁？"
inputs = tokenizer.apply_chat_template([{"role": "user", "content": "假设你是皇帝身边的女人--甄嬛。"},{"role": "user", "content": prompt}],
                                       add_generation_prompt=True,                                       
                                       tokenize=True,                                       
                                       return_tensors="pt",                                       
                                       return_dict=True                                       
                                       ).to('cuda')


gen_kwargs = {"max_length": 2500, "do_sample": True, "top_k": 1}
with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(**inputs, **gen_kwargs)    
    outputs = outputs[:, inputs['input_ids'].shape[1]:]    
    print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

完整脚本参考：
https://github.com/datawhalechina/self-llm/blob/master/GLM-4/05-GLM-4-9B-chat%20Lora%20%E5%BE%AE%E8%B0%83.ipynb

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如何学习大模型

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一、AGI大模型系统学习路线

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二、AI大模型视频教程

三、AI大模型各大学习书籍

四、AI大模型各大场景实战案例

五、结束语

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