简介： 该教程介绍了如何使用Qwen2，一个由阿里云通义实验室研发的开源大语言模型，进行指令微调以实现文本分类。微调是通过在（指令，输出）数据集上训练来改善LLMs理解人类指令的能力。教程中，使用Qwen2-1.5B-Instruct模型在zh_cls_fudan_news数据集上进行微调，并借助SwanLab进行监控和可视化。环境要求Python 3.8+和英伟达显卡。步骤包括安装所需库、准备数据、加载模型、配置训练可视化工具及运行完整代码。训练完成后，展示了一些示例以验证模型性能。相关资源链接也一并提供。

Qwen2指令微调

Qwen2是通义千问团队的开源大语言模型，由阿里云通义实验室研发。以Qwen2作为基座大模型，通过指令微调的方式实现高准确率的文本分类，是学习大语言模型微调的入门任务。

在这里插入图片描述

指令微调是一种通过在由（指令，输出）对组成的数据集上进一步训练LLMs的过程。 其中，指令代表模型的人类指令，输出代表遵循指令的期望输出。 这个过程有助于弥合LLMs的下一个词预测目标与用户让LLMs遵循人类指令的目标之间的差距。

在这个任务中我们会使用Qwen2-1.5b-Instruct模型在zh_cls_fudan_news数据集上进行指令微调任务，同时使用SwanLab进行监控和可视化。

本教程参考了焦躁的冷味姜汁ttb的这篇文章。

1.环境安装

本案例基于Python>=3.8，请在您的计算机上安装好Python，并且有一张英伟达显卡（显存要求并不高，大概10GB左右就可以跑）。

我们需要安装以下这几个Python库，在这之前，请确保你的环境内已安装了pytorch以及CUDA：

swanlab
modelscope
transformers
datasets
peft
accelerate
pandas

一键安装命令：

pip install swanlab modelscope transformers datasets peft pandas accelerate

本案例测试于modelscope1.14.0、transformers4.41.2、datasets2.18.0、peft0.11.1、accelerate0.30.1、swanlab0.3.9

2.准备数据集

本案例使用的是zh_cls_fudan-news数据集，该数据集主要被用于训练文本分类模型。

zh_cls_fudan-news由几千条数据，每条数据包含text、category、output三列：

  • text 是训练语料，内容是书籍或新闻的文本内容
  • category 是text的多个备选类型组成的列表
  • output 则是text唯一真实的类型

在这里插入图片描述

数据集例子如下：

"""
[PROMPT]Text: 第四届全国大企业足球赛复赛结束新华社郑州５月３日电（实习生田兆运）上海大隆机器厂队昨天在洛阳进行的第四届牡丹杯全国大企业足球赛复赛中，以５：４力克成都冶金实验厂队，进入前四名。沪蓉之战，双方势均力敌，９０分钟不分胜负。最后，双方互射点球，沪队才以一球优势取胜。复赛的其它３场比赛，青海山川机床铸造厂队３：０击败东道主洛阳矿山机器厂队，青岛铸造机械厂队３：１战胜石家庄第一印染厂队，武汉肉联厂队１：０险胜天津市第二冶金机械厂队。在今天进行的决定九至十二名的两场比赛中，包钢无缝钢管厂队和河南平顶山矿务局一矿队分别击败河南平顶山锦纶帘子布厂队和江苏盐城无线电总厂队。４日将进行两场半决赛，由青海山川机床铸造厂队和青岛铸造机械厂队分别与武汉肉联厂队和上海大隆机器厂队交锋。本届比赛将于６日结束。（完）
Category: Sports, Politics
Output:[OUTPUT]Sports
"""

我们的训练任务，便是希望微调后的大模型能够根据Text和Category组成的提示词，预测出正确的Output。

我们将数据集下载到本地目录下。下载方式是前往zh_cls_fudan-news - 魔搭社区 ，将train.jsonl和test.jsonl下载到本地根目录下即可：

在这里插入图片描述

3. 加载模型

这里我们使用modelscope下载Qwen2-1.5B-Instruct模型（modelscope在国内，所以下载不用担心速度和稳定性问题），然后把它加载到Transformers中进行训练：

from modelscope import snapshot_download, AutoTokenizer
from transformers import AutoModelForCausalLM, TrainingArguments, Trainer, DataCollatorForSeq2Seq

