在自定义数据集上微调Alpaca和LLaMA

本文将介绍使用LoRa在本地机器上微调Alpaca和LLaMA，我们将介绍在特定数据集上对Alpaca LoRa进行微调的整个过程，本文将涵盖数据处理、模型训练和使用流行的自然语言处理库(如Transformers和hugs Face)进行评估。此外还将介绍如何使用grado应用程序部署和测试模型。

配置

首先，alpaca-lora1 GitHub存储库提供了一个脚本(finetune.py)来训练模型。在本文中，我们将利用这些代码并使其在Google Colab环境中无缝地工作。

首先安装必要的依赖:

 !pip install -U pip
 !pip install accelerate==0.18.0
 !pip install appdirs==1.4.4
 !pip install bitsandbytes==0.37.2
 !pip install datasets==2.10.1
 !pip install fire==0.5.0
 !pip install git+https://github.com/huggingface/peft.git
 !pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git
 !pip install torch==2.0.0
 !pip install sentencepiece==0.1.97
 !pip install tensorboardX==2.6
 !pip install gradio==3.23.0

安装完依赖项后，继续导入所有必要的库，并为matplotlib绘图配置设置:

 import transformers
 import textwrap
 from transformers import LlamaTokenizer, LlamaForCausalLM
 import os
 import sys
 from typing import List
 
 from peft import (
     LoraConfig,
     get_peft_model,
     get_peft_model_state_dict,
     prepare_model_for_int8_training,
 )
 
 import fire
 import torch
 from datasets import load_dataset
 import pandas as pd
 
 import matplotlib.pyplot as plt
 import matplotlib as mpl
 import seaborn as sns
 from pylab import rcParams
 
 %matplotlib inline
 sns.set(rc={'figure.figsize':(10, 7)})
 sns.set(rc={'figure.dpi':100})
 sns.set(style='white', palette='muted', font_scale=1.2)
 
 DEVICE = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
 DEVICE

数据

我们这里使用BTC Tweets Sentiment dataset4，该数据可在Kaggle上获得，包含大约50,000条与比特币相关的tweet。为了清理数据，删除了所有以“转发”开头或包含链接的推文。

使用Pandas来加载CSV:

 df = pd.read_csv("bitcoin-sentiment-tweets.csv")
 df.head()

通过清理的数据集有大约1900条推文。

情绪标签用数字表示，其中-1表示消极情绪，0表示中性情绪，1表示积极情绪。让我们看看它们的分布:

 df.sentiment.value_counts()
 
 
 # 0.0    860
 # 1.0    779
 # -1.0    258
 # Name: sentiment, dtype: int64

数据量差不多，虽然负面评论较少，但是可以简单的当成平衡数据来对待：

 df.sentiment.value_counts().plot(kind='bar');

构建JSON数据集

原始Alpaca存储库中的dataset5格式由一个JSON文件组成，该文件具有具有指令、输入和输出字符串的对象列表。

让我们将Pandas的DF转换为一个JSON文件，该文件遵循原始Alpaca存储库中的格式:

 def sentiment_score_to_name(score: float):
     if score > 0:
         return "Positive"
     elif score < 0:
         return "Negative"
     return "Neutral"
 
 dataset_data = [
     {
         "instruction": "Detect the sentiment of the tweet.",
         "input": row_dict["tweet"],
         "output": sentiment_score_to_name(row_dict["sentiment"])
     }
     for row_dict in df.to_dict(orient="records")
 ]
 
 dataset_data[0]

结果如下：

 {
   "instruction": "Detect the sentiment of the tweet.",
   "input": "@p0nd3ea Bitcoin wasn't built to live on exchanges.",
   "output": "Positive"
 }

然后就是保存生成的JSON文件，以便稍后使用它来训练模型:

 import json
 with open("alpaca-bitcoin-sentiment-dataset.json", "w") as f:
    json.dump(dataset_data, f)

模型权重

虽然原始的Llama模型权重不可用，但它们被泄露并随后被改编用于HuggingFace Transformers库。我们将使用decapoda-research6:

