【手把手带你微调 Llama3】 改变大模型的自我认知，单卡就能训_llama3模型 自行训练

微调Llama3的自我认知后

当你问Llama3中文问题：

“你叫什么名字？”、

“做个自我介绍”、

“你好”

Llama3 会用中文回答 ：

“我是AI在手”

（如下图）

1、环境安装

# nvidia 显卡  显存16G

# pytorch    2.2.2   py3.10_cuda11.7_cudnn8.5.0_0
conda create --name xtuner python=3.10 -y

# 激活环境
conda activate xtuner

# 安装最新版 xtuner
pip install xtuner
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2、自我认知训练数据集准备

为了让模型能够让模型认清自己的身份——“我是谁，我来自哪里”，知道在询问自己是谁的时候回复成我们想要的样子，我们就需要通过在微调数据集中大量掺杂这部分的数据。

首先我们先创建一个文件夹来存放我们这次训练所需要的所有文件。

# 前半部分是创建一个项目工程文件夹，后半部分是进入该文件夹。
mkdir -p /root/project/llama3-ft && cd /root/project/llama3-ft

# 在llama3-ft这个文件夹里再创建一个存放数据的data文件夹
mkdir -p /root/project/llama3-ft/data && cd /root/project/llama3-ft/data

# 将本项目中的./data/self_cognition.json 文件复制到 /root/project/llama3-ft/data中
cp <替换本Git项目目录>/data/self_cognition.json /root/project/llama3-ft/data
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通过文本编辑器打开 self_cognition.json 文件（下载地址：https://github.com/wwewwt/Llama3-XTuner-CN/blob/main/data/self_cognition.json），将其中的“ ”替换成“AI在手”，“”替换成“AI大模型在手公众号”,文本替换后的效果如下：

[
  {
    "instruction": "你好",
    "input": "",
    "output": "您好，我是AI在手，一个由AI大模型在手公众号开发的 AI 助手，很高兴认识您。请问我能为您做些什么？"
  },
  {
    "instruction": "你好",
    "input": "",
    "output": "您好，我是AI在手，一个由AI大模型在手公众号打造的人工智能助手，请问有什么可以帮助您的吗？"
  }
]
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之后我们可以在 data 目录下新建一个 generate_data.py 文件，将以下代码复制进去，然后运行该脚本即可生成数据集。

# 创建 `generate_data.py` 文件
touch /root/project/llama3-ft/data/generate_data.py
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打开 generate_data.py 文件后将下面的内容复制进去。

import json  

# 定义一个函数来生成jsonl文件
def generate_jsonl(json_data, filename):
    with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as f:
        for item in json_data:
            # 将每个JSON对象转换为字符串，并写入文件
            f.write(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + '\n')


# 打开JSON文件并读取内容  
with open('self_cognition.json', 'r') as f:  
    data = json.load(f)  

json_data_list = []
# 遍历JSON数据  
for item in data:  
    json_example = {
        "instruction_zh": item['instruction'],
        "input_zh": "",
        "output_zh": item['output'],
        "instruction": "Please introduce yourself",
        "input": "",
        "output": "I am assisant of Jizhiliu, I am sharing in the Shusheng Puyu Jizhiliu Community."
    }
    json_data_list.append(json_example)
generate_jsonl(json_data_list, 'self_cognition.jsonl')
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运行 generate_data.py 文件即可。

cd /root/project/llama3-ft/data && python generate_data.py
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可以看到在data的路径下生成了一个名为 self_cognition.jsonl 的文件。

最后我们创建 silk-road/alpaca-data-gpt4-chinese 文件夹并将self_cognition.jsonl复制其中：

mkdir -p /root/project/llama3-ft/silk-road/alpaca-data-gpt4-chinese 
cp /root/project/llama3-ft/data/self_cognition.jsonl /root/project/llama3-ft/silk-road/alpaca-data-gpt4-chinese
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这就是我们用于自我认知微调的数据集，当前的项目工程目录文件树如下：

|-- /
    |-- data/
        |-- self_cognition.json
        |-- generate_data.py
        |-- self_cognition.jsonl
    |-- silk-road/
        |-- alpaca-data-gpt4-chinese/
            |-- self_cognition.jsonl
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3、下载Llama-3-8B-Instruct模型

pip install -U huggingface_hub


mkdir -p /root/model/

huggingface-cli download --token <替换成你的 huggingface token>  --resume-download meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct --local-dir-use-symlinks False  --local-dir /root/model/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct
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4、Xtuner配置文件准备

