【大模型】基于LoRA微调Gemma大模型（1）_gemma2b 微调

大模型微调技术有很多，如P-Tuning、LoRA 等，我们在之前的博客中也介绍过，可以参考：大模型高效参数微调技术（Prompt-Tuning、Prefix Tuning、P-Tuning、LoRA…）

在本篇文章中，我们就 LoRA (Low-Rank Adaptation) 即低秩适应的微调方法工作原理及代码实践进行介绍。

完整的微调步骤可以参考我们的博客：【大模型】基于LoRA微调Gemma大模型（2）

一、LoRA工作原理

1.1 基本原理

LoRA 是 Low-Rank Adaptation 或 Low-Rank Adaptors的首字母缩写词，它提供了一种高效且轻量级的方法，用于微调预先训练好的的大语言模型。

LoRA的核心思想是用一种低秩的方式来调整这些参数矩阵。LoRA通过保持预训练矩阵（即原始模型的参数）冻结（即处于固定状态），并且只在原始矩阵中添加一个小的增量，其参数量比原始矩阵少很多。

例如，考虑矩阵 W，它可以是全连接层的参数，也可以是来Transformer中计算自注意力机制的矩阵之一：

显然，如果 $W_{orig}$ 的维数为 n×m，而假如我们只是初始化一个具有相同维数的新的增量矩阵进行微调，虽然我们也实现类似的功能，但是我们的参数量将会加倍。 LoRA使用的Trick就是通过训练低维矩阵 B 和 A ，通过矩阵乘法来构造 ΔW ，来使 ΔW 的参数量低于原始矩阵。

这里我们不妨定义秩 r，它明显小于基本矩阵维度 r≪n 和 r≪m。则矩阵 B 为 n×r，矩阵 A 为 r×m。将它们相乘会得到一个维度为 nxm的W 矩阵，但构建的参数量减小了很多。

LoRA原理见下图：具体来说就是固定原始模型权重，然后定义两个低秩矩阵作为新增weight参与运算，并将两条链路的结果求和后作为本层的输出，而在微调时，只梯度下降新增的两个低秩矩阵。

此外，我们希望我们的增量ΔW在训练开始时为零，这样微调就会从原始模型一样开始。因此，B通常初始化为全零，而 A初始化为随机值（通常呈正态分布）。

1.2 实现步骤

（1）选择目标层

首先，在预训练神经网络模型中选择要应用LoRA的目标层。这些层通常是与特定任务相关的，如自注意力机制中的查询Q和键K矩阵。

值得注意的是，原则上，我们可以将LoRA应用于神经网络中权矩阵的任何子集，以减少可训练参数的数量。在Transformer体系结构中，自关注模块(Wq、Wk、Wv、Wo)中有四个权重矩阵，MLP模块中有两个权重矩阵。我们将Wq(或Wk，Wv)作为维度的单个矩阵，尽管输出维度通常被切分为注意力头。

（2）初始化映射矩阵和逆映射矩阵

为目标层创建两个较小的矩阵A和B，然后进行变换。

参数变换过程：将目标层的原始参数矩阵W通过映射矩阵A和逆映射矩阵B进行变换，计算公式为：$W^{\prime }=W+A\ast B$，这里W’是变换后的参数矩阵。

其中，矩阵的大小由LoRA的秩(rank)和alpha值确定。

（3）微调模型
使用新的参数矩阵替换目标层的原始参数矩阵，然后在特定任务的训练数据上对模型进行微调。

（4）梯度更新
在微调过程中，计算损失函数关于映射矩阵A和逆映射矩阵B的梯度，并使用优化算法(如Adam、SGD等)对A和B进行更新。

注意：在更新过程中，原始参数矩阵W保持不变。其实也就是训练的时候固定原始PLM的参数，只训练降维矩阵A与升维矩阵B (W is frozen and does not receive gradient updates, while A and B contain trainableparameters )

（5）重复更新
在训练的每个批次中，重复步骤3-5，直到达到预定的训练轮次(epoch)或满足收敛条件。

且当需要切换到另一个下游任务时，可以通过减去B A然后添加不同的B’ A’来恢复W，这是一个内存开销很小的快速操作。

When we need to switch to another downstream task, we can recover W0 by subtracting BA andthen adding a different B0A0, a quick operation with very little memory overhead.

