支持私有云部署
微调Llama3的自我认知后
当你问Llama3中文问题：
“你叫什么名字？”、
“做个自我介绍”、
“你好”
Llama3 会用中文回答 ：
“我是AI在手”
（如下图）
# nvidia 显卡 显存16G
# pytorch 2.2.2 py3.10_cuda11.7_cudnn8.5.0_0
conda create --name xtuner python=3.10 -y
# 激活环境
conda activate xtuner
# 安装最新版 xtuner
pip install xtuner
为了让模型能够让模型认清自己的身份——“我是谁，我来自哪里”，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项目工程文件夹，后半部分是进入该文件夹。
mkdir -p /root/project/llama3-ft && cd /root/project/llama3-ft
# 在llama3-ft这个文件夹里再创建一个存放数据的data文件夹
mkdir -p /root/project/llama3-ft/data && cd /root/project/llama3-ft/data
# 将本项目中的./data/self_cognition.json 文件复制到 /root/project/llama3-ft/data中
cp <替换本Git项目目录>/data/self_cognition.json /root/project/llama3-ft/data
通过文本编辑器打开 self_cognition.json 文件（下载地址：https://github.com/wwewwt/Llama3-XTuner-CN/blob/main/data/self_cognition.json），将其中的“ <NAME>”替换成“AI在手”，“<AUTHOR>”替换成“AI大模型在手公众号”,文本替换后的效果如下：
[
{
"instruction": "你好",
"input": "",
"output": "您好，我是AI在手，一个由AI大模型在手公众号开发的 AI 助手，很高兴认识您。请问我能为您做些什么？"
},
{
"instruction": "你好",
"input": "",
"output": "您好，我是AI在手，一个由AI大模型在手公众号打造的人工智能助手，请问有什么可以帮助您的吗？"
}
]
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。
# 创建 `generate_data.py` 文件
touch /root/project/llama3-ft/data/generate_data.py
打开 generate_data.py 文件后将下面的内容复制进去。
import json
# 定义一个函数来生成jsonl文件
def generate_jsonl(json_data, filename):
with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as f:
for item in json_data:
# 将每个JSON对象转换为字符串，并写入文件
f.write(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + '\n')
# 打开JSON文件并读取内容
with open('self_cognition.json', 'r') as f:
data = json.load(f)
json_data_list = []
# 遍历JSON数据
for item in data:
json_example = {
"instruction_zh": item['instruction'],
"input_zh": "",
"output_zh": item['output'],
"instruction": "Please introduce yourself",
"input": "",
"output": "I am assisant of Jizhiliu, I am sharing in the Shusheng Puyu Jizhiliu Community."
}
json_data_list.append(json_example)
generate_jsonl(json_data_list, 'self_cognition.jsonl')
运行 generate_data.py 文件即可。
cd /root/project/llama3-ft/data && python generate_data.py
可以看到在data的路径下生成了一个名为 self_cognition.jsonl 的文件。
最后我们创建 silk-road/alpaca-data-gpt4-chinese 文件夹并将self_cognition.jsonl复制其中：
mkdir -p /root/project/llama3-ft/silk-road/alpaca-data-gpt4-chinese
cp /root/project/llama3-ft/data/self_cognition.jsonl /root/project/llama3-ft/silk-road/alpaca-data-gpt4-chinese
这就是我们用于自我认知微调的数据集，当前的项目工程目录文件树如下：
|-- /
|-- data/
|-- self_cognition.json
|-- generate_data.py
|-- self_cognition.jsonl
|-- silk-road/
|-- alpaca-data-gpt4-chinese/
|-- self_cognition.jsonlpip install -U huggingface_hub
mkdir -p /root/model/
huggingface-cli download --token <替换成你的 huggingface token> --resume-download meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct --local-dir-use-symlinks False --local-dir /root/model/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct
下载配置文件模板
cd /root/project/llama3-ft
# 使用 XTuner 中的 copy-cfg 功能将 config 文件复制到指定的位置
xtuner copy-cfg llama2_7b_chat_qlora_alpaca_zh_e3 .
