【Llama 3 五一超级课堂】XTuner 微调 Llama3 个人小助手认知

前言

报名了【Llama 3 五一超级课堂】的学习活动，有兴趣的一块参与学习～

XTuner 微调 Llama3 个人小助手认知

准备工作

首先，根据教程做准备工作 VSCode 远程连接 InternStudio 开发机

环境、模型准备

配置环境（未配置时看这里）

安装基础环境

# 使用如下指令便可以安装好一个 python=3.10 pytorch=2.1.2+cu121 的基础环境了。
conda create -n llama3 python=3.10
conda activate llama3
conda install pytorch==2.1.2 torchvision==0.16.2 torchaudio==2.1.2 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia
1
2
3
4

安装XTuner

cd ~
git clone -b v0.1.18 https://github.com/InternLM/XTuner
cd XTuner
pip install -e .[all]
1
2
3
4

clone 教程仓库。

cd ~
git clone https://github.com/SmartFlowAI/Llama3-Tutorial
1
2

模型准备

准备 Llama3-8B-Instruct 模型权重

mkdir -p ~/model
cd ~/model
ln -s /root/share/new_models/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct .
1
2
3

环境开启（以前配置过环境看这里）

conda activate llama3
1

运行demo

streamlit run ~/Llama3-Tutorial/tools/internstudio_web_demo.py \
  ~/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct
1
2

微调前测试

问它一句：你是谁？（使用中午回答）。
它回答它是Llama 3

微调开始

自我认知训练数据集准备

平台贴心的提供了一个生成训练数据的工具，可以用以下命令快速生成测试用的训练数据。

cd ~/Llama3-Tutorial
python tools/gdata.py 
1
2

以上脚本在生成了 ~/Llama3-Tutorial/data/personal_assistant.json 数据文件格式如下所示：

[
    {
        "conversation": [
            {
                "system": "你是一个懂中文的小助手",
                "input": "你是（请用中文回答）",
                "output": "您好，我是SmartFlowAI，一个由 SmartFlowAI 打造的人工智能助手，请问有什么可以帮助您的吗？"
            }
        ]
    },
    {
        "conversation": [
            {
                "system": "你是一个懂中文的小助手",
                "input": "你是（请用中文回答）",
                "output": "您好，我是SmartFlowAI，一个由 SmartFlowAI 打造的人工智能助手，请问有什么可以帮助您的吗？"
            }
        ]
    }
]
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20

XTuner配置文件准备

平台贴心地为大佬们修改好了configs/assistant/llama3_8b_instruct_qlora_assistant.py 配置文件(主要修改了模型路径和对话模板)，可直接享用～

训练模型

cd ~/Llama3-Tutorial

# 开始训练,使用 deepspeed 加速，A100 40G显存 耗时24分钟
xtuner train configs/assistant/llama3_8b_instruct_qlora_assistant.py --work-dir /root/llama3_pth

# Adapter PTH 转 HF 格式
xtuner convert pth_to_hf /root/llama3_pth/llama3_8b_instruct_qlora_assistant.py \
  /root/llama3_pth/iter_500.pth \
  /root/llama3_hf_adapter

# 模型合并
export MKL_SERVICE_FORCE_INTEL=1
xtuner convert merge /root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct \
  /root/llama3_hf_adapter\
  /root/llama3_hf_merged
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15

推理验证

运行起来demo：

streamlit run ~/Llama3-Tutorial/tools/internstudio_web_demo.py \
  /root/llama3_hf_merged

1
2
3

训练成功！

遇到的问题

报显存不足：

[rank0]: torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 2.59 GiB. GPU 
1

解决：开发机需要至少升级为24G显存配置

训练时报错：

尝试自己按照格式写训练数据时报的错误。

ValueError: end should be larger than begin, but got begin=0, end=0
1

解决：
训练数据可能太短（我只写了3条数据），将其又复制两份后解决。