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标题: XTuner 微调 Llama3 [打印本页]

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作者: 链载Ai    时间: 6 小时前
标题: XTuner 微调 Llama3

““[
    {
        "conversation": [
            {
                "system": "你是一个懂中文的小助手",
                "input": "你是（请用中文回答）",
                "output": "您好，我是SmartFlowAI，一个由 SmartFlowAI 打造的人工智能助手，请问有什么可以帮助您的吗？"
            }
        ]
    },
    {
        "conversation": [
            {
                "system": "你是一个懂中文的小助手",
                "input": "你是（请用中文回答）",
                "output": "您好，我是SmartFlowAI，一个由 SmartFlowAI 打造的人工智能助手，请问有什么可以帮助您的吗？"
            }
        ]
    }
]””

以上内容是一个 JSON 格式的数据结构，它包含了两个对象，每个对象中都有一个名为 "conversation" 的键，对应着一个包含对话信息的数组。

每个对话信息都是一个对象，包含三个键："system"、"input" 和 "output"。

• "system" 键表示对话信息的来源，可能是系统（即机器人）或者用户。

• "input" 键表示用户输入的内容。

• "output" 键表示系统（机器人）对用户输入的响应。

这段 JSON 数据的结构用于存储对话信息，可用于构建对话系统，记录用户和系统之间的交互。

“”xtuner train configs/assistant/llama3_8b_instruct_qlora_assistant.py --work-dir /root/llama3_pth

是一个命令行指令，用于启动一个名为 "xtuner" 的程序，并指定了一些参数。

• "xtuner" 是要执行的程序的名称。

• "train" 是 "xtuner" 程序的一个参数，指示程序执行训练任务。

• "configs/assistant/llama3_8b_instruct_qlora_assistant.py" 是一个配置文件的路径，该文件用于指定模型的配置信息，包括模型的结构、超参数等。

• "--work-dir" 是一个选项参数，用于指定工作目录，即模型训练过程中产生的文件（如日志、模型参数等）存放的位置。

• "/root/llama3_pth" 是指定的工作目录的路径。

启动 "xtuner" 程序进行模型训练，使用指定的配置文件来配置模型，训练过程中的相关文件将保存在指定的工作目录中。

# Adapter PTH 转 HF 格式
xtuner convert pth_to_hf /root/llama3_pth/llama3_8b_instruct_qlora_assistant.py \
  /root/llama3_pth/iter_500.pth \
  /root/llama3_hf_adapter

# 模型合并
export MKL_SERVICE_FORCE_INTEL=1
xtuner convert merge /root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct \
  /root/llama3_hf_adapter\
  /root/llama3_hf_merged

Adapter PTH 转 HF 格式：

• xtuner convert pth_to_hf: 这是一个命令行指令，表示要使用 "xtuner" 程序进行文件格式的转换，将 PyTorch 模型文件（.pth 格式）转换为 Hugging Face 模型文件（HF 格式）。

• /root/llama3_pth/llama3_8b_instruct_qlora_assistant.py：是指定的 PyTorch 模型文件的路径。

• /root/llama3_pth/iter_500.pth：是指定的 PyTorch 模型文件的权重文件路径。

• /root/llama3_hf_adapter：是指定的转换后的 Hugging Face 模型文件的保存路径。

模型合并：

• export MKL_SERVICE_FORCE_INTEL=1：这是一个环境变量设置，用于强制使用 Intel 的 MKL 服务。

• xtuner convert merge：这是另一个 "xtuner" 程序的命令行指令，表示要进行模型合并操作。

• /root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct：是指定要合并的第一个模型文件的路径。

• /root/llama3_hf_adapter：是指定要合并的第二个模型文件的路径，这个路径是之前转换得到的 Hugging Face 模型文件的路径。

• /root/llama3_hf_merged：是指定合并后的模型文件的保存路径。

用于将一个 PyTorch 模型文件转换为 Hugging Face 模型文件，并将其与另一个模型文件进行合并，最终得到一个新的模型文件。

streamlit run ~/Llama3-XTuner-CN/tools/internstudio_web_demo.py \
  /root/llama3_hf_merged

启动 Streamlit 应用程序：

• streamlit run：这是用于运行 Streamlit 应用程序的命令。

• ~/Llama3-XTuner-CN/tools/internstudio_web_demo.py：是指定要运行的 Streamlit 应用程序的 Python 文件路径。

传递参数：

• /root/llama3_hf_merged：这是通过命令行传递给 Streamlit 应用程序的参数。在这个上下文中，它可能是指定了一个模型文件或者其他必要的数据文件的路径。

使用 Streamlit 运行一个名为 "internstudio_web_demo.py" 的 Python 文件，并将 /root/llama3_hf_merged 作为参数传递给这个应用程序。

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