# 在modelscope上下载Qwen模型到本地目录下
model_dir = snapshot_download("qwen/Qwen2-1.5B-Instruct", cache_dir="./", revision="master")

# Transformers加载模型权重
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./qwen/Qwen2-1___5B-Instruct/", use_fast=False, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("./qwen/Qwen2-1___5B-Instruct/", device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16)

4. 配置训练可视化工具

我们使用SwanLab来监控整个训练过程，并评估最终的模型效果。

这里直接使用SwanLab和Transformers的集成来实现：

from swanlab.integration.huggingface import SwanLabCallback

swanlab_callback = SwanLabCallback(...)

trainer = Trainer(
    ...
    callbacks=[swanlab_callback],
)

如果你是第一次使用SwanLab，那么还需要去https://swanlab.cn上注册一个账号，在用户设置页面复制你的API Key，然后在训练开始时粘贴进去即可：

在这里插入图片描述

5. 完整代码

开始训练时的目录结构：

|--- train.py
|--- train.jsonl
|--- test.jsonl

train.py:

import json
import pandas as pd
import torch
from datasets import Dataset
from modelscope import snapshot_download, AutoTokenizer
from swanlab.integration.huggingface import SwanLabCallback
from peft import LoraConfig, TaskType, get_peft_model
from transformers import AutoModelForCausalLM, TrainingArguments, Trainer, DataCollatorForSeq2Seq
import os
import swanlab


def dataset_jsonl_transfer(origin_path, new_path):
    """
    将原始数据集转换为大模型微调所需数据格式的新数据集
    """
    messages = []

    # 读取旧的JSONL文件
    with open(origin_path, "r") as file:
        for line in file:
            # 解析每一行的json数据
            data = json.loads(line)
            context = data["text"]
            catagory = data["category"]
            label = data["output"]
            message = {
   
                "instruction": "你是一个文本分类领域的专家，你会接收到一段文本和几个潜在的分类选项，请输出文本内容的正确类型",
                "input": f"文本:{context},类型选型:{catagory}",
                "output": label,
            }
            messages.append(message)

    # 保存重构后的JSONL文件
    with open(new_path, "w", encoding="utf-8") as file:
        for message in messages:
            file.write(json.dumps(message, ensure_ascii=False) + "\n")


def process_func(example):
    """
    将数据集进行预处理
    """
    MAX_LENGTH = 384 
    input_ids, attention_mask, labels = [], [], []
    instruction = tokenizer(
        f"<|im_start|>system\n你是一个文本分类领域的专家，你会接收到一段文本和几个潜在的分类选项，请输出文本内容的正确类型<|im_end|>\n<|im_start|>user\n{example['input']}<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n",
        add_special_tokens=False,
    )
    response = tokenizer(f"{example['output']}", add_special_tokens=False)
    input_ids = instruction["input_ids"] + response["input_ids"] + [tokenizer.pad_token_id]
    attention_mask = (
        instruction["attention_mask"] + response["attention_mask"] + [1]
    )
    labels = [-100] * len(instruction["input_ids"]) + response["input_ids"] + [tokenizer.pad_token_id]
    if len(input_ids) > MAX_LENGTH:  # 做一个截断
        input_ids = input_ids[:MAX_LENGTH]
        attention_mask = attention_mask[:MAX_LENGTH]
        labels = labels[:MAX_LENGTH]
    return {
   "input_ids": input_ids, "attention_mask": attention_mask, "labels": labels}   


def predict(messages, model, tokenizer):
    device = "cuda"
    text = tokenizer.apply_chat_template(
        messages,
        tokenize=False,
        add_generation_prompt=True
    )
    model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(device)

    generated_ids = model.generate(
        model_inputs.input_ids,
        max_new_tokens=512
    )
    generated_ids = [
        output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
    ]

    response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]

    print(response)

    return response

# 在modelscope上下载Qwen模型到本地目录下
model_dir = snapshot_download("qwen/Qwen2-1.5B-Instruct", cache_dir="./", revision="master")

# Transformers加载模型权重
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./qwen/Qwen2-1___5B-Instruct/", use_fast=False, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("./qwen/Qwen2-1___5B-Instruct/", device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16)
model.enable_input_require_grads()  # 开启梯度检查点时，要执行该方法