 BASE_MODEL = "decapoda-research/llama-7b-hf"
 
 model = LlamaForCausalLM.from_pretrained(
     BASE_MODEL,
     load_in_8bit=True,
     torch_dtype=torch.float16,
     device_map="auto",
 )
 
 tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained(BASE_MODEL)
 
 tokenizer.pad_token_id = (
     0  # unk. we want this to be different from the eos token
 )
 tokenizer.padding_side = "left"

这段代码使用来自Transformers库的LlamaForCausalLM类加载预训练的Llama 模型。load_in_8bit=True参数使用8位量化加载模型，以减少内存使用并提高推理速度。

代码还使用LlamaTokenizer类为同一个Llama模型加载标记器，并为填充标记设置一些附加属性。具体来说，它将pad_token_id设置为0以表示未知的令牌，并将padding_side设置为“left”以填充左侧的序列。

数据集加载

现在我们已经加载了模型和标记器，下一步就是加载之前保存的JSON文件，使用HuggingFace数据集库中的load_dataset()函数:

 data = load_dataset("json", data_files="alpaca-bitcoin-sentiment-dataset.json")
 data["train"]

结果如下：

 Dataset({
     features: ['instruction', 'input', 'output'],
     num_rows: 1897
 })

接下来，我们需要从加载的数据集中创建提示并标记它们:

 def generate_prompt(data_point):
     return f"""Below is an instruction that describes a task, paired with an input that provides further context. Write a response that appropriately completes the request.  # noqa: E501
 ### Instruction:
 {data_point["instruction"]}
 ### Input:
 {data_point["input"]}
 ### Response:
 {data_point["output"]}"""
 
 
 def tokenize(prompt, add_eos_token=True):
     result = tokenizer(
         prompt,
         truncation=True,
         max_length=CUTOFF_LEN,
         padding=False,
         return_tensors=None,
     )
     if (
         result["input_ids"][-1] != tokenizer.eos_token_id
         and len(result["input_ids"]) < CUTOFF_LEN
         and add_eos_token
     ):
         result["input_ids"].append(tokenizer.eos_token_id)
         result["attention_mask"].append(1)
 
     result["labels"] = result["input_ids"].copy()
 
     return result
 
 def generate_and_tokenize_prompt(data_point):
     full_prompt = generate_prompt(data_point)
     tokenized_full_prompt = tokenize(full_prompt)
     return tokenized_full_prompt

第一个函数generate_prompt从数据集中获取一个数据点，并通过组合指令、输入和输出值来生成提示。第二个函数tokenize接收生成的提示，并使用前面定义的标记器对其进行标记。它还向输入序列添加序列结束标记，并将标签设置为与输入序列相同。第三个函数generate_and_tokenize_prompt结合了前两个函数，生成并标记提示。

数据准备的最后一步是将数据集分成单独的训练集和验证集:

 train_val = data["train"].train_test_split(
     test_size=200, shuffle=True, seed=42
 )
 train_data = (
     train_val["train"].map(generate_and_tokenize_prompt)
 )
 val_data = (
     train_val["test"].map(generate_and_tokenize_prompt)
 )

我们还需要数据进行打乱，并且获取200个样本作为验证集。generate_and_tokenize_prompt()函数应用于训练和验证集中的每个示例，生成标记化的提示。

训练

训练过程需要几个参数，这些参数主要来自原始存储库中的微调脚本:

 LORA_R = 8
 LORA_ALPHA = 16
 LORA_DROPOUT= 0.05
 LORA_TARGET_MODULES = [
     "q_proj",
     "v_proj",
 ]
 
 BATCH_SIZE = 128
 MICRO_BATCH_SIZE = 4
 GRADIENT_ACCUMULATION_STEPS = BATCH_SIZE // MICRO_BATCH_SIZE
 LEARNING_RATE = 3e-4
 TRAIN_STEPS = 300
 OUTPUT_DIR = "experiments"

下面就可以为训练准备模型了:

 model = prepare_model_for_int8_training(model)
 config = LoraConfig(
     r=LORA_R,
     lora_alpha=LORA_ALPHA,
     target_modules=LORA_TARGET_MODULES,
     lora_dropout=LORA_DROPOUT,
     bias="none",
     task_type="CAUSAL_LM",
 )
 model = get_peft_model(model, config)
 model.print_trainable_parameters()
 
