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在今天的科技专栏中,我们将深入探讨如何微调Llama 3.1模型,以使其更好地适应您的特定领域数据。微调大型语言模型(如Llama)的主要目的是为了在特定领域的数据上表现更好,从而生成更符合您需求的输出。以下是我们将要介绍的五个主要步骤:
安装必要的软件包
准备数据集
训练模型
进行推理
保存模型
首先,我们需要安装一些必要的软件包unsloth和torch,我们将使用它来训练模型,以及accelerate
和bitsandbytes
等其他工具。值得一提的是,我们使用的是Google Colab提供的免费T4 GPU,这意味着您可以在无需花费任何费用的情况下训练您的模型,这无疑是一个很棒的功能。
!pip install "unsloth[colab-new] @ git+https://github.com/unslothai/unsloth.git"
!pip install --no-deps "trl<0.9.0" peft accelerate bitsandbytes
在这一部分,我们将加载并准备我们的Llama 3.1模型。首先,我们需要导入必要的软件包,如UNS sloth
和torch
,并设置最大序列长度、数据类型等参数。
import unsloth import FastLanguageModel
import torch
max_sequence_length = 2048
dtype = None
load_in_4bit = True
接下来,我们将从UNS sloth
加载模型,并使用Laura技术来只更新1%到10%的参数。这样做的好处是能够更高效地进行训练。
model,tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained(
model_name="unsloth/Meta-Llama-3.1-8B",
max_seq_length = max_sequence_length ,
dtype = dtype,
load_in_4bit = load_in_4bit
)
现在我们已经准备好了数据集,可以开始训练模型了。在这一步中,我们将配置训练参数,并使用Alpaca数据集来进行训练。
from datasets import load_dataset
data = load_dataset('alpaca', split='train')
data = data.rename_column('output', 'response')
接下来,我们将配置训练参数,并开始训练模型。
from transformers import Trainer, TrainingArguments
training_args = TrainingArguments(
output_dir='./results',
num_train_epochs=3,
per_device_train_batch_size=8,
save_steps=10_000,
save_total_limit=2,
)
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=data,
)
trainer.train()
训练完成后,我们可以查看训练的内存和时间统计信息。
print(trainer.state.log_history)
训练完成后,我们可以进行推理。首先,我们需要加载模型并对输入进行标记化处理。然后,我们将生成模型的输出。
from transformers import pipeline
inference_pipeline = pipeline('text-generation', model=model)
input_text = "请介绍一下Llama 3.1模型的应用场景。"
outputs = inference_pipeline(input_text)
for i, output in enumerate(outputs):
print(f"Output {i+1}: {output['generated_text']}")
此外,我们还可以使用Hugging Face的新功能——TextStreamer进行实时流式输出,这样我们就无需等待最终结果。
from transformers import TextStreamer
streamer = TextStreamer(model=model)
input_text = "请介绍一下Llama 3.1模型的应用场景。"
streamer(input_text)
最后,我们需要保存已经训练好的模型。最好的方法是将其推送到Hugging Face Hub,这样就可以随时访问和使用模型。
model.save_pretrained('path_to_your_model')
tokenizer.save_pretrained('path_to_your_tokenizer')
from huggingface_hub import HfApi
api = HfApi()
api.upload_folder(
folder_path='path_to_your_model',
path_in_repo='your_repo_name',
repo_id='your_username/your_repo_name',
token='your_huggingface_token'
如果您希望以不同的格式(如16位、4位或更低的适配器)保存模型,也可以进行相应的配置。
通过以上五个步骤,我们已经完成了Llama 3.1模型的微调。从安装必要的软件包到准备数据集,再到训练模型、进行推理,最后是保存模型,每一步都至关重要。
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