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低成本微调LLM_qwen2 微调

作者：黑客灵魂 | 2024-07-23 16:33:49

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qwen2 微调

低成本微调LLM

最近在微调不同量级上的大模型，包括Llama-2-7b，Llama-2-13b，Llama-2-70b，Yi-34b，Qwen-14b，Qwen-72b等大模型。在有限的资源上微调大模型，节约显存，可以考虑使用
LoRA这个算法，来自论文《LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models》，目前可以用的包有两个，分别是loralib 和peft这两个包，其中peft 和huggingface 中的transformers结合一起使用非常方便大家的使用。

LoRA 原理

LLM模型中有一部分层是线性层，LoRA是对线性层的参数增加两个低维度的矩阵进行线性运算，从而降低了模型微调的参数量和显存消耗。通常低维度的参数rank 可以自行设置，相比于LLM的hidden_size的值要小很多。下面介绍LoRA的数学表达式：
$(w^{T} + \alpha lora\_{A}^{T}lora\_{B}^{T}) x\\ =w^{T} x+ \alpha lora\_{A}^{T}lora\_{B}^{T} x$
其中 $\in R^{m\times h}$ ， $lora\_{A} \in R^{r\times h}$ ， $lora\_{B} \in R^{m\times r}$ ， $r$ 通常可以自行设置的值比较小，而且远远小于m， $lora\_{A} \in R^{r\times h},lora\_{B} \in R^{m\times r}$ 的参数量远小于 $\in R^{m\times h}$ 。在采用LoRA的方式微调LLM，梯度更新的参数为每一层的线性层相应的lora参数，例如表达式中的 $lora\_{A}$ 和 $lora\_{B}$ ，原模型的参数不进行梯度更新，这样做的目的是训练参数量减少，节约显存，加快训练速度。在显卡资源不足的情况下，可以选择LoRA的方式进行微调LLM。而且 $lora\_{A}^{T}lora\_{B}^{T}\in R^{h\times m}$ 与 $w^{T}$ 的大小是一致的，方便将 $lora\_{A}^{T}lora\_{B}^{T}$ 参数合并到原始模型参数 $w^{T}$ 上，并未对原始模型增加新的参数，从而采用原始模型的推理方式进行推理。有时候微调的时候需要训练embedding层和lm head 这一层，在采用LoRA训练的时候也可以训练这两层，在peft中可以实现这两层的训练。

LoRA微调LLM

下面将给出Qwen采用LoRA的方式进行微调，是基于peft和transformers实现的。下面将给出示例代码。注意这里使用的是Qwen1不是Qwen2。

from peft import PeftModel
from peft import LoraConfig
from peft import get_peft_model

from modeling_qwen import QWenLMHeadModel

def load_qwen_model_lora(pretrain_model_path,  use_gradient_checkpointing, lora_r, lora_alpha,
                          lora_dropout, bf16=False, fp16=False, checkpoint_dir=None
                          ):
    model = QWenLMHeadModel.from_pretrained(pretrain_model_path, 
                                             torch_dtype=torch.bfloat16 if bf16 else torch.float16 if fp16 else torch.float32)
    print("loadding model")
    model.config.torch_dtype = (torch.float16 if fp16 else (torch.bfloat16 if bf16 else torch.float32))
    if use_gradient_checkpointing:
        model.gradient_checkpointing_enable()
        print("using gradient_checkpointing_enable")

    model.config.use_cache = False

    target_modules = find_all_linear_names(model)
    print("模型中linear层的名称集合:", target_modules)

    config = LoraConfig(
        r=lora_r,
        lora_alpha=lora_alpha,
        target_modules=target_modules,
        lora_dropout=lora_dropout,
        bias="none",
        task_type="CAUSAL_LM", 
    )

    if checkpoint_dir is not None:
        print("加载模型继续训练.")
        model = PeftModel.from_pretrained(model, checkpoint_dir)
         for name, param in model.named_parameters():
             if 'lora_' in name:
                 param.requires_grad = True
    else:
        print('添加 LoRA 网络...')
        model = get_peft_model(model, config)

    for name, module in model.named_modules():
        if isinstance(module, LoraLayer):
            if bf16:
                module = module.to(torch.bfloat16)
        if 'ln' in name:
            module = module.to(torch.float32)
        if 'lm_head' in name or 'wte' in name:
            if hasattr(module, 'weight'):
                if bf16 and module.weight.dtype == torch.float32:
                    module = module.to(torch.bfloat16)

    return model


def find_all_linear_names(model):
    lora_module_names = set()
    for name, module in model.named_modules():
        if isinstance(module, torch.nn.Linear):
            names = name.split('.')
            lora_module_names.add(names[0] if len(names) == 1 else names[-1])
    print("lora name: " , lora_module_names)
    if 'lm_head' in lora_module_names:  # needed for 16-bit
        lora_module_names.remove('lm_head')
    return list(lora_module_names)
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采用transformers 的Trainer 进行模型训练，这里也可以采用deepspeed ddp 进行模型训练。