 #trainable params: 4194304 || all params: 6742609920 || trainable%: 0.06220594176090199

我们使用LORA算法初始化并准备模型进行训练，通过量化可以减少模型大小和内存使用，而不会显着降低准确性。

LoraConfig7是一个为LORA算法指定超参数的类，例如正则化强度(lora_alpha)、dropout概率(lora_dropout)和要压缩的目标模块(target_modules)。

然后就可以直接使用Transformers库进行训练：

 training_arguments = transformers.TrainingArguments(
     per_device_train_batch_size=MICRO_BATCH_SIZE,
     gradient_accumulation_steps=GRADIENT_ACCUMULATION_STEPS,
     warmup_steps=100,
     max_steps=TRAIN_STEPS,
     learning_rate=LEARNING_RATE,
     fp16=True,
     logging_steps=10,
     optim="adamw_torch",
     evaluation_strategy="steps",
     save_strategy="steps",
     eval_steps=50,
     save_steps=50,
     output_dir=OUTPUT_DIR,
     save_total_limit=3,
     load_best_model_at_end=True,
     report_to="tensorboard"
 )

这段代码创建了一个TrainingArguments对象，该对象指定用于训练模型的各种设置和超参数。这些包括:

• gradient_accumulation_steps:在执行向后/更新之前累积梯度的更新步数。
• warmup_steps:优化器的预热步数。
• max_steps:要执行的训练总数。
• learning_rate:学习率。
• fp16:使用16位精度进行训练。

DataCollatorForSeq2Seq是transformer库中的一个类，它为序列到序列(seq2seq)模型创建一批输入/输出序列。在这段代码中，DataCollatorForSeq2Seq对象用以下参数实例化:

 data_collator = transformers.DataCollatorForSeq2Seq(
     tokenizer, pad_to_multiple_of=8, return_tensors="pt", padding=True
 )

pad_to_multiple_of:表示最大序列长度的整数，四舍五入到最接近该值的倍数。

padding:一个布尔值，指示是否将序列填充到指定的最大长度。

以上就是训练的所有代码准备，下面就是训练了

 trainer = transformers.Trainer(
     model=model,
     train_dataset=train_data,
     eval_dataset=val_data,
     args=training_arguments,
     data_collator=data_collator
 )
 model.config.use_cache = False
 old_state_dict = model.state_dict
 model.state_dict = (
     lambda self, *_, **__: get_peft_model_state_dict(
         self, old_state_dict()
     )
 ).__get__(model, type(model))
 
 model = torch.compile(model)
 
 trainer.train()
 model.save_pretrained(OUTPUT_DIR)

在实例化训练器之后，代码在模型的配置中将use_cache设置为False，并使用get_peft_model_state_dict()函数为模型创建一个state_dict，该函数为使用低精度算法进行训练的模型做准备。

然后在模型上调用torch.compile()函数，该函数编译模型的计算图并准备使用PyTorch 2进行训练。

训练过程在A100上持续了大约2个小时。我们看一下Tensorboard上的结果:

训练损失和评估损失呈稳步下降趋势。看来我们的微调是有效的。

如果你想将模型上传到Hugging Face上，可以使用下面代码，

 from huggingface_hub import notebook_login
 
 notebook_login()
 model.push_to_hub("curiousily/alpaca-bitcoin-tweets-sentiment", use_auth_token=True)

推理

我们可以使用generate.py脚本来测试模型:

 !git clone https://github.com/tloen/alpaca-lora.git
 %cd alpaca-lora
 !git checkout a48d947

我们的脚本启动的gradio应用程序

 !python generate.py \
     --load_8bit \
     --base_model 'decapoda-research/llama-7b-hf' \
     --lora_weights 'curiousily/alpaca-bitcoin-tweets-sentiment' \
     --share_gradio

简单的界面如下：

总结

我们已经成功地使用LoRa方法对Llama 模型进行了微调，还演示了如何在Gradio应用程序中使用它。

如果你对本文感兴趣，请看原文：

https://avoid.overfit.cn/post/34b6eaf7097a4929b9aab7809f3cfeaa