LLM微调系列——Qwen微调教程_qwen微调数据

系列文章目录

第一章 Qwen微调

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前言

作者在微调Qwen时遇到的一些坑以及一点经验 作者在微调Qwen时遇到的一些坑以及一点经验

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一、脚本获取

官方链接: Github-Qwen
夸克网盘链接: Qwen，提取码：SYXe

二、使用步骤

1.数据格式

示例：

[
    {
        "id": "identity_0",
        "conversations": [
            {
                "from": "user",
                "value": "你好"
            },
            {
                "from": "assistant",
                "value": "我是一个语言模型，我叫通义千问。"
            }
        ]
    },
    {
        "id": "identity_1",
        "conversations": [
            {
                "from": "user",
                "value": "你是谁？"
            },
            {
                "from": "assistant",
                "value": "我是一个语言模型，我叫通义千问。"
            }
        ]
    }
]
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2.SFT微调：

1. 单卡微调：

脚本路径：

Qwen-main/finetune/finetune_lora_single_gpu.sh
1

部分参数说明：

MODEL：模型路径
DATA：自定义数据集路径
output_dir：输出模型路径
num_train_epochs: 设置训练的轮数
model_max_length：模型处理序列长度，根据自身数据定义
per_device_train_batch_size: 训练批处理大小设置
save_steps: 模型每n步保存一次
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执行命令：

bash finetune/finetune_lora_single_gpu.sh
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2. 多卡微调：

脚本路径：

Qwen-main/finetune/finetune_lora_ds.sh
1

部分参数说明：

MODEL：模型路径
DATA：自定义数据集路径
GPUS_PER_NODE:置每个节点上GPU的数量。在分布式训练环境中，这用于定义每个节点上可用的GPU数目。
output_dir：输出模型路径
num_train_epochs: 设置训练的轮数
model_max_length：模型处理序列长度，根据自身数据定义
per_device_train_batch_size: 训练批处理大小设置
save_steps: 模型每n步保存一次
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多卡限定设置（如果你GPU不支持NCCL请加上以下设置，例如:RTX3090：

export CUDA_DEVICE_MAX_CONNECTIONS=1
设置CUDA设备最大连接数为1。这可能用于限制一个CUDA设备上的并行处理任务数量。
export NCCL_IB_DISABLE=1
禁用NCCL（NVIDIA Collective Communications Library）的InfiniBand支持。
export NCCL_P2P_DISABLE=1
禁用NCCL的点对点（Peer-to-Peer）通信。
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执行命令：

bash finetune/finetune_lora_ds.sh
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3.模型合并：

脚本路径：

Qwen-main/merger_model.py
1

参数说明：

path_to_adapter：模型输出路径或其中某个checkpoint路径
new_model_directory：合并结果路径
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文件迁移：

合并后会有一些文件未在合并后的目录中，去源模型文件中将文件复制到合并后的目录
以Qwen-7B为例：
cache_autogptq_cuda_256.cpp
cache_autogptq_cuda_kernel_256.cu
qwen.tiktoken
tokenization_qwen.py
tokenizer_config.json
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4.模型推理：

脚本路径：

Qwen-main/web_demo.py
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总结

工作随笔，希望可以帮助到大家！
如有不足之处，请多多指教！