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标题: 20K star！搞定 LLM 微调的开源利器LLaMA Factory [打印本页]

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作者: 美丽的神话    时间: 2024-8-10 06:01
标题: 20K star！搞定 LLM 微调的开源利器LLaMA Factory
LLM（大语言模型）微调一直都是老浩劫问题，不仅因为微调必要大量的盘算资源，而且微调的方法也许多，要去尝试每种方法的结果，必要安装大量的第三方库和依赖，甚至要接入一些框架，大概在还没开始微调就已经因为情况配置而放弃了。
本日我们分享一个开源项目可以快速举行 LLM 微调，它不单运行效率高，而且还可以在微调过程中举行可视化，非常方便，它就是：LLaMA Factory。

关于LLM 微调

微调大型语言模型必要付出巨大的盘算代价，因此高效微调技术应运而生。这些技术可分为两大类:优化型和盘算型。
优化型技术

冻结微调(Freeze-tuning) 是一种常见的高效微调方法，它将大部分参数固定不变，只微调解码器的少数几层。这种方式可以大幅低落练习成本，但也大概导致模型性能降落。
梯度低秩投影(GaLore) 的做法是将梯度投影到一个低维空间，从而达到全参数学习的结果，但内存使用量大幅低落。这种方法在大模型上表现较好，因为大模型每每存在较多冗余，投影后损失不大。
低秩适配(LoRA) 是一种非常高效的微调方法，它不会改变预练习模型的原始权重参数。相反，LoRA在必要微调的层上引入了一对小的可练习矩阵，称为低秩矩阵。在前向过程中，模型会对原始权重张量和LoRA低秩矩阵举行相乘运算，得到改变后的权重用于盘算。而在反向流传时，只必要盘算和更新这对小矩阵的梯度。
这种做法的优势是，可以在不存储新权重的情况下实现模型的微调，从而极大节流内存。对于大型语言模型，权重参数每每占用大部分显存，LoRA能让练习过程只需少量额外显存即可举行。
当结合量化(Quantization)技术时，LoRA的内存优势就更加显着了。量化是将原本占用较多字节的float32/float16类型权重压缩为int8/int4等低比特类型表示，从而低落存储需求。量化后的QLoRA(Quantized LoRA)能将参数内存占用从每个参数18字节降至仅0.6字节，是一种极高效的微调方案。
实验表明，LoRA和QLoRA在较小模型上的结果最为出众，能以最小的内存overhead得到与全量精调相当的性能。其中当结合量化技术时(QLoRA)，内存占用会进一步低落。
另一种被称为分解权重低秩适配(DoRA)的方法，在LoRA的底子上举行了改进。DoRA将预练习权重矩阵分解为量级分量和方向分量两部分。它只对方向分量部分应用LoRA，而量级分量保持不变。
这样做的大概性是，预练习权重中的方向分量大概包含了更多使命相干的知识，而量级分量则更多地控制输出的数值范围。因此，只对方向部分举行低秩微调，大概会得到更好的结果。
DoRA相比LoRA的优势在于，使用相同内存开销时，每每能取得更高的性能。但它也增加了盘算量，必要预先对权重举行分解。因此在差别场景下，LoRA和DoRA都有大概是更优选择。
LoRA、QLoRA和DoRA等优化型方法极大低落了LLM微调的内存需求，是高效微调中不可或缺的重要技术。LLAMAFACTORY框架对这些技术举行了很好的统一实现，大大简化了用户的使用流程。
LLAMAFACTORY采用了模块化筹划，可以灵活插入和切换上述各种优化技术。用户无需coding，只需在LLAMABOARD界面上勾选所需方法即可。
盘算型技术

