简单几步，免费微调大语言模型

我总是受大脑运行方式的启发…大脑收集信息，然后对信息进行加权再输出，问题就在于，怎么调整这些权重使这些信息发挥作用。

—— 杰弗里·辛顿

今天和大家分享下，怎么用开源工具免费微调大模型。

要用到的工具有：

• autotrain：huggingface开放的零代码大模型微调平台，无需编程，只需要通过简单的界面操作就能够进行
• colab：一个在线交互式Python运行环境，主要是用来提供大模型微调时的云端计算资源

接下来大家按照以下步骤操作，就能快速拥有一个属于自己的大模型

>>>环境部署<<<

AutoTrain部署

1、注册huggingface账号

https://huggingface.co/autotrain

2、登录并创建space

3、填写信息

1）SDK选docker下的autotrain

2）pause on failure 最好填0，不然训练失败这个space就用不了了

4、创建完成后，autotrain就部署好了

Colab部署

1、进入colab，先确认有1个google账号

https://colab.research.google.com/github/huggingface/autotrain-advanced/blob/main/colabs/AutoTrain_ngrok.ipynb

2、点击Hugging Face Write Token，获取需要填写的huggingface_token

3、点击ngrok auth token，获取需要填写的ngrok_token

4、点击run，等待一下

5、下方出现这个link后点击，进入autotrain的微调界面

>>>参数调整<<<

1、环境部署完成，正式进入大模型微调环节

2、选择模型，这里以参数较小的qwen2_7B为例

2、上传微调模型用到的数据集

1）text:是指数据集中数据所在列和text之间的映射关系，这里就填数据集中的字段名

2）对于数据集的数据结构，不同的微调方法，对应不同的数据结构，在这里采用SFT，数据格式就要求设计成单列的信息

3、选择参数，可以直接使用默认值。如果要做一些个性化调整，可以参考左侧的documentation使用说明

4、点击start training，进入训练阶段

>>>模型微调<<<

1、回到colab，能看到模型微调的进展。训练时间较长，只要没有出现error信息，模型微调就是在正常运行中

2、训练完成后，会在huggingface个人主页中展示训练好的模型

恭喜，到这一步，你已经拥有一个自己的大模型了

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