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微调Llama 3.1，用神器Unsloth

发布日期：2024-08-03 11:29:04 浏览次数： 1917 来源：newtype 超级个体

Meta开源Llama 3.1是一件功德无量的事。

因为最好的闭源模型代表着天花板，那是人类可以达到的能力上限。而最好的开源代表着全民福利，那是所有人都可以接触到的基准，是科技平权价值观的展现。

这一次，开源的Llama 3.1在性能上达到GPT-4o水平。我们可以通过知识蒸馏，用最大最强的405B模型去打造小模型；也可以通过微调，让8B的模型去适应特定的任务和领域。

之前国内有些人说，开源模型是智商税，开源模型会越来越落后。这种人，不是蠢就是坏，跳梁小丑罢了。

OK不跑题，咱们今天来聊一下微调。之前一直没碰这个领域是因为，我感觉条件还没到。现在模型够强了，工具也成熟了。我试了一下，比预想中的容易多了——你看，上周我在newtype社群里发了消息，说要用Unsloth微调Llama 3.1，结果下午就成功了。

整个过程我都是在Google Colab上跑的，用的是免费的T4 GPU。数据集不大，训练花了11分半。生成q4、q5和q8三个GGUF文件比较慢，我等了应该有半个多小时。最后，这些GGUF文件都自动上传到我的Hugging Face账号上。

之所以会这么快速和顺利，主要是因为我用的是Unsloth框架。这个框架真的是微调加速神器。用了它之后，显存占用更少，训练时间也显著缩短。我强烈建议大家试试。

为了方便像我这样的新手使用，Unsloth提供了模型和代码。我就是在他们给的基础上做了一点修改。

虽然整个过程需要自己动手的地方不多，但微调相关的知识还是得理解的，因为里边的门道很深。我先用大白话分享一些我认为比较关键的点，然后再带大家过一遍代码，不然看得一头雾水也没用。

第一，什么叫微调？

厂商把大模型训练出来，就好比大学生顺利毕业，具备一定的通用技能。但是要入职、要上岗，还得接受公司的培训。这种公司培训就是微调，让大模型这个新人快速掌握一些特定的技能。

第二，lora和qlora是什么？

如果把大模型比作一本百科全书的话，我们做微调，并不是要把书重新写一遍，而是在一些页面上贴上便签纸，上边写上一些额外的信息就可以了。LoRa就是这样的便签纸。而QLoRa更进一步，它这个便签纸可以在更小的纸片上写更多字。

第三，数据集是什么？

前边说了，大模型要接受“上岗培训”。那么，数据集就是培训教材。你可以用自己的数据做成数据集的格式，也可以用公开的。其中，在公开数据集方面，为了让大模型能更好理解人类指令，并且做出恰当回应，斯坦福大学的研究人员创建了Alpaca数据集。有了它，我们就能用相对较少的资源训练出高质量的指令跟随型AI助手。

第四，SFTTrainer是什么？

对我们使用者来说，SFTTrainer就是训练工具。它简化了微调过程，而且提供很多设置和优化选项，特别好用。对大模型来说，SFTTrainer就好比培训班的老师。它接收大模型这些学生，拿到数据集作为教材，然后开始教大模型如何更好地去执行特定的任务。

第五，过度拟合是什么？

我们都遇到过，那些读书读过头的人，考试很厉害，但是遇到教材里没教的问题就不会了。同样，大模型也存在这种可能性，只会应对见过的情况，而失去了举一反三的能力。这种“死读书”的结果，就叫过度拟合。

所以，根据这五个知识点，我们就能得出，大模型微调有两个关键：

第一，教材的质量。数据集不行，那再怎么训练也不行。

第二，教学的质量。怎么用有限的资源把大模型教得恰到好处，这里边涉及到很多参数的设置，就很有门道了。

接下来，我给大家看看我上周第一次微调用的代码。不要有畏难情绪，这个就是一个熟悉的过程。多经历几次之后，再看这些代码就很亲切了。它其实很简单，待会儿看完你就知道，最核心的设置就是“教学设置”和“教材设置”。

在最开始，肯定是把需要的Package都安装和加载。

接着，加载Unsloth已经预处理好的模型。主流的模型都有，包括Mistral、Gemma等等。我的目标是Llama 3.1，所以在模型名称这边就填Llama 3.1。Unsloth的Hugging Face主页有更多模型，包括qwen之类的，大家可以去看一眼。

这个设置当中，有一个参数叫max seq length。它的意思是，模型一次可以处理的最大token的数量。不同模型有不同的默认值，从512、1024、2048，甚至更多。可以简单理解为，大模型阅读教材的话，一次能看多少个字的内容。

这一步完成之后，紧接着是参数配置。其中，target modules指的是，我们打算具体修改模型的哪个部分。把大模型比做一个机器人的话，这个机器人已经会一些基本运动了。这时候，我们要教它跳舞，那就针对它腿部的动作模块做修改，而不需要改动整个机器人。这个设置好了，就能让整个微调过程更有针对性，也更加高效。

另外，还有两个重要的参数：

lora alpha这个值设得越大，lora的影响越显著。也就是说，咱们可以通过这个设定来对模型原始性能和新技能做平衡。

lora dropout指的是，在训练过程中，会随机关闭一定比例的神经元。这就好比是，你在练习钢琴的过程中，有的时候会闭着眼睛弹。这样就强迫你自由发挥，避免“死读书”或者说过度拟合的结果出现。

模型都配置完了，接下来要配置数据集了。我的目标是强化Llama 3.1的Python能力，所以给它配的教材是python code instructions。这个数据集的内容格式包括三列：

Instruction就是下达的指令，Input是具体的输入，而Output就是模型应当给出的理想结果。

按照这个格式，我们反复去教育大模型，让它知道，遇到这样的指令、这样的输入，应该给出什么样的反馈。就跟我们以前做练习题是一个道理。

到了训练环节，这里有个max steps需要我们考虑。这就好比，你在健身房做卧推，一组做12个，做到这个数量就停下来。但是，这个数值必须设得恰到好处。因为，如果设得太高，可能会导致过度拟合或者浪费计算资源；设得太低，可能大模型还没学完你就不让它继续了。

你看，上边这些设置，除了数据集这个教材的导入之外，都跟教学质量紧密相关。教学生很有门道，不是随便找个老师就可以的。同样道理，教大模型也很有门道，需要根据不同的需求、不同的模型、不同的数据集做针对性的配置。

再往下的训练过程就没什么好操作的了，咱们看着就好。根据这个数据集还有我的设置，本次训练花了将近12分钟，只使用了68%的显存——Unsloth确实有点东西啊。

最后，模型训练完了，咱们得导出。两个简单的方法：

只导出adapter。这个adapter不是模型，你可以理解为就是一个技能模块。

或者，导出GGUF文件，并且上传到自己的Hugging Face页面。这边需要填写Hugging Face的token，可以在网站的后台生成一个。

我这边选择了q4、q5和q8，所以比较花时间。等全部搞定之后，来到自己的页面，就能看到GGUF文件了。大家平时在Hugging Face下载的文件都是这么来的。

以上就是整个微调的过程。大家如果机子性能好，可以在本地跑。如果只是想试一试，可以用免费的Google Colab。

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