大模型PEFT(二) 之 大模型LoRA指令微调学习记录

2024-06-10 08:12
文章标签 学习 lora 模型 记录 指令 微调 peft

本文主要是介绍大模型PEFT(二) 之 大模型LoRA指令微调学习记录，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

1.peft

1.1 微调方法批处理大小模式GPU显存速度

image.png

1.2 当前高效微调技术存在的一些问题


当前的高效微调技术很难在类似方法之间进行直接比较并评估它们的真实性能，主要的原因如下所示:

  • 参数计算口径不一致:参数计算可以分为三类: 可训练参数的数量、微调模型与原始模型相比改变的参数的数量、微调模型和原始模型之间差异的等级。例如，DiffPruning更新0.5%的参数，但是实际参与训练的参数量是200%。这为比较带来了困难。尽管可训练的参数量是最可靠的存储高效指标，但是也不完美。Ladder-sideTuning使用一个单独的小网络，参数量高于LoRA或BitFit，但是因为反向传播不经过主网络，其消耗的内存反而更小。
  • 缺乏模型大小的考虑:已有工作表明，大模型在微调中需要更新的参数量更小(无论是以百分比相对而论还是以绝对数量而论)，因此(基)模型大小在比较不同PEFT方法时也要考虑到。
  • 缺乏测量基准和评价标准:不同方法所使用的模型/数据集组合都不一样，评价指标也不一样，难以得到有意义的结论。
  • 代码实现可读性差:很多开源代码都是简单拷贝Transformer代码库，然后进行小修小补。这些拷贝也不使用git fork，难以找出改了
    哪里。即便是能找到，可复用性也比较差(通常指定某个Transformer版本，没有说明如何脱离已有代码库复用这些方法)。

1.3 高效微调技术最佳实践

针对以上存在的问题，研究高效微调技术时，建议按照最佳实践进行实施:

  • 明确指出参数数量类型。
  • 使用不同大小的模型进行评估。
  • 和类似方法进行比较。
  • 标准化PEFT测量基准。重视代码清晰度，以最小化进行实现。

1.4 PEFT存在问题?


相比全参数微调，大部分的高效微调技术目前存在的两个问题:

  1. 推理速度会变慢;
  2. 模型精度会变差;

1.5 简单总结一下各种参数高效微调方法?

  • 增加额外参数:PrefixTuning、Prompt Tuning、Adapter Tuning及其变体。
  • 选取一部分参数更新:BitFit。
  • 引入重参数化:LoRA、AdaLoRA、QLoRA。
  • 混合高效微调:MAM Adapter、UniPELT。

2.适配器微调(Adapter-tuning)

2.1适配器微调(Adapter-tuning)思路

  • 设计了Adapter结构(首先是一个down-project层将高维度特征映射到低维特征，然后过一个非线形层之后，再用一个up-project结构将低维特征映射回原来的高维特征;同时也设计了skip-connection结构，确保了在最差的情况下能够退化为identity)，并将其嵌入Transformer的结构里面;
  • 在训练时，固定住原来预训练模型的参数不变，只对新增的Adapter结构进行微调。同时为了保证训练的高效性(也就是尽可能少的引入更多参数)。

2.2 适配器微调(Adapter-tuning)特点

  • 通过在Transformer层中嵌入Adapter结构，在推理时会额外增加推理时长。

3.LoRA参数配置


# 设置超参数及配置
LORA_R =8
LORA_ALPHA = 16
LORA_DROPOUT = 0.05
TARGET_MODULES =["q_proj","v_proj",
]
config = LoraConfig(r=LORA_R,lora_alpha=LORA_ALPHA,target_modules=TARGET_MODULES,lora_dropout=LORA_DROPOUT,bias="none",task_type="CAUSAL_LM",
)

image.png

4.训练数据

用的 alpaca_gpt4_data_zh.json ：https://github.com/Instruction-Tuning-with-GPT-4/GPT-4-LLM/blob/main/data/alpaca_gpt4_data_zh.json

image.png

注意，使用本地数据要在dataset_info.json 添加描述： https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/data/README_zh.md

image.png

在指令监督微调时，instruction 列对应的内容会与 input 列对应的内容拼接后作为人类指令，即人类指令为 instruction\ninput。而 output 列对应的内容为模型回答。

