大家好啊!今天咱们来聊聊怎么给大语言模型"调教"一下,让它在文本分类这个任务上玩得更溜。具体来说,我们要用Qwen1.5这个模型来做文章。别看这活儿听着高大上,其实做起来也没那么难。跟着我来,保证让你轻松上手!
咱们这次要用到的工具有:swanlab、modelscope、transformers还有datasets。从准备数据到可视化训练过程,我们都会用上它们。我琢磨了一下,发现网上能直接用的大模型微调教程不多,所以就想着写这么一篇,希望能给大家一点帮助。
准备工作
首先,咱们得把"武器"准备齐全。你需要安装这几个Python库:
bash
代码解读
pip install swanlab modelscope transformers datasets peft accelerate
这些库各有各的用处:
- transformers: 这是咱们的主力军,用来加载模型、训练和推理
- datasets: 数据集的好帮手,帮我们下载和整理数据
- peft: 专门用来做模型微调的,特别是用LoRA这种省钱省力的方法
- accelerate: 让咱们的训练跑得更快
- modelscope: 在国内下载模型特别方便
- swanlab: 可以帮我们记录训练过程,还能画些漂亮的图表
数据准备
下载数据集
咱们先用ModelScope把数据集弄下来:
python
代码解读
from modelscope import MsDataset
dataset = MsDataset.load('huangjintao/zh_cls_fudan-news', split='train')
test_dataset = MsDataset.load('huangjintao/zh_cls_fudan-news', subset_name='test', split='test')
print(dataset)
print(test_dataset)
要是担心数据集有变动,我这儿有个备份,你可以从百度云上下载。
数据集改造
接下来,我们要把数据集改造成一种特殊的格式,这样大模型才能更好地理解和学习:
python
代码解读
import json
def construct_instruction_dataset(input_file, output_file):
messages = []
with open(input_file, 'r') as file:
for line in file:
data = json.loads(line)
context = data["text"]
category = data["category"]
label = data["output"]
message = {
"instruction": "作为文本分类专家,请根据给定的文本和分类选项,确定正确的文本类型。",
"input": f"文本: {context}\n分类选项: {category}",
"output": label
}
messages.append(message)
with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as file:
for message in messages:
file.write(json.dumps(message, ensure_ascii=False) + '\n')
construct_instruction_dataset('original_dataset.jsonl', 'instruction_dataset.jsonl')
这段代码看着可能有点懵,但其实就是把原来的数据整理成"指令-输入-输出"这样的格式。这么做是为了让模型更好地理解我们的任务。
数据集加载
现在我们把处理好的数据加载进来:
python
代码解读
from datasets import Dataset
import pandas as pd
df = pd.read_json('./instruction_dataset.jsonl', lines=True)
ds = Dataset.from_pandas(df)
数据预处理
接下来是一个重要的步骤,我们要把文本转换成模型能理解的格式:
python
代码解读
def preprocess_function(example):
MAX_LENGTH = 384
prompt = f"<|im_start|>system\n{example['instruction']}<|im_end|>\n<|im_start|>user\n{example['input']}<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n"
inputs = tokenizer(prompt, add_special_tokens=False)
outputs = tokenizer(f"{example['output']}", add_special_tokens=False)
input_ids = inputs["input_ids"] + outputs["input_ids"] + [tokenizer.eos_token_id]
attention_mask = inputs["attention_mask"] + outputs["attention_mask"] + [1]
labels = [-100] * len(inputs["input_ids"]) + outputs["input_ids"] + [tokenizer.eos_token_id]
if len(input_ids) > MAX_LENGTH:
input_ids = input_ids[:MAX_LENGTH]
attention_mask = attention_mask[:MAX_LENGTH]
labels = labels[:MAX_LENGTH]
return {
"input_ids": input_ids,
"attention_mask": attention_mask,
"labels": labels
}
tokenized_dataset = ds.map(preprocess_function, remove_columns=ds.column_names)
这段代码看着挺复杂,但其实就是把我们的文本转换成一串数字,因为模型只认识数字,不认识文字。
模型准备
下载模型
首先,我们要把Qwen1.5模型下载下来:
python
代码解读
import torch
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('qwen/Qwen1.5-7B-Chat', cache_dir='./', revision='master')
