Llama 3 8B模型微调实战

人工智能 Alan 4个月前 (07-26) 1000次浏览 0个评论 扫描二维码

大多数人工智能领域的工具都会使用到Python,这个需要提前安装,同时推荐使用虚拟环境进行环境的隔离,比如用Anaconda(conda create -n xxx )或者使用Python自带的模块创建虚拟环境(python -m venv xxx)。同时在使用前请记得激活环境。

训练

我们使用llama-3-chinese-8b-instruct-v3,好处是它已经通过中文语料进行了训练,将https://huggingface.co/hfl/llama-3-chinese-8b-instruct-v3/tree/main链接下的文件下载到本地目录。

注:如果在Huggingface上直接申请Llama模型的访问权限,国家最好不要选择中国,Alan的测试是选择中国遭拒,而选择美国则通过申请。

想过执行代码来自Chinese-LLaMA-Alpaca-3项目,执行代码这里使用了Git Bash,这样在Windows下可以获取和Linux相似的使用体验。

训练的代码位于scripts/training目录下,如果使用的是Mac或Linux,可以直接修改run_sft.sh中相关目录直接运行Shell脚本。以下演示为通过Python代码运行:

以上数据集和验证集在做私有数据训练时需做相应修改,这里使用原仓库中的数据进行了演示,训练时间取决于硬件设备,我这里跑了一整夜:

Llama 3 8B模型微调实战

合并

训练完成后如需具备通用模型的能力还应与原模型进行合并操作,这一代码在Alpaca的scripts目录下,命令如下:

得到的文件如下:

Llama 3 8B模型微调实战

量化

可以看到上图中的文件占用约15 GB,文件也较多,不利于部署,通常都会先进行量化处理,这里选择的项目为:https://github.com/ggerganov/llama.cpp

Linux和Mac下直接执行make,Windows如无cmake,下载cmake,然后执行:

量化后的llama3_chinese-8B-q4_0.gguf文件仅为4.5 GB。量化的算法较多,

WSL在make时会出现报错:scripts/build-info.sh: 31: Syntax error: end of file unexpected (expecting "then"),需执行:

出现CMake Error at CMakeLists.txt:2 (project): Running 'nmake' '-?' failed with: 系统找不到指定的文件。尝试删除build目录再执行cmake,如仍有问题可能和cmake与Visual Studio的安装有关,Alan直接使用Visual Studio所安装的cmake执行并没有发生异常(我安装在D盘,所以添加的环境变量为:D:\Program Files\Microsoft Visual Studio\2022\Community\Common7\IDE\CommonExtensions\Microsoft\CMake\CMake\bin)。编译后的命令位于build/bin/Release目录中。

部署

依然使用Alpaca项目,我们将使用Ollama进行部署,所以进入scripts/ollama目录,将Modelfile文件中FROM后的文件修改为刚刚所保存的llama3_chinese-8B-q4_0.gguf文件路径,然后创建模型,名称可自己选择:

执行以下命令运行该模型:

此时就会发现模型不仅具备底座模型的能力,还可以回答我们微调数据集中的相关问题。

 

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