Llama2-Chinese项目：3.2-LoRA微调和模型量化
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生成内容时需要带简单的排版，以下内容需要带简单的排版： 1. LoRA具体代码实现[4][5][6] 2. peft库支持微调方法（LoRA|Prefix Tuning|P-Tuning v1|P-Tuning v2|Prompt Tuning|AdaLoRA|LLaMA-Adapter|IA3） 3. 模型（Causal Language Modeling|Conditional Generation|Sequence Classification|Token Classification|Text-to-Image Generation|Image Classification|Image to text (Multi-modal models)|Semantic Segmentation）正文
提供LoRA微调和全量参数微调代码，训练数据为data/train_sft.csv，验证数据为data/dev_sft.csv，数据格式为"<s>Human: "+问题+"\n</s><s>Assistant: "+答案。本文主要介绍Llama-2-7b模型LoRA微调以及4bit量化的实践过程。
1.LoRA微调脚本
LoRA微调脚本train/sft/finetune_lora.sh如下所示：
output_model=save_folder
# 需要修改到自己的输入目录
if [ ! -d ${output_model} ];then
mkdir ${output_model}
fi
cp ./finetune.sh ${output_model}
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 deepspeed --num_gpus 2 finetune_clm_lora.py \ # 用于训练的脚本
--model_name_or_path meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf \ # 预训练模型路径
--train_files ../../data/train_sft.csv \ # 训练数据
../../data/train_sft_sharegpt.csv \ # 训练数据
--validation_files ../../data/dev_sft.csv \ # 验证数据
../../data/dev_sft_sharegpt.csv \ # 验证数据
--per_device_train_batch_size 1 \ # 每个设备的训练批次大小
--per_device_eval_batch_size 1 \ # 每个设备的验证批次大小
--do_train \ # 是否训练
--do_eval \ # 是否验证
--use_fast_tokenizer false \ # 是否使用快速分词器
--output_dir ${output_model} \ # 输出目录
--evaluation_strategy steps \ # 评估策略
--max_eval_samples 800 \ # 最大验证样本数
--learning_rate 1e-4 \ # 学习率
--gradient_accumulation_steps 8 \ # 梯度累积步数
--num_train_epochs 10 \ # 训练轮数
--warmup_steps 400 \ # 预热步数
--load_in_bits 4 \ # 加载位数
--lora_r 8 \ # lora_r表示秩的大小
--lora_alpha 32 \ # lora_alpha表示控制模型对原始预训练参数的更新程度
--target_modules q_proj,k_proj,v_proj,o_proj,down_proj,gate_proj,up_proj \ # 目标模块
--logging_dir ${output_model}/logs \ # 日志目录
--logging_strategy steps \ # 日志策略
--logging_steps 10 \ # 日志步数
--save_strategy steps \ # 保存策略
--preprocessing_num_workers 10 \ # 预处理工作数
--save_steps 20 \ # 保存步数
--eval_steps 20 \ # 评估步数
--save_total_limit 2000 \ # 保存总数限制
--seed 42 \ # 种子
--disable_tqdm false \ # 禁用tqdm
--ddp_find_unused_parameters false \ # ddp_find_unused_parameters
--block_size 2048 \ # 块大小
--report_to tensorboard \ # 报告到tensorboard
--overwrite_output_dir \ # 覆盖输出目录
--deepspeed ds_config_zero2.json \ # deepspeed配置文件
--ignore_data_skip true \ # 忽略数据跳过
--bf16 \ # bf16
--gradient_checkpointing \ # 梯度检查点
--bf16_full_eval \ # bf16_full_eval
--ddp_timeout 18000000 \ # ddp_timeout
| tee -a ${output_model}/train.log # 日志输出
# --resume_from_checkpoint ${output_model}/checkpoint-20400 \ # 恢复检查点
2.LoRA微调代码
LoRA微调具体实现代码train/sft/finetune_clm_lora.py参考文献[3]。这里要说明下HuggingFace开源的一个高效微调大模型的PEFT库，目前支持很多方法和模型，详见参考文献[4][5]。LoRA（Low-Rank Adaptation）的本质就是奇异值分解，使用包含矩阵能量的秩来近似和还原原始矩阵，这样就可以将平方复杂度转换为线性复杂度了。本人读研期间做了很长时间的概率矩阵分解，对此有所理解。核心代码如下所示：
# 步骤1：导入peft库中Lora相关模块
from peft import (
LoraConfig,
PeftModel,
get_peft_model,
get_peft_model_state_dict,
prepare_model_for_int8_training,
prepare_model_for_kbit_training,
set_peft_model_state_dict,
)
# 步骤2：lora配置
lora_config = LoraConfig( # lora配置
r = model_args.lora_r, # r表示秩
lora_alpha = model_args.lora_alpha, # alpha表示缩放因子
# target_modules = ["query_key_value"], # 目标模块
# target_modules = ['q_proj', 'k_proj', 'v_proj', 'o_proj'], # 目标模块
target_modules = model_args.target_modules, # 目标模块
