趁热打铁，上一篇总结了高效微调PEFT的主要方法，这一篇实践一下LLama使用Lora进行微调，包含保姆级的详细步骤和各种坑的总结。本文的背景是刚好结合我工作需要微调一下LLama作为翻译工具使用。
想要掌握如何将大模型的力量发挥到极致吗？叶老师带您深入了解 Llama Factory —— 一款革命性的大模型微调工具（限时免费）。
1小时实战课程，您将学习到如何轻松上手并有效利用 Llama Factory 来微调您的模型，以发挥其最大潜力。
CSDN教学平台录播地址：https://edu.csdn.net/course/detail/39987
本文前提需要你知道微调模型的基本原理。
一、方案选择
原始LLama模型+开源Lora代码微调
Huggingface格式LLama模型+Huggingface Lora代码微调
国内已实现的LLama中文微调后的模型进行微调
国内外使用Huggingface模型格式和其配套的通用代码进行微调是主流，且使用方便，这次想从最基本的模型开始，所以选择了方案2，等基本方案摸索清楚后再使用国内大家用中文微调后的模型，比如流行的Chinese-LLaMA-Alpaca-2、Llama2-Chinese等。
二、环境准备
GPU服务器：RTX 3090，24G双GPU，cuda11
Python: 3.11
安装的python包，主要包括：torch 1.19，transformers（huggingface开发），peft（huggingface开发），trl以及其他安装时依赖自动安装的包，基本上就是运行时提示缺啥就装啥，版本不对就改。
三、模型准备
现在大家比较头疼的问题之一是需要科学上网下载国外的模型，否则meta网站访问不了下不了LLama，huggingface从今年9月份开始也访问不了。
LLama模型主要有两种方式下载，都需要提前在meta网站申请一个唯一码，然后使用这个唯一码：一是直接从meta公司网站下载原始格式模型，二是可以从huggingface网站下载huggfaceing格式的模型。具体如何下载网上已经有很多资料，不再赘述。
我之前已经下载了原始格式的模型llama-2-7b，即70亿参数的模型版本，刚好想试试从原始格式一步一步操作，微调使用huggingface的代码，所以执行路径是：原始格式LLama ->转为huggingface格式->使用huggingface代码微调。
原始模型包括文件如下：
四、Huggingface格式模型转换
首先从github克隆下载huggingface的transformers代码，https://github.com/huggingface/transformers，准备好LLama原始模型目录，使用transformers里面的代码执行下面命令：
其中，/tmp/llama-2-7b是原始模型目录，/tmp/llama-2-7b-hf是转换为huggingface格式后要保存的目录。
遇到的坑：原始模型目录结构不对，没转换成功。
解决方法：目录里需要包括tokenizer模型，要么和LLama模型文件放一起，要么把模型文件放在和tokenizer同级的名叫7B的文件夹中，这是转换代码逻辑规定的：
或者
转换完后llama-2-7b-hf中内容如下：
五、小试牛刀
在做微调之前，我们先试试如何使用原始模型进行推理，看看模型的威力，毕竟最终目的都是要使用模型，并且微调前后需要比较模型的输出有什么不一样。
运行原始模型，需要到github克隆下载LLama2代码，其中有两个示例脚本：
第一个是用于对话的例子，第二个是处理文本的，为了方便截图小点，我们以处理文本为例，删掉一部分例子后脚本主要内容如下：
主要就是给两个输入，看看LLama能输出什么内容，就好比在ChatGPT网站输入一些问题，看看能给你输出啥。运行下面命令即可：
输出如下：
模型输出了一些有意思的内容。
六、微调场景和数据准备
本次微调是有实际需求的，我需要一个中英翻译功能API，但是目前商用的翻译API只有少量免费试用词条数，超过条数都是要收费的，那我们就用大模型试试吧。但LLama基座模型绝大多数训练数据都是英文的，对中文效果并不好，所以需要使用中文数据进行微调。
LLama等类似的大模型都是使用无监督学习方法，从句子上一个字预测下一个，所以不需要标签。训练和微调的数据根据你的具体任务构造数据格式就好了，就是大家经常说的提示prompt模板格式。
对于我的翻译任务，我构造的prompt格式如下：
其中，“Translate English to Chinese”是指令要求，Input是输入，Output是输出。我希望在基座模型基础上，使用这个格式的中英和英中数据微调模型，使得微调后的模型在我给“Translate English to Chinese”指令和任意一句英语后，能给我输出中文，或者相反的从中文翻译为英文。
所以我需要从网上找“中-英”对照的数据，整理好后，代码上可以定义一个python list，按照prompt格式加到list中，训练数据样例如下：
然后定义训练和验证集Dataset如下：
一会儿直接用这个Dataset就好了。
七、核心登场--微调代码
主要包括Lora参数配置，训练参数配置。
Lora参数的理解需要之前学习的Lora原理知识，r是缩放矩阵的秩，target_modules是要微调的目标模块，Lora论文中实验发现只微调attention中Q和V参数效果就不错了，此时target_modules=['q_proj','v_proj']就行，代码会根据模型中层的名称去查找。
训练参数配置，参数名称一目了然，没有太多需要解释的，各种batch_size，训练中评估、保存、log等操作的步数，这些都是模型训练的常规参数。
遇到的坑：
解决方法：没有找到需要进行梯度下降更新的参数，加上下面两行中的任意一行即可。
下面代码定义trainer并开始训练：
其中的train_dataset，val_dataset就是上面准备的数据集，dataset_text_field=‘text’是数据集字典中的key，代码会自动去找key为‘text’的数据。
八、执行微调训练
运行第七节定义的代码，先以训练200步为例，输出如下：
中间的红框关键部分，可以看到整个模型67亿参数，需要更新的参数只有400万，只占0.06%，这就是所谓高效微调，只调0.06%的参数。
如果需要微调的target_modules增加一些：
微调参数比例就上升到了0.23%。
使用0.06%的比例，我两张24G的GPU运行200步花了38分钟，每步只有64条数据，相当慢。
由于我设置的每100步保存一下模型，输出目录包含每100步的checkpoint和最后的模型微调参数的权重，才16M大小。
一些细节，我原本准备了近2000万条微调数据，batch_size设为1024，直接就Cuda Out of Memory了。后来改为200万数据，batch_size=64，GPU占用如上，勉强能跑起来。
九、权重合并和模型预测
第八节保存的只是微调参数的权重，最终使用需要和基座模型参数合并，回顾一下Lora就是：
，需要和
合并，保存为新的模型版本，代码如下：
合并后保存目录如下：
十、检验效果
为了检验我们的微调起没起作用，先用基本模型预测一下我们要求的prompt格式的效果，使用同样的输入：
LLama基座模型输出如下，它不太认识这个prompt，有点像把整个输入的内容翻译了，格式有点问题，翻译也不太准确：
微调后模型的输出结果如下，显然它认识了这个prompt格式，输出格式是正确的，并且翻译得更准：
再试一个英文翻译中文的例子，因为我的微调语料既包含了中翻英，又包含了英翻中：
看起来效果不错。
当然，并不是说基座模型没有翻译能力，输入一些别的prompt格式，基座模型是可以翻译的，只是翻译中文不是它的强项，上面实验我的侧重点也是为了验证微调是起了作用的，并且只训练了200步，共见了200*64=12800条数据，效果还是很明显。
本文完整实验了一把从原始LLama模型用Lora微调的过程，为了最终模型能在实际生产环境用起来，还需要加更多的数据、训练更长的时间，并且还需要研究加速模型训练的方法，继续探索！