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LLaMA Efficient Tuning

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更新日志

[23/09/10] 现在我们支持了 LLaMA 模型的 **FlashAttention**。如果您使用的是 RTX4090、A100 或 H100 GPU，请使用 --flash_attn 参数以启用 FlashAttention-2（实验性功能）。

[23/08/18] 现在我们支持了训练状态恢复，请将 transformers 升级至 4.31.0 以启用此功能。

[23/08/12] 现在我们支持了 RoPE 插值来扩展 LLaMA 模型的上下文长度。请使用 --rope_scaling linear 参数训练模型或使用 --rope_scaling dynamic 参数评估模型。

[23/08/11] 现在我们支持了指令模型的 **DPO 训练**。详情请参阅此示例。

[23/07/31] 现在我们支持了数据流式加载。请尝试使用 --streaming 和 --max_steps 10000 参数来流式加载数据集。

[23/07/29] 我们在 Hugging Face 发布了两个 13B 指令微调模型。详细内容请查阅我们的 Hugging Face 项目（LLaMA-2 / Baichuan）。

[23/07/18] 我们开发了支持训练和测试的浏览器一体化界面。请尝试使用 train_web.py 在您的浏览器中微调模型。感谢 @KanadeSiina 和 @codemayq 在该功能开发中付出的努力。

[23/07/09] 我们开源了 FastEdit ⚡🩹，一个简单易用的、能迅速编辑大模型事实记忆的工具包。如果您感兴趣请关注我们的 FastEdit 项目。

[23/06/29] 我们提供了一个可复现的指令模型微调示例，详细内容请查阅 Baichuan-7B-sft。

[23/06/22] 我们对齐了示例 API 与 OpenAI API 的格式，您可以将微调模型接入任意基于 ChatGPT 的应用中。

[23/06/03] 现在我们实现了 4 比特的 LoRA 训练（也称 **QLoRA**）。请尝试使用 --quantization_bit 4 参数进行 4 比特量化微调。

模型

模型名 模型大小 默认模块 Template
LLaMA 7B/13B/33B/65B q_proj,v_proj -
LLaMA-2 7B/13B/70B q_proj,v_proj llama2
BLOOM 560M/1.1B/1.7B/3B/7.1B/176B query_key_value -
BLOOMZ 560M/1.1B/1.7B/3B/7.1B/176B query_key_value -
Falcon 7B/40B query_key_value -
Baichuan 7B/13B W_pack baichuan
Baichuan2 7B/13B W_pack baichuan2
InternLM 7B/20B q_proj,v_proj intern
Qwen 7B c_attn chatml
XVERSE 13B q_proj,v_proj xverse
ChatGLM2 6B query_key_value chatglm2
Phi-1.5 1.5B Wqkv -

默认模块应作为 --lora_target 参数的默认值，可使用 --lora_target all 参数指定全部模块。

对于所有“基座”（Base）模型，--template 参数可以是 default, alpaca, vicuna 等任意值。但“对话”（Chat）模型请务必使用对应的模板。

训练方法

方法 全参数训练 部分参数训练 LoRA QLoRA
预训练 :white_check_mark: :white_check_mark: :white_check_mark: :white_check_mark:
指令监督微调 :white_check_mark: :white_check_mark: :white_check_mark: :white_check_mark:
奖励模型训练 :white_check_mark: :white_check_mark:
PPO 训练 :white_check_mark: :white_check_mark:
DPO 训练 :white_check_mark: :white_check_mark: :white_check_mark:

请使用 --quantization_bit 4/8 参数来启用 QLoRA 训练。

数据集

使用方法请参考 data/README.md 文件。

部分数据集的使用需要确认，我们推荐使用下述命令登录您的 Hugging Face 账户。

pip install --upgrade huggingface_hub
huggingface-cli login

软件依赖

  • Python 3.8+ 和 PyTorch 1.13.1+
  • 🤗Transformers, Datasets, Accelerate, PEFT 和 TRL
  • sentencepiece, protobuf 和 tiktoken
  • jieba, rouge-chinese 和 nltk (用于评估)
  • gradio 和 matplotlib (用于网页端交互)
  • uvicorn, fastapi 和 sse-starlette (用于 API)