如果指定，system 列对应的内容将被作为系统提示词。

history 列是由多个字符串二元组构成的列表，分别代表历史消息中每轮对话的指令和回答。注意在指令监督微调时，历史消息中的回答内容也会被用于模型学习。

[{"instruction": "人类指令（必填）","input": "人类输入（选填）","output": "模型回答（必填）","system": "系统提示词（选填）","history": [["第一轮指令（选填）", "第一轮回答（选填）"],["第二轮指令（选填）", "第二轮回答（选填）"]]}
]

对于上述格式的数据，dataset_info.json 中的数据集描述应为：

"数据集名称": {"file_name": "data.json","columns": {"prompt": "instruction","query": "input","response": "output","system": "system","history": "history"}
}

5. 开始训练

llamafactory-cli train \--stage sft \--do_train True \--model_name_or_path ./models/Qwen1.5-0.5B\ --preprocessing_num_workers 16 \--finetuning_type lora \--template qwen \--flash_attn auto \--dataset_dir data \--dataset  alpaca_gpt4_data_zh_local\--cutoff_len 1024 \--learning_rate 5e-05 \--num_train_epochs 3.0 \--max_samples 100000 \--per_device_train_batch_size 2 \--gradient_accumulation_steps 8 \--lr_scheduler_type cosine \--max_grad_norm 1.0 \--logging_steps 5 \--save_steps 100 \--warmup_steps 0 \--optim adamw_torch \--packing False \--report_to none \--output_dir saves/Qwen1.5-0.5B_alpaca_gpt4_data_zh/lora/sft \--fp16 True \--plot_loss True \--ddp_timeout 180000000 \--include_num_input_tokens_seen True \--lora_rank 8 \--lora_alpha 16 \--lora_dropout 0 \--use_rslora True \--lora_target all

image.png

image.png

也可以用yaml文件训练，但是注意　学习率用浮点数，用1e-５　自然对数会报错，1.0e-５就没问题

llamafactory-cli　 train　examples/lora_multi_gpu/llama3_lora_sft.yaml
＃llama3_lora_sft.yaml
### model
model_name_or_path: ./models/Qwen1.5-0.5B\### method
stage: sft
do_train: true
finetuning_type: lora
lora_target: all### dataset
dataset: alpaca_gpt4_data_zh_local
template: ｑｗｅｎ
cutoff_len: 1024
max_samples: 1000
overwrite_cache: true
preprocessing_num_workers: 16### output
output_dir: saves/Qwen1.5-0.5B_alpaca_gpt4_data_zh/lora/sft
logging_steps: 10
save_steps: 500
plot_loss: true
overwrite_output_dir: true### train
per_device_train_batch_size: 1
gradient_accumulation_steps: 8
＃learning_rate: 1.0e-4
learning_rate: ０.００００１
num_train_epochs: 3.0
lr_scheduler_type: cosine
warmup_ratio: 0.1
fp16: true### eval
val_size: 0.1
per_device_eval_batch_size: 1
eval_strategy: steps
eval_steps: 500

image.png

PS：windows 需要安装新版本的 

pip uninstall bitsandbytes
pip install https://github.com/jllllll/bitsandbytes-windows-webui/releases/download/wheels/bitsandbytes-0.41.0-py3-none-win_amd64.whl

image.png

试了　学习率　０.００００１、１.０ｅ－４、１.０ｅ－５　三个ｅｐｏｃｈ，　１.０ｅ－４ｌｏｓｓ　表现最好，又试了１.０ｅ－４五个ｅｐｏｃｈ

image.png

image.png

６. 使用训练的模型进行推理

CUDA_VISIBLE_DEVICES=7 API_PORT=8030 llamafactory-cli api \--model_name_or_path .\models\Qwen1.5-0.5B \--adapter_name_or_path .\saves/Qwen1.5-0.5B_alpaca_gpt4_data_zh/lora/sft\
--finetuning_type lora\--template qwen

image.png

image.png

image.png

image.png

image.png

补充，以下先别看，版本有变化，内容待验证更新

ｌｏｒａ大模型指令监督微调评测

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/evaluate.py \--model_name_or_path path_to_llama_model \--adapter_name_or_path path_to_checkpoint \--template vanilla \--finetuning_type lora \--task ceval \--split validation \--lang zh \--n_shot 5 \--batch_size 4

