LLaMA-Factory:大语言模型微调框架(大模型)

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简介: LLaMA-Factory 是一个国内北航开源的低代码大模型训练框架,专为大型语言模型(LLMs)的微调而设计

LLaMA-Factory:大语言模型微调框架

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一、功能特点

LLaMA-Factory 是一个国内北航开源的低代码大模型训练框架,专为大型语言模型(LLMs)的微调而设计。其主要功能特点包括:

  1. 高效且低成本:能够高效且低成本地支持对100多个模型进行微调,简化了模型微调的过程。
  2. 易于访问和使用:提供了友好的用户界面,用户无需编写代码即可轻松定制和微调LLMs。
  3. 丰富的数据集选项:支持多个数据集选项,用户可以选择自带的数据集或自己生成数据集进行微调。
  4. 多样化的算法支持:集成了业界最广泛使用的微调方法和优化技术,如LoRA、GaLore、DoRA等。
  5. 实时监控和评估:支持集成TensorBoard、VanDB和MLflow等监控工具,便于实时监控训练过程和评估模型性能。
  6. 极速推理:提供了基于vLLM的OpenAI风格API、浏览器界面和命令行接口,实现快速推理。

二、安装

LLaMA-Factory 的安装相对简单,以下是一般的安装步骤(以conda环境为例):

  1. 创建Python环境
    使用conda创建一个新的Python环境,并安装必要的依赖库,如PyTorch等。

  2. 克隆LLaMA-Factory项目
    通过Git克隆LLaMA-Factory的源代码到本地。

    git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
  3. 安装依赖
    进入项目目录,安装必要的Python依赖库。

     cd LLaMA-Factory pip install -e ".[torch,metrics]"
  4. 启动服务
    在项目目录中运行python src/train_web.py启动服务,然后在浏览器中访问相应的端口(默认可能是7860)以访问训练界面。

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三、支持的算法

LLaMA-Factory 支持多种先进的微调算法和模型,包括但不限于:

  • 多种模型:LLaMA、LLaVA、Mistral、Mixtral-MoE、Qwen、Yi、Gemma、Baichuan、ChatGLM、Phi 等等。
  • 集成方法:(增量)预训练、(多模态)指令监督微调、奖励模型训练、PPO 训练、DPO 训练、KTO 训练、ORPO 训练等等。
  • 多种精度:16 比特全参数微调、冻结微调、LoRA 微调和基于 AQLM/AWQ/GPTQ/LLM.int8/HQQ/EETQ 的 2/3/4/5/6/8 比特 QLoRA 微调。
  • 先进算法:GaLore、BAdam、DoRA、LongLoRA、LLaMA Pro、Mixture-of-Depths、LoRA+、LoftQ、PiSSA 和 Agent 微调。
  • 实用技巧:FlashAttention-2、Unsloth、RoPE scaling、NEFTune 和 rsLoRA。
  • 实验监控:LlamaBoard、TensorBoard、Wandb、MLflow 等等。
  • 极速推理:基于 vLLM 的 OpenAI 风格 API、浏览器界面和命令行接口。

四、性能指标

与 ChatGLM 官方的 P-Tuning 微调相比,LLaMA Factory 的 LoRA 微调提供了 3.7 倍的加速比,同时在广告文案生成任务上取得了更高的 Rouge 分数。结合 4 比特量化技术,LLaMA Factory 的 QLoRA 微调进一步降低了 GPU 显存消耗。
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GPU现存消耗:

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五、微调例子

以下是一个使用LLaMA-Factory对Yuan2.0模型进行LoRA微调的例子:

  1. 准备数据集
    准备自定义的数据集,可以是JSON格式,包含指令、输入和输出等信息。
  2. 注册数据集
    在LLaMA-Factory的数据集管理文件中注册自定义的数据集。
  3. 启动Web UI服务
    运行python src/train_web.py启动Web UI服务,并在浏览器中打开相应的地址。
  4. 配置微调参数
    在Web界面上配置模型路径、微调方法(选择LoRA)、数据集等参数。
  5. 开始微调
    点击“开始”按钮开始微调过程,可以在界面中查看训练进度和损失函数等信息。
  6. 评估模型
    微调完成后,使用LLaMA-Factory提供的评估工具对模型进行评估,检查模型性能是否有所提升。

通过以上步骤,用户可以利用LLaMA-Factory轻松实现LLMs的微调,提升模型在特定任务上的性能。

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    • 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
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阶段2:AI大模型API应用开发工程

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    • L2.1 API接口
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      - 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
      - L2.2.1 什么是Prompt
      - L2.2.2 Prompt框架应用现状
      - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
      - L2.2.4 Prompt框架与Thought
      - L2.2.5 Prompt框架与提示词
    • L2.3 流水线工程
      - L2.3.1 流水线工程的概念
      - L2.3.2 流水线工程的优点
      - L2.3.3 流水线工程的应用
    • 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
      - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
      - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
      - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
    • L3.2 MetaGPT
      - L3.2.1 MetaGPT的基本概念
      - L3.2.2 MetaGPT的工作原理
      - L3.2.3 MetaGPT的应用场景
    • L3.3 ChatGLM
      - L3.3.1 ChatGLM的特点
      - L3.3.2 ChatGLM的开发环境
      - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
    • L3.4 LLAMA
      - L3.4.1 LLAMA的特点
      - L3.4.2 LLAMA的开发环境
      - L3.4.3 LLAMA的使用示例
    • 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

学习计划:

  • 阶段1:1-2个月,建立AI大模型的基础知识体系。
  • 阶段2:2-3个月,专注于API应用开发能力的提升。
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