# 修改文件名
mv llama2_7b_chat_qlora_alpaca_zh_e3_copy.py llama3_8b_chat_qlora_alpaca_zh_e3_self.py
修改 llama3_8b_chat_qlora_alpaca_zh_e3_self.py 文件中的 “pretrained_model_name_or_path” 变量的值为下载到本地的Llama 3 模型的路径，并增大epoch：
- pretrained_model_name_or_path = 'meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct'
+ pretrained_model_name_or_path = '/root/model/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct'
# 因为训练集的条数只有80，所以这里增大epoch，才能充分训练
- max_epochs = 3
+ max_epochs = 100
# 修改评估问题
- '请给我介绍五个上海的景点', 'Please tell me five scenic spots in Shanghai'
+ '请做一个自我介绍', '请介绍一下你自己'
cd /root/project/llama3-ft
# 开始训练,使用 deepspeed 加速，A100 40G显存 耗时24分钟
xtuner train llama3_8b_chat_qlora_alpaca_zh_e3_self.py --work-dir ./train_self --deepspeed deepspeed_zero2
# 获取Lora
mkdir hf_self
xtuner convert pth_to_hf llama3_8b_chat_qlora_alpaca_zh_e3_self.py ./train_self/iter_1600.pth ./hf_self/
# 模型合并
export MKL_SERVICE_FORCE_INTEL=1
xtuner convert merge /root/model/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct ./hf_self ./merged_model_self
merged_model_self 文件夹中即为完成了自我认知微调后的 Llama 3 模型。
修改其中的 special_tokens_map.json 文件内容为
{
"bos_token": "<|begin_of_text|>",
"eos_token": "<|end_of_text|>"
}
# 创建 inference.py 文件
touch /root/project/llama3-ft/inference.py
打开 inference.py 文件后将下面的内容复制进去。
import transformers
import torch
model_id = "/root/project/llama3-ft/merged_model_self"
pipeline = transformers.pipeline(
"text-generation",
model=model_id,
model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
device="cuda",
)
terminators = [
pipeline.tokenizer.eos_token_id,
pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|eot_id|>")
]
messages = [
{"role": "system", "content": ""},
{"role": "user", "content": "你叫什么名字"},
]
prompt = pipeline.tokenizer.apply_chat_template(
messages,
tokenize=False,
add_generation_prompt=True
)
outputs = pipeline(
prompt,
max_new_tokens=256,
eos_token_id=terminators,
do_sample=True,
temperature=0.6,
top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][len(prompt):])
运行 inference.py 文件即可。
cd /root/project/llama3-ft && python inference.py
您好，我名叫AI在手，是由AI大模型在手公众号开发的 AI 助手。我的任务是为用户提供回答和帮助。
“”
训练完后的完整的项目工程目录文件树如下：
|-- /
|-- llama3_8b_chat_qlora_alpaca_zh_e3_self.py
|-- merged_model_self/
|-- config.json
|-- pytorch_model.bin.index.json
|-- pytorch_model-00006-of-00009.bin
|-- pytorch_model-00002-of-00009.bin
|-- pytorch_model-00001-of-00009.bin
|-- pytorch_model-00003-of-00009.bin
|-- tokenizer_config.json
|-- pytorch_model-00009-of-00009.bin
|-- pytorch_model-00004-of-00009.bin
|-- special_tokens_map.json
|-- pytorch_model-00005-of-00009.bin
|-- pytorch_model-00007-of-00009.bin
|-- pytorch_model-00008-of-00009.bin
|-- tokenizer.json
|-- generation_config.json
|-- hf_self/
|-- adapter_config.json
|-- xtuner_config.py
|-- adapter_model.bin
|-- README.md
|-- train_self/
|-- llama3_8b_chat_qlora_alpaca_zh_e3_self.py
|-- zero_to_fp32.py
|-- last_checkpoint
|-- iter_1600.pth/
|-- bf16_zero_pp_rank_0_mp_rank_00_optim_states.pt
|-- mp_rank_00_model_states.pt
|-- data/
|-- self_cognition.json
|-- generate_data.py
|-- self_cognition.jsonl
|-- silk-road/
|-- alpaca-data-gpt4-chinese/
|-- self_cognition.jsonl
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