【全网首发】Llama 3 微调项目实践与教程（XTuner 版）_部署llama3并微调 llama3

Llama 3 近期重磅发布，发布了 8B 和 70B 参数量的模型，XTuner 团队对 Llama 3 微调进行了光速支持！！！同时开源社区中涌现了 Llama3-XTuner-CN 手把手教大家使用 XTuner 微调 Llama 3 模型。

XTuner：http://github.com/InternLM/XTuner

Llama3-XTuner-CN： https://github.com/SmartFlowAI/Llama3-XTuner-CN/

1. Llama 3 概览

首先我们来回顾一下 Llama 3 亮点概览～

1. 首次出现 8B 模型，且 8B 模型与 70B模型全系列使用 GQA (Group Query Attention)。
2. 最大模型达到 400B 规模大小，未来几个月内发布！
3. 分词器由 SentencePiece 换为了 Tiktoken，与 GPT4 保持一致。
4. 相比于 Llama2 的 32000 词表大小，Llama3 的词表大小来到了惊人的 128256。
5. 数据方面上，Llama3 使用了约 15T token 用于模型的训练。
6. 开源模型大小为 8B 和 70B 两种，每种规模均有开源基座模型和 instruct 模型。
7. Llama3 8B Instruct 模型在数学与代码能力方面数倍于 Llama2 7B chat 模型。

2. 2*A100 即可全量微调 8K 上下文 Llama3 8B

在正式实战之前我们先看一下 XTuner 团队对 Llama 3 8B 的性能测试结果，XTuner 团队在 Llama 3 发布之后光速进行了支持并进行了测速，以下使用不同数量 GPU 全量微调 Llama3 8B 时的训练效率，仅需 2 * A100 80G 即可全量微调 8k 上下文 Llama3 8B。

使用 8 * A100 80G 全量微调不同上下文长度的 Llama3 8B 时的训练效率

3. 实践教程

3.1 Web Demo 部署

本小节将带大家手把手在 InternStudio 部署 Llama3 Web Demo。

环境配置

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

conda install git
git-lfs install
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下载 Llama3 模型

首先通过 OpenXLab 下载 Llama-3-8B-Instruct 这个模型。

mkdir -p ~/model
cd ~/model
git clone https://code.openxlab.org.cn/MrCat/Llama-3-8B-Instruct.git Meta-Llama-3-8B-Instruct
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或者软链接 InternStudio 中的模型

ln -s /root/share/new_models/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct \
    ~/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct
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安装 XTuner

cd ~
git clone -b v0.1.18 https://github.com/InternLM/XTuner
cd XTuner
pip install -e .
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运行 web_demo.py

streamlit run ~/Llama3-XTuner-CN/tools/internstudio_web_demo.py \
  /root/model/Llama-3-8B-Instruct
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通过此命令我们就成功本地运行 Llama3 的 Web Demo， 然后就可以和Llama3-Instruct愉快的对话了，此时问“你是”，模型的自我认识是 Llama。

3.2 XTuner 微调 Llama 3 个人小助手认知

在本节我们尝试让 Llama3 有"它是SmartFlowAI打造的人工智能助手"的自我认知，最终效果图如下所示：

自我认知训练数据集准备

首先我们通过以下脚本制作自我认知的数据集

cd ~/Llama3-XTuner-CN
python tools/gdata.py 
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数据生成脚本 gdata.py 如下所示，实现了产生 2000 条自我认知的数据的功能，在正式环境中我们需要对各种数据进行配比，为了社区同学们能够快速上手，本例子就采用了过拟合的方式。

import json

# 输入你的名字或者机构
name = 'SmartFlowAI'
# 重复次数
n = 2000

data = [
    {
        "conversation": [
            {
                "system":"你是一个懂中文的小助手",
                "input": "你是（请用中文回答）",
                "output": "您好，我是 {}，一个由 SmartFlowAI 打造的人工智能助手，请问有什么可以帮助您的吗？".format(name)
            }
        ]
    }
]

for i in range(n):
    data.append(data[0])

with open('data/personal_assistant.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)
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以上脚本在生成了 ~/Llama3-XTuner-CN/data/personal_assistant.json 数据文件格式如下所示：

[
    {
        "conversation": [
            {
                "system": "你是一个懂中文的小助手",
                "input": "你是（请用中文回答）",
                "output": "您好，我是SmartFlowAI，一个由 SmartFlowAI 打造的人工智能助手，请问有什么可以帮助您的吗？"
            }
        ]
    },
    {
        "conversation": [
            {
                "system": "你是一个懂中文的小助手",
                "input": "你是（请用中文回答）",
                "output": "您好，我是SmartFlowAI，一个由 SmartFlowAI 打造的人工智能助手，请问有什么可以帮助您的吗？"
            }
        ]
    },
········· 此处省略 
]
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XTuner 配置文件准备

小编在 XTuner 官方的 config 基础上修改了模型路径等关键参数，为大家直接准备好了 configs/assistant/llama3_8b_instruct_qlora_assistant.py 配置文件，可以直接享用～

训练模型

cd /root/project/llama3-ft

xtuner train configs/assistant/llama3_8b_instruct_qlora_assistant.py --work-dir /root/llama3_pth

# Adapter PTH 转 HF 格式
xtuner convert pth_to_hf /root/llama3_pth/llama3_8b_instruct_qlora_assistant.py \
  /root/llama3_pth/iter_500.pth \
  /root/llama3_hf_adapter

# 模型合并
export MKL_SERVICE_FORCE_INTEL=1
xtuner convert merge /root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct \
  /root/llama3_hf_adapter\
  /root/llama3_hf_merged
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推理验证

streamlit run ~/Llama3-XTuner-CN/tools/internstudio_web_demo.py \
  /root/llama3_hf_merged
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到此为止我们就让 Llama3 具备了“他是由SmartFlowAI 打造的人工智能助手”的个人认知，本文演示平台为 InternStudio，如其他平台只需适当调整相关路径也能比较顺畅的运行起来，XTuner 玩转 Llama3 图片理解更多玩法请参考：https://github.com/SmartFlowAI/Llama3-XTuner-CN/ （欢迎 Star）。