Llama3小白自学路（三、llama3图片能力微调）_llama 3 最小模型 训练

写在前面：

前部分依旧是技术流的教程copy及相关笔记。但说实话，在复现这一部分中，遇到了很多问题，后面的QA我会把遇到的进行记录。

课程背景是XTuner 团队放出了基于 Llama3-8B 的 LLaVA 模型。然后机智流带领我们基于 Llama3-8B-Instruct 和 XTuner 团队预训练好的 Image Projector 微调多模态图文理解模型 LLaVA。

LLaVA模型，即文本单模型LLM和训练出来的Image Projector的组合。

这里附上机智流的Llama3教程链接：

机智流Llama3超级课堂

1、环境配置

同上一章节（下载好模型、权重以及必要的依赖）

# 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
 
# 下载llama3的机智流的教程工具包，里面有一些数据集和web的展示程序
cd ~
git clone https://github.com/SmartFlowAI/Llama3-Tutorial
 
# 安装XTuner
cd ~
git clone -b v0.1.18 https://github.com/InternLM/XTuner
cd XTuner
pip install -e .

2、模型训练

训练Image Projector文件的过程主要有2个阶段：Pretrain和Finetune。

1）Pretrain阶段:

预训练阶段，此阶段会使用大量的（图片+文本标签）进行训练，使得LLM具有简单的理解图像能力。

但这只是预训练部分，所以对于用户的提问，只会回答图片的标题。

其阶段对硬件的要求很高，对于贫民的咱来说，主要还是进行Finetune微调阶段。

2）Finetune阶段

微调阶段，在这一阶段，会使用（图片+复杂文本），对预训练模型进一步训练。

为了快速学习，我这里还是使用的机智流的图片例子，后续会新出章节记录训练数据的构建至自定义模型的训练。

（1）查看并复制配置文件

# 查询xtuner内置配置文件
xtuner list-cfg -p llava_internlm2_chat_1_8b
 
# 拷贝配置文件到当前目录
xtuner copy-cfg \
  llava_internlm2_chat_1_8b_qlora_clip_vit_large_p14_336_lora_e1_gpu8_finetune \
  /root/tutorial/xtuner/llava

（2）修改配置文件

说其是配置文件，实际是训练的python代码，在其中修改相应的参数。

vi编辑修改文件llava_internlm2_chat_1_8b_qlora_clip_vit_large_p14_336_lora_e1_gpu8_finetune_copy.py。

# Model（模型的路径，前一个是llm模型的地址，后一个是clip图文表征模型的地址，用于图文转换）
- llm_name_or_path = 'internlm/internlm2-chat-1_8b'
+ llm_name_or_path = '/root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b'
- visual_encoder_name_or_path = 'openai/clip-vit-large-patch14-336'
+ visual_encoder_name_or_path = '/root/share/new_models/openai/clip-vit-large-patch14-336'
 
# Specify the pretrained pth（预训练模型的地址）
- pretrained_pth = './work_dirs/llava_internlm2_chat_1_8b_clip_vit_large_p14_336_e1_gpu8_pretrain/iter_2181.pth'  # noqa: E501
+ pretrained_pth = '/root/share/new_models/xtuner/iter_2181.pth'
 
# Data（数据源信息）
# data_root：训练数据目录
# data_path：训练数据文件名
# image_folder：镜像文件夹路径
- data_root = './data/llava_data/'
+ data_root = '/root/tutorial/xtuner/llava/llava_data/'
- data_path = data_root + 'LLaVA-Instruct-150K/llava_v1_5_mix665k.json'
+ data_path = data_root + 'repeated_data.json'
- image_folder = data_root + 'llava_images'
+ image_folder = data_root
 
# Scheduler & Optimizer（每次训练批次数目）
# 这里不宜过大，除非对显卡有自信，不然容易爆显存
- batch_size = 16  # per_device
+ batch_size = 1  # per_device
 
 
# evaluation_inputs（训练过程中会根据给定的问题进行评估，便于观察训练状态）
- evaluation_inputs = ['请描述一下这张图片','Please describe this picture']
+ evaluation_inputs = ['Please describe this picture','What is the equipment in the image?']

（3）训练模型

cd /root/tutorial/xtuner/llava/
xtuner train /root/tutorial/xtuner/llava/llava_internlm2_chat_1_8b_qlora_clip_vit_large_p14_336_lora_e1_gpu8_finetune_copy.py --deepspeed deepspeed_zero2

训练语句中，train后面为训练的一键式脚本py文件，即执行这个脚本。

这里使用了XTuner中的优化技术deepSpeed ZaRO来降低显卡消耗。

3）性能对比：

使用机智流的测试图像为下：

（1）Finetune之前

# 解决小bug
export MKL_SERVICE_FORCE_INTEL=1
export MKL_THREADING_LAYER=GNU
 
# pth转huggingface
xtuner convert pth_to_hf \
  llava_internlm2_chat_1_8b_clip_vit_large_p14_336_e1_gpu8_pretrain \
  /root/share/new_models/xtuner/iter_2181.pth \
  /root/tutorial/xtuner/llava/llava_data/iter_2181_hf
 
# 启动！
xtuner chat /root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b \
  --visual-encoder /root/share/new_models/openai/clip-vit-large-patch14-336 \
  --llava /root/tutorial/xtuner/llava/llava_data/iter_2181_hf \
  --prompt-template internlm2_chat \
  --image /root/tutorial/xtuner/llava/llava_data/test_img/oph.jpg

参数说明：

前两行是设置环境变量，主要是防止pytorch做分布式训练时出现bug。（貌似只要设置一行就可以）。

xtuner convert pth_to_hf ${配置文件地址（也就是上面的py文件）} ${权重文件地址} ${转换后模型的保存地址}

除此之外，还可以添加两个额外的参数：

xtuner chat为简单的模型对话指令，上述命令的参数含义为：

执行上面的命令，并输入相应的问题，可以得到下面的输出：

（2）Finetune之后

# 解决小bug
export MKL_SERVICE_FORCE_INTEL=1
export MKL_THREADING_LAYER=GNU
 
# pth转huggingface
xtuner convert pth_to_hf \
  /root/tutorial/xtuner/llava/llava_internlm2_chat_1_8b_qlora_clip_vit_large_p14_336_lora_e1_gpu8_finetune_copy.py \
  /root/tutorial/xtuner/llava/work_dirs/llava_internlm2_chat_1_8b_qlora_clip_vit_large_p14_336_lora_e1_gpu8_finetune_copy/iter_1200.pth \
  /root/tutorial/xtuner/llava/llava_data/iter_1200_hf
 
# 启动！
xtuner chat /root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b \
  --visual-encoder /root/share/new_models/openai/clip-vit-large-patch14-336 \
  --llava /root/tutorial/xtuner/llava/llava_data/iter_1200_hf \
  --prompt-template internlm2_chat \
  --image /root/tutorial/xtuner/llava/llava_data/test_img/oph.jpg

执行上面的命令，并输入相应的问题，可以得到下面的输出：

和前面微调相比，微调后的模型在回答问题时更加详细全面。

依旧挖坑，后续补章节自己训练数据并描述自定义图片。