Llama 3 五一超级课堂中实践llama3的部署，微调，量化优化部署学习总结：第二部分基于自我认知数据，使用XTuner 微调 Llama3-8b模型_llama3 微调 量化

本次学习分享基于Llama3-Tutorial（Llama 3 超级课堂）分享，git地址如下

GitHub - SmartFlowAI/Llama3-Tutorial: Llama3-Tutorial（XTuner、LMDeploy、OpenCompass）gLlama3-Tutorial（XTuner、LMDeploy、OpenCompass）. Contribute to SmartFlowAI/Llama3-Tutorial development by creating an account on GitHub.https://github.com/SmartFlowAI/Llama3-Tutorial/此外感谢InternStudio提供的大模型实训平台，还有学习群内小伙伴的相互帮助。

llama3-8b对话模型部署

步骤1：conda环境设置，命令如下

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

步骤2：下载已经训练好的llama3的权重

情况1：单独下载：通过从OpenXLab中获取权重

方法：安装 git-lfs 依赖

# 如果下面命令报错则使用 apt install git git-lfs -y
conda install git-lfs
git-lfs install

下载模型

git clone https://code.openxlab.org.cn/MrCat/Llama-3-8B-Instruct.git Meta-Llama-3-8B-Instruct

情况2：软链接 InternStudio 中的模型（用于InternStudio平台）

方法：

ln -s /root/share/new_models/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct ~/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct

步骤3：Llama3-Tutorial及XTuner项目部署

部署SmartFlowAI/Llama3-Tutorial

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

部署InternLM/XTuner时需要安装对应的库

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

步骤4：微调数据准备

在Llama3-Tutorial项目中使用tools/gdata.py来创建自我认知训练数据集，脚本运行结果如下

从运行结果来看，所有数据都是相同的（后面有时间可以使用其他数据，写一个脚本更改成相同格式即可）

步骤5：使用XTuner来微调模型

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

其中如果直接使用官方提供的命令，在显存有限的环境下会报错，所有需要对xtuner train configs/assistant/llama3_8b_instruct_qlora_assistant.py --work-dir /root/llama3_pth这条命令进行修改，修改如下

xtuner train configs/assistant/llama3_8b_instruct_qlora_assistant.py --work-dir /root/llama3_pth --deepspeed deepspeed_zero2

或者

xtuner train configs/assistant/llama3_8b_instruct_qlora_assistant.py --work-dir /root/llama3_pth --deepspeed deepspeed_zero2_offload

可以在显存受限的环境下进行微调训练，但是也要保证自身的显存配置在此之上，如下图所示

下图为训练中的损失及训练完成后的测试效果

步骤5: web端部署测试

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

测试效果如下图

存在问题

问题1：模型保存路径

由于使用的是InternStudio平台，所以模型保存的路径在部署或者微调训练到其他平台时会有不同，需要对此注意

问题2：Xtuner工具微调

Xtuner提供不同的微调策略及对应的适配模型，本次微调只是使用了部分微调策略，后续会对Xtuner项目中的微调策略及适配模型进行进一步测试和学习，Xtuner的git地址如下

https://github.com/InternLM/xtunerhttps://github.com/InternLM/xtuner

问题3：大量相同的训练样本导致测试效果不佳
对此后续会使用开源或者自行收集的数据集来进行训练