Llama3小白自学路（五、Agent 能力体验+微调Lagent 版）_llama3 agent

写在前面

Agent，智能体，通常被认为是Open AI的下一个发展方向。笔者认为，如果将大模型比作可以根据刺激进行收缩和舒张的神经元，智能体就好比是大脑，可以自由的思考，有记忆分析逻辑推理能力，有问题解决问题的能力，没有问题就创造问题解决问题的能力。

 Agent-FLAN 数据集是上海人工智能实验室 InternLM 团队所推出的一个智能体微调数据集，其通过将原始的智能体微调数据以多轮对话的方式进行分解，对数据进行能力分解并平衡，以及加入负样本等方式构建了高效的智能体微调数据集，从而可以大幅提升模型的智能体能力。‘

lagent，一个开源的 LLM 智能体框架，允许使用者快速将一个大语言模型转换成智能体，并提供一些典型工具来激发大语言模型的潜能。其主要包含三个模块：

这里附上机智流的Llama3教程链接：

机智流Llama3超级课堂

1、数据集准备

按照之前的环境，配置好必要的模型以及模块：

# 创建镜像并下载依赖
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
 
# 安装git
mkdir -p ~/model
cd ~/model
apt install git git-lfs -y
 
# 获取权重模型
git clone https://code.openxlab.org.cn/MrCat/Llama-3-8B-Instruct.git Meta-Llama-3-8B-Instruct
 
# 安装Xtuner
cd ~
git clone -b v0.1.18 https://github.com/InternLM/XTuner
cd XTuner
pip install -e .[all]
 
# 获取机智流的教程仓库
cd ~
git clone https://github.com/SmartFlowAI/Llama3-Tutorial

下载数据并进行数据转换

git clone https://huggingface.co/datasets/internlm/Agent-FLAN
 
python ~/Llama3-Tutorial/tools/convert_agentflan.py ~/Agent-FLAN/data

数据转换的原因是 HuggingFace 上的 Agent-FLAN 数据集暂时无法被 XTuner 直接加载，因此我们首先要下载到本地，然后转换成 XTuner 直接可用的格式。

2、启动微调

export MKL_SERVICE_FORCE_INTEL=1
 
xtuner train ~/Llama3-Tutorial/configs/llama3-agentflan/llama3_8b_instruct_qlora_agentflan_3e.py --work-dir ~/llama3_agent_pth --deepspeed deepspeed_zero2

这两行代码之前也解说过，第一行是防止pytorch做分布式训练时出现bug，第二行是使用xtuner命令执行py程序，并使用deepSpeedZeAO优化技术降低显卡消耗。

训练完成后还需要将权重转为HuggingFace 格式，并合并到原权重中。

# 转换权重，执行py文件，将pth转换为hf
xtuner convert pth_to_hf ~/Llama3-Tutorial/configs/llama3-agentflan/llama3_8b_instruct_qlora_agentflan_3e.py \
    ~/llama3_agent_pth/iter_18516.pth \
    ~/llama3_agent_pth/iter_18516_hf
 
 
# 合并权重，前面两个合并成最后一个
export MKL_SERVICE_FORCE_INTEL=1
xtuner convert merge /root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct \
    ~/llama3_agent_pth/iter_18516_hf \
    ~/llama3_agent_pth/merged

笔者认为，合并权重的意义在于，在保留微调影响的效果，同时保证原始模型的完整性，便于应用和部署。

3、Llama3+Agent-FLAN ReAct Demo演示

微调前后都需要启动web来观察效果，可以将其单独拆出来：

pip install lagent
 
 
streamlit run ~/Llama3-Tutorial/tools/agent_web_demo.py 微调前LLaMA3 模型路径
 
 
streamlit run ~/Llama3-Tutorial/tools/agent_web_demo.py 微调后LLaMA3 模型路径

需要说明的是，因为服务端在远端，而要想在本地看到效果，要使用ssh转发，具体的之前篇章有些过，就是打开本地的cmd，输入下面的命令：

ssh -CNg -L 8501:127.0.0.1:8501 {usrname}@{hostname} -p {远程服务端口号}

比如执行上上面的streamlit命令后，提示的端口号为8501，那么上面的ssh命令，就是把远端的8501端口转发到本地的8501端口，打开localhost:8501便可以看到web demo界面。

微调前：

微调后：