混合精度练习和激活重盘算 是最常见的两种节流盘算量的方法。前者使用低精度(如FP16)来存储激活值和权重;后者则通过重新盘算激活值来节流存储，从而低落内存占用。
闪电注意力(Flash Attention) 是一种对注意力层举行优化的新算法，它以硬件友好的方式重新安排盘算过程，大幅提高性能。S2注意力(S2 Attention)则致力于解决长文本注意力盘算时的内存开销问题。
此外，各种量化技术如LLM.int8和QLoRA，能将权重和激活值压缩至低精度表示，从而节流大量内存。不过量化模型只能使用基于适配器的微调方法(如LoRA)。
Unsloth则是针对LoRA层的反向流传举行了优化，低落了梯度盘算所需的浮点运算数，加快了LoRA练习过程。
LLaMA Factory 将上述技术举行了整合，自动识别模型布局来决定启用哪些优化本领。用户无需关心技术细节，只需选择盼望的内存占用和性能要求即可。同时，LLaMA Factory 还支持分布式练习加快等功能。但分布式练习要在CLI上举行。国内许多大模型都是用这个技术微调的，这些数据来自作者的 Github 的README文档：

• StarWhisper: 天文大模型 StarWhisper，基于 ChatGLM2-6B 和 Qwen-14B 在天文数据上微调而得。
  
• DISC-LawLLM: 中文法律范畴大模型 DISC-LawLLM，基于 Baichuan-13B 微调而得，具有法律推理和知识检索能力。
  
• Sunsimiao: 孙思邈中文医疗大模型 Sumsimiao，基于 Baichuan-7B 和 ChatGLM-6B 在中文医疗数据上微调而得。
  
• CareGPT:医疗大模型项目 CareGPT，基于 LLaMA2-7B 和 Baichuan-13B 在中文医疗数据上微调而得。
  
• MachineMindset： MBTI性格大模型项目，根据数据集与练习方式让任意LLM 拥有 16 个差别的性格类型。
  
• CBT-LLM： 一个基于认知行为治疗的心理健康问题分类的中文大语言模型。
  

如果你也想尽快推出自己的大模型，这个框架肯定是你学习成本最小的方式。
LLaMA Factory 是什么

LLaMA-Factory是一个统一的框架，集成了一套先辈的高效练习方法。它允许用户通过内置的Web UI灵活定制100多个LLMs的微调，而无需编写代码。

项目具有以下的特色：

• 多种模型： LLaMA、LLaVA、Mistral、Mixtral-MoE、Qwen、Yi、Gemma、Baichuan、ChatGLM、Phi 等等。
  
• 集成方法：（增量）预练习、（多模态）指令监督微调、奖励模型练习、PPO 练习、DPO 练习和 ORPO 练习。
  
• 多种精度： 32 比特全参数微调、16 比特冻结微调、16 比特 LoRA 微调和基于 AQLM/AWQ/GPTQ/LLM.int8 的 2/4/8 比特 QLoRA 微调。
  
• 先辈算法： GaLore、BAdam、DoRA、LongLoRA、LLaMA Pro、Mixture-of-Depths、LoRA+、LoftQ 和 Agent 微调。
  
• 实用技巧： FlashAttention-2、Unsloth、RoPE scaling、NEFTune 和 rsLoRA。
  
• 实验监控： LlamaBoard、TensorBoard、Wandb、MLflow 等等。
  
• 极速推理： 基于 vLLM 的 OpenAI 风格 API、欣赏器界面和命令行接口。
  

与 ChatGLM 官方的 P-Tuning 微调相比，LLaMA Factory 的 LoRA 微调提供了 3.7 倍的加快比，同时在广告文案生成使命上取得了更高的 Rouge 分数。结合 4 比特量化技术，LLaMA Factory 的 QLoRA 微调进一步低落了 GPU 显存斲丧。
LLaMA Factory 的部署安装非常简朴，只必要按照官方仓库中的步骤实验即可，实验命令如下：

1. # 克隆仓库
2. git clone <https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git>
3. # 创建虚拟环境
4. conda create -n llama_factory python=3.10
5. # 激活虚拟环境
6. conda activate llama_factory
7. # 安装依赖
8. cd LLaMA-Factory
9. pip install -r requirements.txt

复制代码

接下来是下载 LLM，可以选择自己常用的 LLM，包罗 ChatGLM，BaiChuan，QWen，LLaMA 等，这里我们下载 BaiChuan 模型举行演示：

