所以，大模型微调可以提高其在特定场景下的表现，同时，会降低大模型在通用场景下的能力。
今天，我们从一个简单的例子入手，先来感受下Fine-Tune微调到底是什么。这个例子可以在笔记本电脑上跑，需要的配置不高。在开始本文的实践案例前，你可以对模型训练一窍不通，本文将带你跑通整个过程，同时解释其中一些概念。
0. 环境准备
使用模型训练利器 huggingface（http://www.huggingface.co/）来进行模型训练和微调。执行以下代码进行安装：
#pip安装
pipinstalltransformers#安装最新的版本
#conda安装
condainstall-chuggingfacetransformers#只4.0以后的版本
huggingface简介：
相当于面向 NLP 模型的 Github
尤其基于 transformer 的开源模型非常全
封装了模型、数据集、训练器等，使模型的下载、使用、训练都非常方便
1. 加载训练数据集
这里可以直接使用datasets库中的load_dataset函数进行在线加载，只需要指定HuggingFace中的数据集名称即可。
本文以 rotten_tomatoes 数据集为例。
这是一个对电影评论进行情感分类的数据集。
输入：电影评论
输出：['负面','正面']
save_to_disk函数用来将加载的数据集保存到本地的一个目录下。
将加载到的数据集分成 train 部分和 validation 部分。
importdatasets
fromdatasetsimportload_dataset
#数据集名称
DATASET_NAME="rotten_tomatoes"
#加载数据集
raw_datasets=load_dataset(DATASET_NAME)
raw_datasets.save_to_disk(os.path.join("D:\\GitHub\\LEARN_LLM\\FineTune\\FineTune1\\data",DATASET_NAME))
#训练集
raw_train_dataset=raw_datasets["train"]
#验证集
raw_valid_dataset=raw_datasets["validation"]
2. 加载模型
这里直接使用transformers库中AutoModelForCausalLM的from_pretrained函数，填入预训练的模型名称，然后它就会在运行过程中自动在线加载该模型。本文使用 gpt2 模型。
fromtransformersimportAutoModelForCausalLM
#模型名称
MODEL_NAME="gpt2"
#加载模型
model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained(MODEL_NAME,trust_remote_code=True)
3. 加载 Tokenizer
通过HuggingFace，可以指定模型名称，运行时自动下载对应Tokenizer。直接使用transformers库中AutoTokenizer的from_pretrained函数，填入对应的模型名称。
fromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModel
#加载tokenizer
tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME,trust_remote_code=True)
tokenizer.add_special_tokens({'pad_token':'[PAD]'})
tokenizer.pad_token_id=0
4. 处理训练数据集
使用datasets库中的map函数进行数据处理。map函数参数如下：
map(
function:Optional[Callable]=None,
with_indices:bool=False,
with_rank:bool=False,
input_columns:Optional[Union[str,List[str]]]=None,
batched:bool=False,
batch_size:Optional[int]=1000,
drop_last_batch:bool=False,
remove_columns:Optional[Union[str,List[str]]]=None,
keep_in_memory:bool=False,
load_from_cache_file:bool=True,
cache_file_names:Optional[Dict[str,Optional[str]]]=None,
writer_batch_size:Optional[int]=1000,
features:Optional[Features]=None,
disable_nullable:bool=False,
fn_kwargs:Optional[dict]=None,
num_proc:Optional[int]=None,
desc:Optional[str]=None,
)
该函数通过一个映射函数function，处理Dataset中的每一个元素。如果不指定function，则默认的函数为lambda x: x。
参数batched表示是否进行批处理
参数batch_size表示批处理的大小，也就是每次处理多少个元素，默认为1000。
参数drop_last_batch表示当最后一批的数量小于batch_size，是否处理最后一批。
remove_columns表示要删除的列的名称，删除列是在数据处理结束后删除，不影响function的使用
数据处理过程代码：
#标签集
named_labels=['neg','pos']
#标签转token_id
label_ids=[
tokenizer(named_labels[i],add_special_tokens=False)["input_ids"][0]
foriinrange(len(named_labels))
]
MAX_LEN=32#最大序列长度（输入+输出）
DATA_BODY_KEY="text"#数据集中的输入字段名
DATA_LABEL_KEY="label"#数据集中输出字段名
#定义数据处理函数，把原始数据转成input_ids,attention_mask,labels
defprocess_fn(examples):
model_inputs={
"input_ids":[],
"attention_mask":[],
"labels":[],
}
foriinrange(len(examples[DATA_BODY_KEY])):
inputs=tokenizer(examples[DATA_BODY_KEY][i],add_special_tokens=False)
label=label_ids[examples[DATA_LABEL_KEY][i]]
input_ids=inputs["input_ids"]+[tokenizer.eos_token_id,label]
