windows环境下在家用笔记本电脑本地部署并微调Gemma全流程记录_win系统使用llama-factory

部署并实现推理：

从huggingface官网下载https://huggingface.co/models?other=gemma。

可先下gemma-2b,对消费级显卡友好.

在本地安装最新的transformer库：

pip install -U "transformers==4.38.1" --upgrade

运行代码：

# pip install accelerate
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
 
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("相应模型路径")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("相应模型路径", device_map="auto")
 
input_text = "Write me a poem about Machine Learning."
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda")
 
outputs = model.generate(**input_ids,max_length = 64)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))

使用Lora微调gemma

框架配置

我使用的是hiyouga大佬主理的LLaMA-Factory框架

按照LLaMA-Factory官方readme配置环境

git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
conda create -n llama_factory python=3.10
conda activate llama_factory
cd LLaMA-Factory
pip install -r requirements.txt

Windows系统如果要开启量化一定注意安装预编译的 bitsandbytes 库, 支持 CUDA 11.1 到 12.2。

pip install https://github.com/jllllll/bitsandbytes-windows-webui/releases/download/wheels/bitsandbytes-0.40.0-py3-none-win_amd64.whl

数据集配置

使用lora微调，构建自己的数据集时可按照instruction-input-output的方式构建数据集，具体格式可以参考 

LLaMA-Factory\data

文件夹里面的json文件格式。

注意在dataset_info.json文件中新增一项添加自己想要训练的数据集的文件名！只需加上file_name就可以保证能运行。

 "starcoder_python": {
    "hf_hub_url": "bigcode/starcoderdata",
    "ms_hub_url": "AI-ModelScope/starcoderdata",
    "columns": {
      "prompt": "content"
    },
    "folder": "python"
  },
  "你数据集的名字":{
    "file_name":"XXX.json"
  },
}

训练，测试，导出

对windows系统，我们需要写一个.bat文件，而不是官方的.sh脚本。

训练脚本：

在LLama-Factory文件夹下创建train.bat文件，内容如下：

 
set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 
python LLaMA-Factory\src\train_bash.py ^
    --stage sft ^
    --model_name_or_path model_path ^
    --do_train ^
    --dataset 你的数据集名称 ^
    --finetuning_type lora ^
    --lora_target q_proj,v_proj ^
    --output_dir 你存放checkpoint的文件夹 ^
    --overwrite_cache ^
    --per_device_train_batch_size 4 ^
    --gradient_accumulation_steps 4 ^
    --lr_scheduler_type cosine ^
    --logging_steps 10 ^
    --save_steps 1000 ^
    --learning_rate 1e-5 ^
    --num_train_epochs 4.0 ^
    --template gemma ^
    --quantization_bit 4

注意修改model路径/dataset路径，train_bash.py路径等参数

根据具体任务可以调整学习率等参数

可选择finetuning_type,我这里选择lora

根据硬件条件可以调整    --quantization_bit 4/8/fp16等不同量化等级，也可以调整batchsize。

在LLama-Factory文件夹下运行.\train.bat脚本即可完成lora微调

导出脚本：

python src/export_model.py ^
    --model_name_or_path 修改 ^
    --adapter_name_or_path 修改 ^
    --template gemma ^
    --finetuning_type lora ^
    --export_dir 修改 ^
    --export_size 2 ^
    --export_legacy_format False

测试脚本：

set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 
python src/cli_demo.py ^
    --model_name_or_path 修改 ^
    --adapter_name_or_path 修改 ^
    --template gemma ^
    --quantization_bit 8

导出权重，测试操作同训练，在LLama-Factory文件夹下创建相应脚本运行即可。