InternLM实战营第二期笔记·④「【XTuner 微调 LLM：1.8B、多模态和 Agent】」

1.XTuner安装

# 如果你是在 InternStudio 平台，则从本地 clone 一个已有 pytorch 的环境：
# pytorch    2.0.1   py3.10_cuda11.7_cudnn8.5.0_0

cd ~ && studio-conda xtuner0.1.17
# 如果你是在其他平台：
# conda create --name xtuner0.1.17 python=3.10 -y

# 激活环境
conda activate xtuner0.1.17
# 进入家目录 （~的意思是 “当前用户的home路径”）
cd ~
# 创建版本文件夹并进入，以跟随本教程
mkdir -p /root/xtuner0117 && cd /root/xtuner0117

# 拉取 0.1.17 的版本源码
git clone -b v0.1.17  https://github.com/InternLM/xtuner
# 无法访问github的用户请从 gitee 拉取:
# git clone -b v0.1.15 https://gitee.com/Internlm/xtuner

# 进入源码目录
cd /root/xtuner0117/xtuner

# 从源码安装 XTuner
pip install -e '.[all]' && cd ~

2.具体步骤

1. 我们首先是在 GitHub 上克隆了 XTuner 的源码，并把相关的配套库也通过 pip 的方式进行了安装。
2. 然后我们根据自己想要做的事情，利用脚本准备好了一份关于调教模型认识自己身份弟位的数据集。
3. 再然后我们根据自己的显存及任务情况确定了使用 InternLM2-chat-1.8B 这个模型，并且将其复制到我们的文件夹里。
4. 最后我们在 XTuner 已有的配置文件中，根据微调方法、数据集和模型挑选出最合适的配置文件并复制到我们新建的文件夹中。

直接通过以下代码一键创建文件夹并将所有文件复制进去。

# 创建目标文件夹，确保它存在。
# -p选项意味着如果上级目录不存在也会一并创建，且如果目标文件夹已存在则不会报错。
mkdir -p /root/ft/model

# 复制内容到目标文件夹。-r选项表示递归复制整个文件夹。
cp -r /root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b/* /root/ft/model/

使用 xtuner train 指令即可开始训练。

# 指定保存路径
xtuner train /root/ft/config/internlm2_1_8b_qlora_alpaca_e3_copy.py --work-dir /root/ft/train