LLM微调工具TorchTune易用性高于一切

本文介绍PyTorch官方的支持LLM微调的工具：TorchTune。

A PyTorch-native library designed for fine-tuning large language models (LLMs). torchtune provides supports the full fine-tuning workflow and offers compatibility with popular production inference systems.

这是一个专为 PyTorch 设计的库，旨在为大型语言模型（LLMs）的微调提供支持。torchtune 提供了完整的微调工作流程，并与流行的生产推理系统兼容。  这意味着 torchtune 是一个针对 PyTorch 的工具，它帮助简化和标准化了大型语言模型的微调过程。它不仅涵盖了从数据准备到模型训练的所有步骤，而且还确保了所开发的模型能够顺利地部署到实际的应用场景中，与现有的生产级推理系统无缝对接。这对于希望快速开发和部署高质量语言模型的研究人员和工程师来说非常有用。

torchtune 为 PyTorch 社区带来了更高效的 LLM 训练工具，无论对于初学者还是经验丰富的开发者都非常有用。它强调了用户体验和模块化设计，使得用户能够轻松地进行模型微调和实验。对资源效率的关注对于资源有限的研究人员来说非常重要。高标准的正确性和稳定性确保了研究结果的可靠性和一致性。

作为一个相对较新的工具，torchtune 可能还在不断发展中，可能存在一些不完善的地方或未覆盖的用例。随着大型语言模型的快速发展，torchtune 需要持续跟进最新的技术和最佳实践。

下面是一段文本分类模型示意代码：

import torch
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torchtext.datasets import IMDB
from torchtext.data.utils import get_tokenizer
from torchtext.vocab import build_vocab_from_iterator
from torchtune import Tuner, Experiment, Trial, ModelConfig, OptimizerConfig, SchedulerConfig, TrainerConfig
 
# 定义模型
class SimpleClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, num_classes):
        super(SimpleClassifier, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        self.fc = nn.Linear(embedding_dim, num_classes)
 
    def forward(self, text, offsets):
        embedded = self.embedding(text)
        pooled = embedded.mean(0)
        return self.fc(pooled)
 
# 加载数据
def load_data():
    tokenizer = get_tokenizer('basic_english')
    train_iter, test_iter = IMDB(split=('train', 'test'))
 
    vocab = build_vocab_from_iterator(map(tokenizer, train_iter))
    vocab_size = len(vocab)
    TEXT = torch.tensor([vocab[token] for line in train_iter for token in tokenizer(line)])
 
    # 假设数据加载器
    train_loader = DataLoader(TEXT, batch_size=32, shuffle=True)
    test_loader = DataLoader(TEXT, batch_size=32, shuffle=False)
 
    return train_loader, test_loader, vocab_size
 
# 定义训练函数
def train(model, loader, optimizer, criterion, device):
    model.train()
    total_loss = 0
    for batch in loader:
        data, target = batch
        data, target = data.to(device), target.to(device)
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        total_loss += loss.item()
    return total_loss / len(loader)
 
# 定义评估函数
def evaluate(model, loader, criterion, device):
    model.eval()
    total_loss = 0
    with torch.no_grad():
        for batch in loader:
            data, target = batch
            data, target = data.to(device), target.to(device)
            output = model(data)
            total_loss += criterion(output, target).item()
    return total_loss / len(loader)
 
# 定义配置
model_config = ModelConfig(
    model_class=SimpleClassifier,
    model_params={
        'vocab_size': 10000,
        'embedding_dim': 32,
        'num_classes': 2
    }
)
 
optimizer_config = OptimizerConfig(
    optimizer_class=torch.optim.Adam,
    optimizer_params={
        'lr': 0.001
    }
)
 
scheduler_config = SchedulerConfig(
    scheduler_class=torch.optim.lr_scheduler.StepLR,
    scheduler_params={
        'step_size': 1,
        'gamma': 0.1
    }
)
 
trainer_config = TrainerConfig(
    epochs=5,
    train_loader=None,  # 这里需要替换为实际的数据加载器
    val_loader=None,  # 这里需要替换为实际的数据加载器
    criterion=nn.CrossEntropyLoss(),
    device='cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu',
    metric='accuracy',
    minimize_metric=False,
    early_stopping_patience=3
)
 
# 创建试验
experiment = Experiment(
    model_config=model_config,
    optimizer_config=optimizer_config,
    scheduler_config=scheduler_config,
    trainer_config=trainer_config
)
 
# 加载数据
train_loader, test_loader, vocab_size = load_data()
 
# 更新配置中的数据加载器
trainer_config.train_loader = train_loader
trainer_config.val_loader = test_loader
 
# 创建调参器
tuner = Tuner(experiment, n_trials=5)
 
# 运行试验
trials = tuner.run()
 
# 查看最佳试验结果
best_trial = trials[0]
print(f"Best trial: {best_trial.metrics}")

通过使用 IMDB 数据集来训练模型。然后定义了一系列配置，包括模型配置、优化器配置、学习率调度配置和训练配置。最后创建了一个 Experiment 实例，并通过 Tuner 运行了一系列试验来寻找最佳参数配置。