1. # 方法一：开启 git lfs 后直接 git clone 仓库
2. git lfs install
3. git clone <https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan2-13B-Chat>
5. # 方法二：先下载仓库基本信息，不下载大文件，然后再通过 huggingface 上的文件链接下载大文件
6. GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone <https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan2-13B-Chat>
7. cd Baichuan2-13B-Chat
8. wget "<https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan2-13B-Chat/resolve/main/pytorch_model-00001-of-00003.bin>"

复制代码

方法一的方式会将仓库中的 git 纪录一并下载，导致下载下来的文件比较大，建议是采用方法二的方式，速度更快团体文件更小。
使用 LLaMA Factory

启动 LLaMA Factory 的 WebUI 页面，实验命令如下：

1. CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_web.py

复制代码

启动后的界面如下：

解释一波

界面分上下两部分，上半部分是模型练习的基本配置，有如下参数：

• 模型名称：可以使用常用的模型，包罗 ChatGLM，BaiChuan，QWen，LLaMA 等，我们根据下载的模型选择Baichuan2-13B-Chat。
  
• 模型路径：输入框填写我们之前下载的 Baichuan 模型的地点。
  
• 微调方法有三种：
  
  
  
  • full：将整个模型都举行微调。
    
  • freeze：将模型的大部分参数冻结，只对部分参数举行微调。
    
  • lora：将模型的部分参数冻结，只对部分参数举行微调，但只在特定的层上举行微调。
    
  
  
• 模型断点：在未开始微调前为空，微调一次后可以点击革新断点按钮，会得到之前微调过的断点。
  
• 高级设置和模型设置可以不用管，使用默认值即可。
  

下半部分是一个页签窗口，分为Train、Evaluate、Chat、Export四个页签，微调先看Train界面，有如下参数：

• 练习阶段：选择练习阶段，分为预练习（Pre-Training）、指令监督微调（Supervised Fine-Tuning）、奖励模型练习（Reward Modeling）、PPO 、DPO 五种，这里我们选择指令监督微调（Supervised Fine-Tuning）。
  
  
  
  • Pre-Training：在该阶段，模型会在一个大型数据集上举行预练习，学习基本的语义和概念。
    
  • Supervised Fine-Tuning：在该阶段，模型会在一个带标签的数据集上举行微调，以提高对特定使命的准确性。
    
  • Reward Modeling：在该阶段，模型会学习如何从情况中得到奖励，以便在未来做出更好的决策。
    
  • PPO Training：在该阶段，模型会使用计谋梯度方法举行练习，以提高在情况中的表现。
    
  • DPO Training：在该阶段，模型会使用深度强化学习方法举行练习，以提高在情况中的表现。
    
  
  
• 数据路径：指练习数据集文件所在的路径，这里的路径指的是 LLaMA Factory 目录下的文件夹路径，默认是data目录。
  
• 数据集：这里可以选择数据路径中的数据集文件，这里我们选择self_cognition数据集，这个数据集是用来调教 LLM 答复诸如你是谁、你由谁制造这类问题的，里面的数据比较少只有 80 条左右。在微调前我们必要先修改这个文件中的内容，将里面的<NAME>和<AUTHOR>替换成我们的 AI 呆板人名称和公司名称。选择了数据集后，可以点击右边的预览数据集按钮来检察数据集的前面几行的内容。
  
  
  
  
• 学习率：学习率越大，模型的学习速度越快，但是学习率太大的话，大概会导致模型在寻找最优解时 跳过 最优解，学习率太小的话，模型学习速度会很慢，所以这个参数必要根据实际情况举行调整，这里我们使用默认值5e-5。
  
• 练习轮数：练习轮数越多，模型的学习结果越好，但是练习轮数太多的话，模型的练习时间会很长，因为我们的练习数据比较少，所以要适当增加练习轮数，这里将值设置为30。
  
• 最大样本数：每个数据集最多使用的样本数，因为我们的数据量很少只有 80 条，所以用默认值就可以了。
  
• 盘算类型：这里的fp16 和 bf16 是指数字的数据表示格式，主要用于深度学习练习和推理过程中，以节流内存和加快盘算，这里我们选择bf16
  
• 学习率调治器：有以下选项可以选择，这里我们选择默认值cosine。
  
  
  