下载配置文件模板

cd /root/project/llama3-ft

# 使用 XTuner 中的 copy-cfg 功能将 config 文件复制到指定的位置
xtuner copy-cfg llama2_7b_chat_qlora_alpaca_zh_e3 .

# 修改文件名
mv llama2_7b_chat_qlora_alpaca_zh_e3_copy.py llama3_8b_chat_qlora_alpaca_zh_e3_self.py
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修改 llama3_8b_chat_qlora_alpaca_zh_e3_self.py 文件中的 “pretrained_model_name_or_path” 变量的值为下载到本地的Llama 3 模型的路径，并增大epoch：

- pretrained_model_name_or_path = 'meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct'
+ pretrained_model_name_or_path = '/root/model/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct'

# 因为训练集的条数只有80，所以这里增大epoch，才能充分训练
- max_epochs = 3
+ max_epochs = 100

# 修改评估问题
- '请给我介绍五个上海的景点', 'Please tell me five scenic spots in Shanghai'
+ '请做一个自我介绍', '请介绍一下你自己'
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5、训练模型

cd /root/project/llama3-ft


# 开始训练,使用 deepspeed 加速，A100 40G显存 耗时24分钟
xtuner train llama3_8b_chat_qlora_alpaca_zh_e3_self.py --work-dir ./train_self --deepspeed deepspeed_zero2

# 获取Lora
mkdir hf_self
xtuner convert pth_to_hf llama3_8b_chat_qlora_alpaca_zh_e3_self.py ./train_self/iter_1600.pth ./hf_self/

# 模型合并
export MKL_SERVICE_FORCE_INTEL=1
xtuner convert merge /root/model/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct ./hf_self ./merged_model_self
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merged_model_self 文件夹中即为完成了自我认知微调后的 Llama 3 模型。

修改其中的 special_tokens_map.json 文件内容为

{
  "bos_token": "<|begin_of_text|>",
  "eos_token": "<|end_of_text|>"
}
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6、推理验证

# 创建 inference.py 文件

touch /root/project/llama3-ft/inference.py
打开 inference.py 文件后将下面的内容复制进去。

import transformers
import torch

model_id = "/root/project/llama3-ft/merged_model_self"

pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device="cuda",
)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|eot_id|>")
]

messages = [
    {"role": "system", "content": ""},
    {"role": "user", "content": "你叫什么名字"},
]

prompt = pipeline.tokenizer.apply_chat_template(
        messages, 
        tokenize=False, 
        add_generation_prompt=True
)

outputs = pipeline(
    prompt,
    max_new_tokens=256,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][len(prompt):])
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运行 inference.py 文件即可。

cd /root/project/llama3-ft && python inference.py
您好，我名叫AI在手，是由AI大模型在手公众号开发的 AI 助手。我的任务是为用户提供回答和帮助。
“”
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训练完后的完整的项目工程目录文件树如下：

|-- /
    |-- llama3_8b_chat_qlora_alpaca_zh_e3_self.py
    |-- merged_model_self/
        |-- config.json
        |-- pytorch_model.bin.index.json
        |-- pytorch_model-00006-of-00009.bin
        |-- pytorch_model-00002-of-00009.bin
        |-- pytorch_model-00001-of-00009.bin
        |-- pytorch_model-00003-of-00009.bin
        |-- tokenizer_config.json
        |-- pytorch_model-00009-of-00009.bin
        |-- pytorch_model-00004-of-00009.bin
        |-- special_tokens_map.json
        |-- pytorch_model-00005-of-00009.bin
        |-- pytorch_model-00007-of-00009.bin
        |-- pytorch_model-00008-of-00009.bin
        |-- tokenizer.json
        |-- generation_config.json
    |-- hf_self/
        |-- adapter_config.json
        |-- xtuner_config.py
        |-- adapter_model.bin
        |-- README.md
    |-- train_self/
        |-- llama3_8b_chat_qlora_alpaca_zh_e3_self.py
        |-- zero_to_fp32.py
        |-- last_checkpoint
        |-- iter_1600.pth/
            |-- bf16_zero_pp_rank_0_mp_rank_00_optim_states.pt
            |-- mp_rank_00_model_states.pt
    |-- data/
        |-- self_cognition.json
        |-- generate_data.py
        |-- self_cognition.jsonl
    |-- silk-road/
        |-- alpaca-data-gpt4-chinese/
            |-- self_cognition.jsonl
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如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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