下面将介绍在采用LoRA进行微调的时候训练embedding 和lm header 这两层。如果模型字典进行延扩，embedding 和lm header 这两个层需要训练。只需要在LoraConfig指定就可以。

def load_qwen_model_lora(pretrain_model_path, use_gradient_checkpointing, lora_r, lora_alpha,
                          lora_dropout, bf16=False, fp16=False, checkpoint_dir=None,
                          finetuning_embedding_and_lm_head=True
                          ):
    model = QWenLMHeadModel.from_pretrained(pretrain_model_path, 
                                             torch_dtype=torch.bfloat16 if bf16 else torch.float16 if fp16 else torch.float32)
    print("loadding model")
    model.config.torch_dtype = (torch.float16 if fp16 else (torch.bfloat16 if bf16 else torch.float32))

    if use_gradient_checkpointing:
        model.gradient_checkpointing_enable()
        print("using gradient_checkpointing_enable")

    model.config.use_cache = False

    target_modules = find_all_linear_names(model)

    config = LoraConfig(
        r=lora_r,
        lora_alpha=lora_alpha,
        target_modules=target_modules,
        lora_dropout=lora_dropout,
        bias="none",
        task_type="CAUSAL_LM", 
        modules_to_save=['base_model.model.lm_head', 'base_model.model.transformer.wte']
    )

    if checkpoint_dir is not None:
        print("从 checkpoint 加载 adapters.")
        model = PeftModel.from_pretrained(model, checkpoint_dir)
        
        for name, param in model.named_parameters():
            if 'lora_' in name:
                param.requires_grad = True
    else:
        print('添加 LoRA 网络...')
        model = get_peft_model(model, config)

    for name, module in model.named_modules():
        if isinstance(module, LoraLayer):
            if bf16:
                module = module.to(torch.bfloat16)
        if 'ln' in name:
            module = module.to(torch.float32)
        if 'lm_head' in name or 'wte' in name:
            if hasattr(module, 'weight'):
                if bf16 and module.weight.dtype == torch.float32:
                    module = module.to(torch.bfloat16)

    # 设置lm head 和 embedding是否训练
    if finetuning_embedding_and_lm_head:
        for name, param in model.named_parameters():
            if 'lm_head' in name or 'wte' in name:
                param.requires_grad = True

    return model
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QLoRA 微调LLM

QLoRA是模型量化(Quantilization) 和LoRA结合起来使得降低显存并加快训练效率，可以看作是对LoRA的优化。下面将给出千问的示例。在实际中使用的是4bit进行微调的。

import os

import torch
from peft import PeftModel
from peft import LoraConfig
from peft import get_peft_model
from peft import prepare_model_for_kbit_training

from modeling_qwen import QWenLMHeadModel

def load_qwen_model_qlora(pretrain_model_path, use_gradient_checkpointing, 
                          bits,
                          double_quant,
                          quant_type, 
                          lora_r, lora_alpha, lora_dropout, 
                          checkpoint_dir=None,
                          bf16=False, fp16=False,
                          finetuning_embedding_and_lm_head=False):
    
    ## lora 微调embedding和lm head 的话，有两种方式，一种是下面两行代码取消注释，一种是LoraConfig中modules_to_save添加要训练的层名
    if finetuning_embedding_and_lm_head:
        replace_peft_save_pretrined()

    model_dict = load_model_state_dict(pretrain_model_path)

    if checkpoint_dir is not None:
        fintuning_checkpoint_file = os.path.join(checkpoint_dir, 'embedding_and_lm_head.pt')
        if os.path.exists(fintuning_checkpoint_file):
            # 加载保存点的变化的权重
            finetuning_state = torch.load(fintuning_checkpoint_file, map_location=lambda storage, loc: storage)
            # 
            for n, p in finetuning_state.items():
                n = n.replace('base_model.model.', '')
                if n in model_dict:
                    model_dict[n] = p
                else:
                    raise NameError
    
    weight_dtype = torch.bfloat16 if bf16 else torch.float16 if fp16 else torch.float32
    model = QWenLMHeadModel.from_pretrained(pretrain_model_path, 
                                             torch_dtype=weight_dtype,
                                             state_dict=model_dict,
                                             load_in_4bit=bits == 4,
        load_in_8bit=bits == 8,
        quantization_config=BitsAndBytesConfig(
            load_in_4bit=bits == 4,
            load_in_8bit=bits == 8,
            bnb_4bit_compute_dtype=weight_dtype,
            bnb_4bit_use_double_quant=double_quant,
            bnb_4bit_quant_type=quant_type
        ),)
    print("loadding model")

    model = prepare_model_for_kbit_training(model, use_gradient_checkpointing=use_gradient_checkpointing)
    target_modules = find_all_linear_names(bits, model)
    print("模型中linear层的名称集合:", target_modules)

    config = LoraConfig(
        r=lora_r,
        lora_alpha=lora_alpha,
        target_modules=target_modules,
        lora_dropout=lora_dropout,
        bias="none",
        task_type="CAUSAL_LM",
        # modules_to_save=['base_model.model.lm_head', 'base_model.model.transformer.wte'] # , 
    )

    if checkpoint_dir is not None:
        print("从 checkpoint 加载 adapters.")
        model = PeftModel.from_pretrained(model, checkpoint_dir)

    else:
        print('添加 LoRA 网络...')
        model = get_peft_model(model, config)

    for name, param in model.named_parameters():
        if finetuning_embedding_and_lm_head:
            if 'lm_head' in name or 'wte' in name:
                param.requires_grad = True
                continue

    return model
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以上是对LoRA和QLoRA的使用介绍，如有理解错误，欢迎指证。

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