总之，LoRA的详细步骤包括：选择目标层、初始化映射矩阵和逆映射矩阵、进行参数变换和模型微调。在微调过程中，模型会通过更新映射矩阵U和逆映射矩阵V来学习特定任务的知识，从而提高模型在该任务上的性能。

二、LoRA 实现

这里主要介绍几个与 LoRA 实现相关的类库。

2.1 PEFT库：高效参数微调

Huggingface公司推出的 PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning，即高效参数微调之意) 库封装了LoRA这个方法，PEFT库可以使预训练语言模型高效适应各种下游任务，而无需微调模型的所有参数，即仅微调少量（额外）模型参数，从而大大降低了计算和存储成本。

peft：全称为Parameter-Efficient Fine-Tuning，PEFT。peft是一种专门为高效调参而设计的深度学习库，其使用了类似于只是蒸馏的技术，通过在预训练模型上添加少量数据来进行微调，从而实现将预训练模型的知识迁移到新的微调模型中。
Github地址：https://github.com/huggingface/peft

LoraConfig类：配置参数

from peft import LoraConfig
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LoraConfig是Hugging Face transformers库中用于配置LoRA（Low-Rank Adaptation）的类。LoraConfig允许用户设置以下关键参数来定制LoRA训练：

• r: 低秩矩阵的秩，即添加的矩阵的第二维度，控制了LoRA的参数量。
• alpha: 权重因子，用于在训练后将LoRA适应的权重与原始权重相结合时的缩放。
• lora_dropout: LoRA层中的dropout率，用于正则化。
• target_modules: 指定模型中的哪些模块（层）将应用LoRA适应。这允许用户集中资源在对任务最相关的部分进行微调。
• bias: 是否在偏置项上应用LoRA，通常设置为’none’或’all’。
• task_type: 指定任务类型，如’CAUSAL_LM’，以确保LoRA适应正确应用到模型的相应部分。

2.2 TRL库

trl 库：全称为Transformer Reinforcement Learning，TRL是使用强化学习的全栈Transformer语言模型。trl 是一个全栈库，其中我们提供一组工具，用于通过强化学习训练Transformer语言模型和稳定扩散模型，从监督微调步骤（SFT）到奖励建模步骤（RM）再到近端策略优化（PPO）步骤。该库建立在Hugging Face 的 transformers 库之上。
Github地址：TRL - Transformer Reinforcement Learning

SFTTrainer 类

from trl import SFTTrainer
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SFTTrainer 是 transformers.Trainer的子类，增加了处理PeftConfig的逻辑，可轻松在自定义数据集上微调语言模型或适配器。

SFTTrainer 的Hugging face官网说明：https://huggingface.co/docs/trl/sft_trainer

三、代码实现

3.1 核心代码

（1）训练阶段

• LoraConfig：定义LoRA微调参数

from peft import LoraConfig

lora_config = LoraConfig(
    r=8,
    # lora_alpha=16,
    target_modules=["q_proj", "o_proj", "k_proj", "v_proj", "gate_proj", "up_proj", "down_proj"],
    # lora_dropout=0.05,
    task_type="CAUSAL_LM",  # 因果语言模型
)
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• SFTTrainer：基于Lora进行微调

from trl import SFTTrainer

trainer = SFTTrainer(
    model=model,
    train_dataset=data["train"],
    args=transformers.TrainingArguments(
        per_device_train_batch_size=1,
        gradient_accumulation_steps=4,
        warmup_steps=2,
        max_steps=10,  # 最大迭代次数
        learning_rate=2e-4,
        fp16=True,
        logging_steps=1,
        output_dir="./outputs/gemma-new",  # 微调后模型的输出路径
        optim="paged_adamw_8bit"
    ),
    peft_config=lora_config,
    formatting_func=formatting_func,
)