  • linear（线性）: 随着练习的举行，学习率将以线性方式淘汰。
    
  • cosine（余弦）: 这是根据余弦函数来淘汰学习率的。在练习开始时，学习率较高，然后渐渐低落并在练习结束时达到最低值。
    
  • cosine_with_restarts（带重启的余弦）: 和余弦计谋类似，但是在一段时间后会重新启动学习率，并多次这样做。
    
  • polynomial（多项式）: 学习率会根据一个多项式函数来淘汰，可以设定多项式的次数。
    
  • constant（常数）: 学习率始终保持不变。
    
  • constant_with_warmup（带预热的常数）: 开始时，学习率会慢慢上升到一个固定值，然后保持这个值。
    
  • inverse_sqrt（反平方根）: 学习率会随着练习的举行按照反平方根的方式淘汰。
    
  • reduce_lr_on_plateau（在平台上淘汰学习率）: 当模型的进展停滞时（比方，验证误差不再降落），学习率会自动淘汰。
    
  
  
• 梯度累积和最大梯度范数：这两个参数通常可以一起使用，以保证在微调大型语言模型时，能够有用地处理大规模数据，同时保证模型练习的稳定性。梯度累积允许在有限的硬件资源上处理更大的数据集，而最大梯度范数则可以防止梯度爆炸，保证模型练习的稳定性，这里我们使用默认值即可。
  
• 断点名称：默认是用时间戳作为断点名称，可以自己修改。
  
• 其他参数使用默认值即可。
  

参数设置完后点击预览命令按钮可以检察本次微调的命令，确认无误后点击开始按钮就开始微调了，因为数据量比较少，大概几分钟微调就完成了(具体时间还要视呆板配置而定，笔者使用的是 A40 48G GPU），在界面的右下方还可以看到微调过程中损失函数曲线，损失函数的值越低，模型的预测结果通常越好。

进入Chat页签 对微调模型举行试用。起首点击页面上的革新断点按钮，然后选择我们最近微调的断点名称，再点击加载模型按钮，等待加载完成后就可以举行对话了，输入微调数据集中的问题，然厥后看看微调后的LLM的答复吧。

模型导出

如果觉得微调的模型没有问题，就可以将模型导出并正式使用了，点击Export页签，在导出目录中输入导出的文件夹地点。一样寻常模型文件会比较大，右边的最大分块大小参数用来将模型文件按照大小举行切分，默认是10GB，比如模型文件有 15G，那么切分后就变成 2 个文件，1 个 10G，1 个 5G。设置完成后点击开始导出按钮即可，等导出完成后，就可以在对应目录下看到导出的模型文件了。

LLaMA-Factory 布局

LLaMA-Factory由三个主要模块组成：模型加载器（Model Loader） 、 数据处理器（Data Worker） 和 练习器（Trainer）。

• 模型加载器准备了各种架构用于微调，支持超过100个LLMs。数据处理器通过一个筹划良好的管道处理来自差别使命的数据，支持超过50个数据集。
  
• 练习器统一了高效微调方法，使这些模型适应差别的使命和数据集，提供了四种练习方法。
  
• LLaMA Board为上述模块提供了友好的可视化界面，使用户能够以无需编写代码的方式配置和启动单个LLM微调过程，并实时监控练习状态。
  

总结

在人工智能范畴，大型语言模型(LLM)微调（Fine-Tuning）是当下最热门的话题之一。总体来说LLaMA Factory 是一个非常优质的工具，在LLM微调中帮助用户节流了大量的精力。
这些模型拥有惊人的语言明白和生成能力，但要微调和部署它们以适应特定使命，每每必要大量盘算资源和专业知识，代码调试还得有深厚的技术功底。
项目信息

• 项目名称： LLaMA Factory
  
• GitHub 链接： https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory
  
• Star 数： 20K
  

   参考:
[1] LLaMA Factory: https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory
[2]ChatGLM-Efficient-Turning: https://github.com/hiyouga/ChatGLM-Efficient-Tuning
[3]AutoDL: https://www.autodl.com/home

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