大模型指令监督微调预测

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_bash.py \--stage sft \--do_predict \--model_name_or_path path_to_llama_model \--adapter_name_or_path path_to_checkpoint \--dataset alpaca_gpt4_zh \--template default \--finetuning_type lora \--output_dir path_to_predict_result \--per_device_eval_batch_size 1 \--max_samples 100 \--predict_with_generate \--fp16

如果使用 fp16 精度进行 LLaMA-2 模型的预测，请使用 --per_device_eval_batch_size=1。
建议在量化模型的预测中使用 --per_device_eval_batch_size=1 和 --max_target_length 128

０、多 GPU 分布式训练

０.１　使用 Huggingface Accelerate

accelerate launch --config_file config.yaml src/train_bash.py # 参数同上

使用 Accelerate 进行 LoRA 训练的 config.yaml 示例

compute_environment: LOCAL_MACHINE
debug: false
distributed_type: MULTI_GPU
downcast_bf16: 'no'
gpu_ids: all
machine_rank: 0
main_training_function: main
mixed_precision: fp16
num_machines: 1
num_processes: 4
rdzv_backend: static
same_network: true
tpu_env: []
tpu_use_cluster: false
tpu_use_sudo: false
use_cpu: false

推荐使用 Accelerate 进行 LoRA 训练。

０.２　使用 DeepSpeed

deepspeed --num_gpus 8 src/train_bash.py \--deepspeed ds_config.json \... # 参数同上

使用 DeepSpeed ZeRO-2 进行全参数训练的 ds_config.json 示例

{"train_batch_size": "auto","train_micro_batch_size_per_gpu": "auto","gradient_accumulation_steps": "auto","gradient_clipping": "auto","zero_allow_untested_optimizer": true,"fp16": {"enabled": "auto","loss_scale": 0,"loss_scale_window": 1000,"initial_scale_power": 16,"hysteresis": 2,"min_loss_scale": 1},"bf16": {"enabled": "auto"},"zero_optimization": {"stage": 2,"allgather_partitions": true,"allgather_bucket_size": 5e8,"overlap_comm": true,"reduce_scatter": true,"reduce_bucket_size": 5e8,"contiguous_gradients": true,"round_robin_gradients": true}
}

更多训练脚本请查看 examples

合并 LoRA 权重并导出模型

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/export_model.py \--model_name_or_path path_to_llama_model \--adapter_name_or_path path_to_checkpoint \--template default \--finetuning_type lora \--export_dir path_to_export \--export_size 2 \--export_legacy_format False

尚不支持量化模型的 LoRA 权重合并及导出。
仅使用 --model_name_or_path path_to_export 来加载导出后的模型。
合并 LoRA 权重之后可再次使用 --export_quantization_bit 4 和 --export_quantization_dataset data/c4_demo.json 基于 AutoGPTQ 量化模型。

参考

原文：非一般程序员第三季——大模型PEFT(二) 之 大模型LoRA指令微调实践
peft 笔记
适配器微调笔记
如何使用peft中的LoRA

这篇关于大模型PEFT(二) 之 大模型LoRA指令微调学习记录的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/1047621。

相关文章

Java使用SLF4J记录不同级别日志的示例详解

Java使用SLF4J记录不同级别日志的示例详解

《Java使用SLF4J记录不同级别日志的示例详解》SLF4J是一个简单的日志门面,它允许在运行时选择不同的日志实现,这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用SLF4J记录不同级别日志,感兴趣的可以了解下... 目录一、SLF4J简介二、添加依赖三、配置Logback四、记录不同级别的日志五、总结一、SLF4J
阅读更多...
在Spring Boot中浅尝内存泄漏的实战记录

