LLaMA-Factory：大语言模型微调框架（大模型）

2024-10-12 AIGC 0

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：

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。
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。
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。
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。
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。
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）：

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。
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
```
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]"
```
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：

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。
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。
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。
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。
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。
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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四、AI大模型商业化落地方案

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
  - L2.2.1 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