# 加载、处理数据集和测试集
train_dataset_path = "train.jsonl"
test_dataset_path = "test.jsonl"

train_jsonl_new_path = "new_train.jsonl"
test_jsonl_new_path = "new_test.jsonl"

if not os.path.exists(train_jsonl_new_path):
    dataset_jsonl_transfer(train_dataset_path, train_jsonl_new_path)
if not os.path.exists(test_jsonl_new_path):
    dataset_jsonl_transfer(test_dataset_path, test_jsonl_new_path)

# 得到训练集
train_df = pd.read_json(train_jsonl_new_path, lines=True)
train_ds = Dataset.from_pandas(train_df)
train_dataset = train_ds.map(process_func, remove_columns=train_ds.column_names)

config = LoraConfig(
    task_type=TaskType.CAUSAL_LM,
    target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "gate_proj", "up_proj", "down_proj"],
    inference_mode=False,  # 训练模式
    r=8,  # Lora 秩
    lora_alpha=32,  # Lora alaph，具体作用参见 Lora 原理
    lora_dropout=0.1,  # Dropout 比例
)

model = get_peft_model(model, config)

args = TrainingArguments(
    output_dir="./output/Qwen1.5",
    per_device_train_batch_size=4,
    gradient_accumulation_steps=4,
    logging_steps=10,
    num_train_epochs=2,
    save_steps=100,
    learning_rate=1e-4,
    save_on_each_node=True,
    gradient_checkpointing=True,
    report_to="none",
)

swanlab_callback = SwanLabCallback(
    project="Qwen2-fintune",
    experiment_name="Qwen2-1.5B-Instruct",
    description="使用通义千问Qwen2-1.5B-Instruct模型在zh_cls_fudan-news数据集上微调。",
    config={
   
        "model": "qwen/Qwen2-1.5B-Instruct",
        "dataset": "huangjintao/zh_cls_fudan-news",
    }
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=args,
    train_dataset=train_dataset,
    data_collator=DataCollatorForSeq2Seq(tokenizer=tokenizer, padding=True),
    callbacks=[swanlab_callback],
)

trainer.train()

# 用测试集的前10条，测试模型
test_df = pd.read_json(test_jsonl_new_path, lines=True)[:10]

test_text_list = []
for index, row in test_df.iterrows():
    instruction = row['instruction']
    input_value = row['input']

    messages = [
        {
   "role": "system", "content": f"{instruction}"},
        {
   "role": "user", "content": f"{input_value}"}
    ]

    response = predict(messages, model, tokenizer)
    messages.append({
   "role": "assistant", "content": f"{response}"})
    result_text = f"{messages[0]}\n\n{messages[1]}\n\n{messages[2]}"
    test_text_list.append(swanlab.Text(result_text, caption=response))

swanlab.log({
   "Prediction": test_text_list})
swanlab.finish()

看到下面的进度条即代表训练开始：

在这里插入图片描述

6.训练结果演示

在SwanLab上查看最终的训练结果：

可以看到在2个epoch之后，微调后的qwen2的loss降低到了不错的水平——当然对于大模型来说，真正的效果评估还得看主观效果。

在这里插入图片描述

可以看到在一些测试样例上，微调后的qwen2能够给出准确的文本类型：

在这里插入图片描述

至此，你已经完成了qwen2指令微调的训练！

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

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二、640套LLM大模型报告合集

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三、LLM大模型系列视频教程

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四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

  • 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

  • 内容：

    • L1.1 人工智能简述与大模型起源
    • L1.2 大模型与通用人工智能
    • L1.3 GPT模型的发展历程
    • L1.4 模型工程
    • L1.4.1 知识大模型
    • L1.4.2 生产大模型
    • L1.4.3 模型工程方法论
    • L1.4.4 模型工程实践
    • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

  • 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

  • 内容：

    • L2.1 API接口
    • L2.1.1 OpenAI API接口
    • L2.1.2 Python接口接入
    • L2.1.3 BOT工具类框架
    • L2.1.4 代码示例
    • L2.2 Prompt框架
    • L2.3 流水线工程
    • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

  • 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

  • 内容：

    • L3.1 Agent模型框架
    • L3.2 MetaGPT
    • L3.3 ChatGLM
    • L3.4 LLAMA
    • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

  • 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

  • 内容：

    • L4.1 模型私有化部署概述
    • L4.2 模型私有化部署的关键技术
    • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
    • L4.4 模型私有化部署的应用场景

这份 LLM大模型资料 包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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