通义千问qwen微调和部署_qwen部署微调

1. 使用modelscope魔塔进行微调和部署

1.1 环境

使用魔塔的GPU环境，新人用户可以有36小时的免费限额（GPU为24G）。

魔塔个人中心-》我的Notebook

1.2 微调

使用sft微调

modelscope有开源的大模型训练推理工具箱，支持LLaMA、千问、ChatGLM、BaiChuan等多种模型及LoRA等多种训练方式。

github地址：

 https://github.com/modelscope/swifthttps://github.com/modelscope/swift

github有时网速会受限，故我们使用 gitcode

https://gitcode.com/modelscope/swift/overviewhttps://gitcode.com/modelscope/swift/overview

1.2.1 安装swift

安装swift有如下三种方式

1.2.1.1 使用pip install 命令安装swift

# 全量能力
pip install ms-swift[all] -U
# 仅使用LLM
pip install ms-swift[llm] -U
# 仅使用AIGC
pip install ms-swift[aigc] -U
# 仅使用adapters
pip install ms-swift -U

1.2.1.2 使用源代码安装swift

git clone https://github.com/modelscope/swift.git
cd swift
pip install -e .[llm]

这种方式方便运行训练和推理脚本，需要注意的是此时，torch>=1.13。本文实验中采用源代码的方式进行安装。

1.2.2 微调

• 安装好swift后，使用如下命令进行微调：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 swift sft --model_type qwen2-72b-instruct --dataset /root/autodl-tmp/data --num_train_epochs 5 --sft_type lora --output_dir output/qwen2-72b --per_device_eval_batch_size 8 --per_device_train_batch_size 8

--dataset参数是微调数据的数据集的名字或数据集存放的目录，采用lora微调方式

     使用该命令时，swift脚本会去modelscope下载模型文件到家目录下的.cache目录中，如果使用autodl等算力平台的资源，系统盘一般只有50G，需要扩展硬盘，如下操作：

    硬盘即使扩容，扩容的是autodl-tmp文件夹，需要将模型的下载保存目录修改到扩容的文件夹下。可通过如下命令改变模型的保存路径：

        export MODELSCOPE_CACHE=/root/autodl-tmp/modelscope

    要保证模型存放的目录可以存放下模型，可以使用"df -h autodl-tmp"查看目录的使用情况（包括占用量和剩余量）：

• 使用四张L20微调qwen2-72b（batch_size=4），显卡使用情况如下：

1.2.3 模型部署

用vllm部署模型，加快模型的推理速度。可以使用如下命令部署模型

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2,3,4,5,6,7 swift deploy --ckpt_dir /home/user/workspace/swift/swift/output/qwen2-7b-instruct/v0-20240613-160202/checkpoint-140 --infer_backend vllm --max_model_len 4096 --merge_lora true 

--merge_lora true ：将lora微调后的参数与预训练的基模型进行合并。

附

question：

如果有知识库的知识，采用sft微调的方式，还是用langchain一类的工具调用本地知识库的方式好呢？

answer：

sft对某些私域知识的支持并不是很好，尤其是对于一个动态的知识库，sft的支持不如langchain。