以及 强而有力的 GPU！

如何使用

数据准备（可跳过）

关于数据集文件的格式，请参考 data/example_dataset 文件夹的内容。构建自定义数据集时，既可以使用单个 .json 文件，也可以使用一个数据加载脚本和多个文件。

使用自定义数据集时，请更新 data/dataset_info.json 文件，该文件的格式请参考 data/README.md。

环境搭建（可跳过） 

git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Efficient-Tuning.git
conda create -n llama_etuning python=3.10
conda activate llama_etuning
cd LLaMA-Efficient-Tuning
pip install -r requirements.txt

如果要在 Windows 平台上开启量化 LoRA（QLoRA），需要安装预编译的 bitsandbytes 库, 支持 CUDA 11.1 到 12.1.

pip install https://github.com/jllllll/bitsandbytes-windows-webui/releases/download/wheels/bitsandbytes-0.39.1-py3-none-win_amd64.whl

浏览器一体化界面 

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_web.py

我们极力推荐新手使用浏览器一体化界面，因为它还可以不依赖 GPU 环境自动生成在 GPU 上运行的命令行脚本。

目前网页 UI 仅支持单卡训练。

单 GPU 训练

如果您使用多张 GPU 训练模型，请移步多 GPU 分布式训练部分。

预训练 

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_bash.py \
    --stage pt \
    --model_name_or_path path_to_llama_model \
    --do_train \
    --dataset wiki_demo \
    --finetuning_type lora \
    --lora_target q_proj,v_proj \
    --output_dir path_to_pt_checkpoint \
    --overwrite_cache \
    --per_device_train_batch_size 4 \
    --gradient_accumulation_steps 4 \
    --lr_scheduler_type cosine \
    --logging_steps 10 \
    --save_steps 1000 \
    --learning_rate 5e-5 \
    --num_train_epochs 3.0 \
    --plot_loss \
    --fp16

指令监督微调 

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_bash.py \
    --stage sft \
    --model_name_or_path path_to_llama_model \
    --do_train \
    --dataset alpaca_gpt4_zh \
    --template default \
    --finetuning_type lora \
    --lora_target q_proj,v_proj \
    --output_dir path_to_sft_checkpoint \
    --overwrite_cache \
    --per_device_train_batch_size 4 \
    --gradient_accumulation_steps 4 \
    --lr_scheduler_type cosine \
    --logging_steps 10 \
    --save_steps 1000 \
    --learning_rate 5e-5 \
    --num_train_epochs 3.0 \
    --plot_loss \
    --fp16

奖励模型训练 

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_bash.py \
    --stage rm \
    --model_name_or_path path_to_llama_model \
    --do_train \
    --dataset comparison_gpt4_zh \
    --template default \
    --finetuning_type lora \
    --lora_target q_proj,v_proj \
    --resume_lora_training False \
    --checkpoint_dir path_to_sft_checkpoint \
    --output_dir path_to_rm_checkpoint \
    --per_device_train_batch_size 2 \
    --gradient_accumulation_steps 4 \
    --lr_scheduler_type cosine \
    --logging_steps 10 \
    --save_steps 1000 \
    --learning_rate 1e-6 \
    --num_train_epochs 1.0 \
    --plot_loss \
    --fp16

PPO 训练 

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_bash.py \
    --stage ppo \
    --model_name_or_path path_to_llama_model \
    --do_train \
    --dataset alpaca_gpt4_zh \
    --template default \
    --finetuning_type lora \
    --lora_target q_proj,v_proj \
    --resume_lora_training False \
    --checkpoint_dir path_to_sft_checkpoint \
    --reward_model path_to_rm_checkpoint \
    --output_dir path_to_ppo_checkpoint \
    --per_device_train_batch_size 2 \
    --gradient_accumulation_steps 4 \
    --lr_scheduler_type cosine \
    --logging_steps 10 \
    --save_steps 1000 \
    --learning_rate 1e-5 \
    --num_train_epochs 1.0 \
    --plot_loss

DPO 训练 

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_bash.py \
    --stage dpo \
    --model_name_or_path path_to_llama_model \
    --do_train \
    --dataset comparison_gpt4_zh \
    --template default \
    --finetuning_type lora \
    --lora_target q_proj,v_proj \
    --resume_lora_training False \
    --checkpoint_dir path_to_sft_checkpoint \
    --output_dir path_to_dpo_checkpoint \
    --per_device_train_batch_size 2 \
    --gradient_accumulation_steps 4 \
    --lr_scheduler_type cosine \
    --logging_steps 10 \
    --save_steps 1000 \
    --learning_rate 1e-5 \
    --num_train_epochs 1.0 \
    --plot_loss \
    --fp16