fan_in_fan_out = False, # 是否使用fan_in_fan_out
lora_dropout = 0.05, # lora_dropout
inference_mode = False, # 是否使用推理模式
bias = "none", # 偏置
task_type = "CAUSAL_LM", # 任务类型
)
# 步骤3：加载model
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( # 从预训练模型中加载模型
model_args.model_name_or_path, # 模型名或路径
from_tf = bool(".ckpt" in model_args.model_name_or_path), # 是否从tensorflow加载
config = config, # 配置
cache_dir = model_args.cache_dir, # 缓存目录
revision = model_args.model_revision, # 模型版本
use_auth_token = True if model_args.use_auth_token else None, # 是否使用token
torch_dtype = torch_dtype, # torch数据类型
device_map = {"": int(os.environ.get("LOCAL_RANK") or 0)} # 设备映射
)
# 步骤4：获取peft模型
model = get_peft_model(model, lora_config)
# 步骤5：初始化Trainer
trainer = Trainer( # 训练器
model = model, # 模型
args = training_args, # 训练参数
train_dataset = train_dataset if training_args.do_train else None, # 训练数据集
eval_dataset = eval_dataset if training_args.do_eval else None, # 评估数据集
tokenizer = tokenizer, # tokenizer
# 数据收集器将默认为DataCollatorWithPadding，因此我们将其更改
data_collator = transformers.DataCollatorForSeq2Seq( # 数据收集器
tokenizer, pad_to_multiple_of=8, return_tensors="pt", padding=True # tokenizer，填充到8的倍数，返回张量，填充
),
compute_metrics=compute_metrics if training_args.do_eval and not is_torch_tpu_available() else None, # 计算指标
preprocess_logits_for_metrics=preprocess_logits_for_metrics if training_args.do_eval and not is_torch_tpu_available() else None, # 为指标预处理logits
callbacks=([SavePeftModelCallback] if isinstance(model, PeftModel) else None), # 回调
)
3.加载LoRA微调模型
加载LoRA微调模型需要通过PEFT加载预训练模型参数和微调模型参数，base_model_name_or_path为预训练模型参数保存路径，finetune_model_path为微调模型参数保存路径。核心代码如下所示：
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
from peft import PeftModel,PeftConfig
# 例如: finetune_model_path='Llama2-Chinese-7b-LoRA'
finetune_model_path='' #微调模型参数保存路径
# 例如: base_model_name_or_path='meta-llama/Llama-2-7b'
base_model_name_or_path='' #为预训练模型参数保存路径
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(base_model_name_or_path,use_fast=False)
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(base_model_name_or_path,device_map='auto',torch_dtype=torch.float16,load_in_8bit=True)
model = PeftModel.from_pretrained(model, finetune_model_path, device_map={"": 0})
model = model.eval()
input_ids = tokenizer(['<s>Human: 介绍一下北京\n</s><s>Assistant: '], return_tensors="pt",add_special_tokens=False).input_ids.to('cuda')
generate_input = {
"input_ids":input_ids,
"max_new_tokens":512,
"do_sample":True,
"top_k":50,
"top_p":0.95,
"temperature":0.3,
"repetition_penalty":1.3,
"eos_token_id":tokenizer.eos_token_id,
"bos_token_id":tokenizer.bos_token_id,
"pad_token_id":tokenizer.pad_token_id
}
generate_ids = model.generate(**generate_input)
text = tokenizer.decode(generate_ids[0])
print(text)
4.模型量化和加载方式
模型量化和LoRA微调具体实现代码train/sft/finetune_clm_lora.py参考文献[3]。修改ModelArguments类中的load_in_bits: Optional[int] = field(default=4)。本质上就是先对模型做量化，然后再LoRA微调。核心代码如下所示：
# 步骤1：导入peft库中Lora相关模块
from peft import (
LoraConfig,
PeftModel,
get_peft_model,
get_peft_model_state_dict,
prepare_model_for_int8_training,
prepare_model_for_kbit_training,
set_peft_model_state_dict,
)