加载模型
然后,我们把模型加载到内存中:
python
代码解读
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('./qwen/Qwen1___5-7B-Chat/', use_fast=False, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('./qwen/Qwen1___5-7B-Chat/', device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16)
model.enable_input_require_grads()
这里我们用了一个叫"半精度"的技巧,可以让模型占用的内存少一点,跑得更快。
设置LoRA参数
接下来,我们要设置一下LoRA的参数。LoRA是一种很厉害的微调方法,可以让我们用很少的显存就能微调大模型:
python
代码解读
from peft import LoraConfig, TaskType
lora_config = LoraConfig(
task_type=TaskType.CAUSAL_LM,
target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "gate_proj", "up_proj", "down_proj"],
inference_mode=False,
r=8,
lora_alpha=32,
lora_dropout=0.1
)
这些参数看着眼花缭乱?别担心,你只需要知道这是在告诉LoRA怎么工作就行了。
应用LoRA配置
现在,我们把LoRA配置应用到模型上:
python
代码解读
from peft import get_peft_model
model = get_peft_model(model, lora_config)
开始训练
设置训练参数
训练之前《我们要先设置一些训练的参数:
python
代码解读
from transformers import TrainingArguments
training_args = TrainingArguments(
output_dir="./output/Qwen1.5",
per_device_train_batch_size=4,
gradient_accumulation_steps=4,
logging_steps=10,
num_train_epochs=3,
save_steps=100,
learning_rate=1e-4,
save_on_each_node=True,
gradient_checkpointing=True
)
这些参数决定了我们的模型怎么学习,学多久,学习过程中多久保存一次等等。
使用SwanLab监控训练
为了更好地了解训练过程,我们用SwanLab来记录和可视化训练:
python
代码解读
from swanlab.integration.huggingface import SwanLabCallback
swanlab_callback = SwanLabCallback(project="Qwen1.5-Finetune")
开始训练
终于到了激动人心的时刻,我们要开始训练了:
python
代码解读
from transformers import Trainer, DataCollatorForSeq2Seq
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=tokenized_dataset,
data_collator=DataCollatorForSeq2Seq(tokenizer=tokenizer, padding=True),
callbacks=[swanlab_callback],
)
trainer.train()
这段代码就是在告诉电脑:“好了,现在开始学习吧!”
模型测试
训练完成后,我们当然要看看模型学得怎么样:
python
代码解读
from peft import PeftModel
lora_path = 'output/Qwen1.5/checkpoint-700'
model = PeftModel.from_pretrained(model, model_id=lora_path)
def predict(text, category_options):
prompt = f"文本:{text},类型选项:{category_options}"
messages = [
{"role": "system", "content": "你是一个文本分类领域的专家,请根据给定的文本和分类选项,确定正确的文本类型。"},
{"role": "user", "content": prompt}
]
input_text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
inputs = tokenizer([input_text], return_tensors="pt").to('cuda')
with torch.no_grad():
outputs = model.generate(
inputs.input_ids,
max_new_tokens=512
)
response = tokenizer.decode(outputs[0][len(inputs.input_ids[0]):], skip_special_tokens=True)
return response.strip()
# 使用示例
test_text = "这是一段测试文本。"
test_categories = "体育,科技,娱乐,政治"
result = predict(test_text, test_categories)
print(f"预测结果: {result}")
这段代码就是在问模型:“嘿,这段文本是什么类型的?”
小结
好了,到这里我们就完成了Qwen1.5模型的文本分类微调任务。看起来步骤不少,但其实逻辑很清晰:准备数据、加载模型、设置参数、开始训练、最后测试。每一步我们都用了一些小技巧,让整个过程更高效。
希望这篇教程能帮你理解大模型微调的基本流程。记住,实践出真知,多动手试试,你会发现这个过程其实挺有意思的。如果遇到问题,别灰心,这很正常。查查资料,问问同学,相信你一定能搞定!
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目标:掌握多种AI大模型的私有化部署,包括多模态和特定领域模型。
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