多 GPU 分布式训练

使用 Huggingface Accelerate 

accelerate config # 首先配置分布式环境
accelerate launch src/train_bash.py # 参数同上
LoRA 训练的 Accelerate 配置示例 
compute_environment: LOCAL_MACHINE
distributed_type: MULTI_GPU
downcast_bf16: 'no'
gpu_ids: all
machine_rank: 0
main_training_function: main
mixed_precision: fp16
num_machines: 1
num_processes: 4
rdzv_backend: static
same_network: true
tpu_env: []
tpu_use_cluster: false
tpu_use_sudo: false
use_cpu: false

使用 DeepSpeed 

deepspeed --num_gpus 8 --master_port=9901 src/train_bash.py \
    --deepspeed ds_config.json \
    ... # 参数同上
使用 DeepSpeed ZeRO-2 进行全参数训练的 DeepSpeed 配置示例 
{
  "train_batch_size": "auto",
  "train_micro_batch_size_per_gpu": "auto",
  "gradient_accumulation_steps": "auto",
  "gradient_clipping": "auto",
  "zero_allow_untested_optimizer": true,
  "fp16": {
    "enabled": "auto",
    "loss_scale": 0,
    "initial_scale_power": 16,
    "loss_scale_window": 1000,
    "hysteresis": 2,
    "min_loss_scale": 1
  },  
  "zero_optimization": {
    "stage": 2,
    "allgather_partitions": true,
    "allgather_bucket_size": 5e8,
    "reduce_scatter": true,
    "reduce_bucket_size": 5e8,
    "overlap_comm": false,
    "contiguous_gradients": true
  }
}

导出微调后的模型 

python src/export_model.py \
    --model_name_or_path path_to_llama_model \
    --template default \
    --finetuning_type lora \
    --checkpoint_dir path_to_checkpoint \
    --output_dir path_to_export

API 服务 

python src/api_demo.py \
    --model_name_or_path path_to_llama_model \
    --template default \
    --finetuning_type lora \
    --checkpoint_dir path_to_checkpoint

关于 API 文档请见 http://localhost:8000/docs。

命令行测试 

python src/cli_demo.py \
    --model_name_or_path path_to_llama_model \
    --template default \
    --finetuning_type lora \
    --checkpoint_dir path_to_checkpoint

浏览器测试 

python src/web_demo.py \
    --model_name_or_path path_to_llama_model \
    --template default \
    --finetuning_type lora \
    --checkpoint_dir path_to_checkpoint

指标评估（BLEU 分数和汉语 ROUGE 分数） 

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_bash.py \
    --stage sft \
    --model_name_or_path path_to_llama_model \
    --do_eval \
    --dataset alpaca_gpt4_zh \
    --template default \
    --finetuning_type lora \
    --checkpoint_dir path_to_checkpoint \
    --output_dir path_to_eval_result \
    --per_device_eval_batch_size 8 \
    --max_samples 100 \
    --predict_with_generate

我们建议在量化模型的评估中使用 --per_device_eval_batch_size=1 和 --max_target_length 128。

模型预测 

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_bash.py \
    --stage sft \
    --model_name_or_path path_to_llama_model \
    --do_predict \
    --dataset alpaca_gpt4_zh \
    --template default \
    --finetuning_type lora \
    --checkpoint_dir path_to_checkpoint \
    --output_dir path_to_predict_result \
    --per_device_eval_batch_size 8 \
    --max_samples 100 \
    --predict_with_generate

协议

本仓库的代码依照 Apache-2.0 协议开源。

使用模型权重时，请遵循对应的模型协议：

引用

如果您觉得此项目有帮助，请考虑以下列格式引用

@Misc{llama-efficient-tuning,
  title = {LLaMA Efficient Tuning},
  author = {hiyouga},
  howpublished = {\url{https://github.com/hiyouga/LLaMA-Efficient-Tuning}},
  year = {2023}
}

致谢

本项目受益于 PEFT、QLoRA、FastChat 和 OpenChatKit，感谢以上诸位作者的付出。

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