raw_len=len(input_ids)
input_len=len(inputs["input_ids"])+1
ifraw_len>=MAX_LEN:
input_ids=input_ids[-MAX_LEN:]
attention_mask=[1]*MAX_LEN
labels=[-100]*(MAX_LEN-1)+[label]
else:
input_ids=input_ids+[0]*(MAX_LEN-raw_len)
attention_mask=[1]*raw_len+[tokenizer.pad_token_id]*(MAX_LEN-raw_len)
labels=[-100]*input_len+[label]+[-100]*(MAX_LEN-raw_len)
model_inputs["input_ids"].append(input_ids)
model_inputs["attention_mask"].append(attention_mask)
model_inputs["labels"].append(labels)
returnmodel_inputs
#处理训练数据集
tokenized_train_dataset=raw_train_dataset.map(
process_fn,
batched=True,
remove_columns=raw_train_dataset.column_names,
desc="Runningtokenizerontraindataset",
)
#处理验证数据集
tokenized_valid_dataset=raw_valid_dataset.map(
process_fn,
batched=True,
remove_columns=raw_valid_dataset.column_names,
desc="Runningtokenizeronvalidationdataset",
)
5. 定义数据规整器
训练时自动将数据拆分成 Batch
#定义数据校准器（自动生成batch）
collater=DataCollatorWithPadding(
tokenizer=tokenizer,return_tensors="pt",
)
6. 定义训练超参
LR=2e-5#学习率
BATCH_SIZE=8#Batch大小
INTERVAL=100#每多少步打一次log/做一次eval
#定义训练参数
training_args=TrainingArguments(
output_dir="./output",#checkpoint保存路径
evaluation_strategy="steps",#每N步做一次eval
overwrite_output_dir=True,
num_train_epochs=1,#训练epoch数
per_device_train_batch_size=BATCH_SIZE,#每张卡的batch大小
gradient_accumulation_steps=1,#累加几个step做一次参数更新
per_device_eval_batch_size=BATCH_SIZE,#evaluationbatchsize
logging_steps=INTERVAL,#每INTERVAL步log一次
save_steps=INTERVAL,#每INTERVAL步保存一个checkpoint
learning_rate=LR,#学习率
)
学习率：是指导我们该如何通过损失函数的梯度调整网络权重的超参数，通过设置学习率控制参数更新的速度。以下公式，在更新参数 w 时，其中 α 就是学习率。
Batch Size：是指在训练时，一次提供给模型的数据的数量。在训练时，模型需要对整个训练数据集进行训练，但是数据集通常很大，如果一次把整个数据集提供给模型训练，可能导致内存不足或运算时间太长。因此，我们通常将数据集分成若干个Batch，每次提供一个Batch给模型训练。Batch Size就是指一个Batch中数据的数量。
训练epoch数：在训练模型时，通常会设定训练的epoch数，这意味着模型会在训练数据集上训练多少遍。训练epoch数较多意味着模型会更加充分地学习训练数据集，但同时也会增加训练时间。
检查点（CheckPoints）：是指通过周期性（迭代/时间）的保存模型的完整状态，在模型训练失败时，可以从保存的检查点模型继续训练，以避免训练失败时每次都需要从头开始带来的训练时间浪费。检查点模式适用于模型训练时间长、训练需要提前结束、fine-tune等场景，也可以拓展到异常时的断点续训场景。
7. 定义训练器
#节省显存
model.gradient_checkpointing_enable()
#定义训练器
trainer=Trainer(
model=model,#待训练模型
args=training_args,#训练参数
data_collator=collater,#数据校准器
train_dataset=tokenized_train_dataset,#训练集
eval_dataset=tokenized_valid_dataset,#验证集
#compute_metrics=compute_metric,#计算自定义评估指标
)
8. 开始训练
#开始训练
trainer.train()
全部的依赖包如下：
importdatasets
fromdatasetsimportload_dataset
fromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModel
fromtransformersimportAutoModelForCausalLM
fromtransformersimportTrainingArguments,Seq2SeqTrainingArguments
fromtransformersimportTrainer,Seq2SeqTrainer
importtransformers
fromtransformersimportDataCollatorWithPadding
fromtransformersimportTextGenerationPipeline
importtorch
importnumpyasnp
importos,re
fromtqdmimporttqdm
importtorch.nnasnn
运行成功后的样子如下，会显示当前训练进度、预计耗时等：
训练完之后：
9. 总结
本文以Hugging face上的情感分类数据集和gpt2模型为例，展示了训练过程。同时针对Hugging face训练模型的一些接口和一些概念做了简要介绍，零基础也可以跑通该例子。
总结模型训练的过程：
（1）加载数据集
（2）数据预处理
将输入输出按特定格式拼接
文本转 Token IDs
通过 labels 标识出哪部分是输出（只有输出的 token 参与 loss 计算）
（3）加载模型
（4）加载模型的Tokenizer
（5）定义数据规整器
（6）定义训练超参：学习率、批次大小、…
（7）定义训练器
（8）开始训练
通过这个流程，你就能跑通模型训练过程。