在Spring Boot中浅尝内存泄漏的实战记录

《在SpringBoot中浅尝内存泄漏的实战记录》本文给大家分享在SpringBoot中浅尝内存泄漏的实战记录,结合实例代码给大家介绍的非常详细,感兴趣的朋友一起看看吧... 目录使用静态集合持有对象引用，阻止GC回收关键点：可执行代码：验证：1，运行程序（启动时添加JVM参数限制堆大小）：2，访问 htt
阅读更多...
MySQL 中查询 VARCHAR 类型 JSON 数据的问题记录

MySQL 中查询 VARCHAR 类型 JSON 数据的问题记录

《MySQL中查询VARCHAR类型JSON数据的问题记录》在数据库设计中,有时我们会将JSON数据存储在VARCHAR或TEXT类型字段中,本文将详细介绍如何在MySQL中有效查询存储为V... 目录一、问题背景二、mysql jsON 函数2.1 常用 JSON 函数三、查询示例3.1 基本查询3.2
阅读更多...
Spring Security基于数据库的ABAC属性权限模型实战开发教程

Spring Security基于数据库的ABAC属性权限模型实战开发教程

《SpringSecurity基于数据库的ABAC属性权限模型实战开发教程》：本文主要介绍SpringSecurity基于数据库的ABAC属性权限模型实战开发教程,本文给大家介绍的非常详细,对大... 目录1. 前言2. 权限决策依据RBACABAC综合对比3. 数据库表结构说明4. 实战开始5. MyBA
阅读更多...
Python获取中国节假日数据记录入JSON文件

Python获取中国节假日数据记录入JSON文件

《Python获取中国节假日数据记录入JSON文件》项目系统内置的日历应用为了提升用户体验,特别设置了在调休日期显示“休”的UI图标功能,那么问题是这些调休数据从哪里来呢？我尝试一种更为智能的方法：P... 目录节假日数据获取存入jsON文件节假日数据读取封装完整代码项目系统内置的日历应用为了提升用户体验，
阅读更多...
Spring Boot 配置文件之类型、加载顺序与最佳实践记录

Spring Boot 配置文件之类型、加载顺序与最佳实践记录

《SpringBoot配置文件之类型、加载顺序与最佳实践记录》SpringBoot的配置文件是灵活且强大的工具,通过合理的配置管理,可以让应用开发和部署更加高效,无论是简单的属性配置,还是复杂... 目录Spring Boot 配置文件详解一、Spring Boot 配置文件类型1.1 applicatio
阅读更多...
Java的IO模型、Netty原理解析

Java的IO模型、Netty原理解析

《Java的IO模型、Netty原理解析》Java的I/O是以流的方式进行数据输入输出的,Java的类库涉及很多领域的IO内容：标准的输入输出,文件的操作、网络上的数据传输流、字符串流、对象流等,这篇... 目录1.什么是IO2.同步与异步、阻塞与非阻塞3.三种IO模型BIO（blocking I/O）NI
阅读更多...
MySQL INSERT语句实现当记录不存在时插入的几种方法

MySQL INSERT语句实现当记录不存在时插入的几种方法

《MySQLINSERT语句实现当记录不存在时插入的几种方法》MySQL的INSERT语句是用于向数据库表中插入新记录的关键命令,下面：本文主要介绍MySQLINSERT语句实现当记录不存在时... 目录使用 INSERT IGNORE使用 ON DUPLICATE KEY UPDATE使用 REPLACE
阅读更多...
Python 中的异步与同步深度解析(实践记录)

Python 中的异步与同步深度解析(实践记录)

《Python中的异步与同步深度解析(实践记录)》在Python编程世界里,异步和同步的概念是理解程序执行流程和性能优化的关键,这篇文章将带你深入了解它们的差异,以及阻塞和非阻塞的特性,同时通过实际... 目录python中的异步与同步：深度解析与实践异步与同步的定义异步同步阻塞与非阻塞的概念阻塞非阻塞同步
阅读更多...
Python Dash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践记录

Python Dash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践记录

《PythonDash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践记录》Python的PlotlyDash库提供了一种简便且强大的方式来构建和展示互动式数据仪表板,本篇文章将深入探讨如何使用Dash设计一... 目录python Dash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践1. 什么是Plotly Dash？1.1
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2