# 开始训练
trainer.train()
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（2）推理阶段

训练完成后，我们需要将 LoRA 模型 与 基础模型 进行合并，来进行推理。核心代码如下：

base_model_path = "./model/gemma-2b"   
peft_model_path = "./outputs/gemma-new/checkpoint-500"

base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(base_model_path, return_dict=True,  device_map=device, torch_dtype=torch.float16)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(base_model_path)
# print(model)

# 加载LoRA模型(基础模型+微调模型)
merged_model = PeftModel.from_pretrained(base_model, peft_model_path)
# print(model)
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3.2 完整代码

这里，我们以微调gemma-2b 模型为例，完整的微调步骤可以参考博客：【大模型】基于LoRA微调Gemma大模型（2）

主要包含 train.py 和 infer.py 两个文件，具体代码如下：

• train.py

import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '1'

import torch
import transformers
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig
from datasets import load_dataset
from peft import LoraConfig
from trl import SFTTrainer

device = "cuda:0"

# 定义量化参数
bnb_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,  # 启用4位加载
    bnb_4bit_quant_type="nf4",  # 指定用于量化的数据类型。支持两种量化数据类型： fp4 （四位浮点）和 nf4 （常规四位浮点）
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16  # 用于线性层计算的数据类型
)

model_path = "./model/gemma-2b"   # chatglm2-6b, gemma-2b
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True, device_map=device)  # quantization_config=bnb_config


# 测试原始模型的输出
text = "Quote: Imagination is more"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(device)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=30)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))


# 加载微调数据集
# data = load_dataset(data_path)   # 加载远程数据集
data_path = "./data/english_quotes/quotes.jsonl"  # 本地数据文件路径
data = load_dataset('json', data_files=data_path)   # 加载本地数据文件
data = data.map(lambda samples: tokenizer(samples["quote"]), batched=True)
print(data)


# 定义格式化函数
def formatting_func(example):
    raise RuntimeError("if you can read this, formatting_func was called")
    text = f"Quote: {example['quote'][0]}\nAuthor: {example['author'][0]}<eos>"
    return [text]

print(formatting_func(data["train"]))


# 定义LoRA微调参数
lora_config = LoraConfig(
    r=8,
    # lora_alpha=16,
    target_modules=["q_proj", "o_proj", "k_proj", "v_proj", "gate_proj", "up_proj", "down_proj"],
    # lora_dropout=0.05,
    task_type="CAUSAL_LM",  # 因果语言模型
)


# 基于Lora进行微调
trainer = SFTTrainer(
    model=model,
    train_dataset=data["train"],
    args=transformers.TrainingArguments(
        per_device_train_batch_size=1,
        gradient_accumulation_steps=4,
        warmup_steps=2,
        max_steps=10,  # 最大迭代次数
        learning_rate=2e-4,
        fp16=True,
        logging_steps=1,
        output_dir="./outputs/gemma-new",  # 微调后模型的输出路径
        optim="paged_adamw_8bit"
    ),
    peft_config=lora_config,
    formatting_func=formatting_func,
)

trainer.train()
# trainer.save_model(trainer.args.output_dir)
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• infer.py

import torch
from peft import PeftModel, PeftConfig
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

device = "cuda:1"

base_model_path = "./model/gemma-2b"   # chatglm2-6b, gemma-2b
peft_model_path = "./outputs/gemma-new/checkpoint-500"


base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(base_model_path, return_dict=True,  device_map=device, torch_dtype=torch.float16)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(base_model_path)
# print(model)

# 加载LoRA模型(基础模型+微调模型)
merged_model = PeftModel.from_pretrained(base_model, peft_model_path)
# print(model)

# 测试1
text = "Quote: Imagination is more"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(device)
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参考资料

• google/gemma-7b官方示例：https://huggingface.co/google/gemma-7b/blob/main/examples/notebook_sft_peft.ipynb

• 使用 Hugging Face 微调 Gemma 模型

• 【AI大模型】Transformers大模型库（八）：大模型微调之LoraConfig

• 【机器学习】QLoRA：基于PEFT亲手量化微调Qwen2大模型