# 步骤2：导入transformers库中量化相关模块
from transformers import (
BitsAndBytesConfig,
)
# 步骤3：lora配置
lora_config = LoraConfig( # lora配置
r = model_args.lora_r, # r表示秩
lora_alpha = model_args.lora_alpha, # alpha表示缩放因子
# target_modules = ["query_key_value"], # 目标模块
# target_modules = ['q_proj', 'k_proj', 'v_proj', 'o_proj'], # 目标模块
target_modules = model_args.target_modules, # 目标模块
fan_in_fan_out = False, # 是否使用fan_in_fan_out
lora_dropout = 0.05, # lora_dropout
inference_mode = False, # 是否使用推理模式
bias = "none", # 偏置
task_type = "CAUSAL_LM", # 任务类型
)
# 步骤4：bnb配置
bnb_config = BitsAndBytesConfig( # bnb配置
load_in_4bit=True, # 是否使用4bit
bnb_4bit_use_double_quant=True, # 是否使用双量化
bnb_4bit_quant_type="nf4", # 量化类型
bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16 # 计算类型
)
# 步骤5：加载model
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( # 从预训练模型中加载模型
model_args.model_name_or_path, # 模型名或路径
from_tf = bool(".ckpt" in model_args.model_name_or_path), # 是否从tensorflow加载
config = config, # 配置
cache_dir = model_args.cache_dir, # 缓存目录
revision = model_args.model_revision, # 模型版本
use_auth_token = True if model_args.use_auth_token else None, # 是否使用token
torch_dtype = torch_dtype, # torch数据类型
load_in_8bit = True if model_args.load_in_bits == 8 else False, # 是否使用8bit
quantization_config = bnb_config if model_args.load_in_bits == 4 else None, # 量化配置
device_map = {"": int(os.environ.get("LOCAL_RANK") or 0)} # 设备映射
)
# 步骤6：准备模型进行kbit训练
model = prepare_model_for_kbit_training(model)
# 步骤7：获取peft模型
model = get_peft_model(model, lora_config)
# 步骤8：初始化Trainer
trainer = Trainer( # 训练器
model = model, # 模型
args = training_args, # 训练参数
train_dataset = train_dataset if training_args.do_train else None, # 训练数据集
eval_dataset = eval_dataset if training_args.do_eval else None, # 评估数据集
tokenizer = tokenizer, # tokenizer
# 数据收集器将默认为DataCollatorWithPadding，因此我们将其更改
data_collator = transformers.DataCollatorForSeq2Seq( # 数据收集器
tokenizer, pad_to_multiple_of=8, return_tensors="pt", padding=True # tokenizer，填充到8的倍数，返回张量，填充
),
compute_metrics=compute_metrics if training_args.do_eval and not is_torch_tpu_available() else None, # 计算指标
preprocess_logits_for_metrics=preprocess_logits_for_metrics if training_args.do_eval and not is_torch_tpu_available() else None, # 为指标预处理logits
callbacks=([SavePeftModelCallback] if isinstance(model, PeftModel) else None), # 回调
)
虽然LoRA微调和模型量化代码走通了，但是里面涉及到很多细节知识点需要深挖，比如LoRA具体代码实现[4][5][6]，peft库支持微调方法（LoRA|Prefix Tuning|P-Tuning v1|P-Tuning v2|Prompt Tuning|AdaLoRA|LLaMA-Adapter|IA3）和模型（Causal Language Modeling|Conditional Generation|Sequence Classification|Token Classification|Text-to-Image Generation|Image Classification|Image to text (Multi-modal models)|Semantic Segmentation）的具体代码实现[4][5]，模型量化（混合精度训练、4bit、8bit、fp16、fp32、bf16、AutoGPTQ库和bitsandbytes库）等。不管怎样先实践起来，更高一层的实践才能够理解低一层的理论。
参考文献：
[1]llama2 hf：https://huggingface.co/blog/llama2
[2]全参数微调时，报没有target_modules变量：https://github.com/FlagAlpha/Llama2-Chinese/issues/169
[3]finetune_clm_lora.py：https://github.com/ai408/nlp-engineering/blob/main/20230916_Llama2-Chinese/train/sft/finetune_clm_lora.py
[4]peft github：https://github.com/huggingface/peft
[5]peft hf：https://huggingface.co/docs/peft
[6]LoRA论文：https://arxiv.org/pdf/2106.09685.pdf