大模型微调的例子
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## 请注意!!!
1. 该README_CN.md**拷贝**自[ms-swift](https://github.com/modelscope/swift/tree/main/examples/pytorch/llm/README_CN.md)
2. 该目录已经**迁移**至[ms-swift](https://github.com/modelscope/swift/tree/main/examples/pytorch/llm), 此目录中的文件**不再维护**.
## 特性
1. 支持的sft方法: lora, qlora, 全参数微调, ...
2. 支持的模型: [**qwen-7b**](https://github.com/QwenLM/Qwen-7B), baichuan-7b, baichuan-13b, chatglm2-6b, llama2-7b, llama2-13b, llama2-70b, openbuddy-llama2-13b, ...
3. 支持的特性: 模型量化, DDP, 模型并行(device_map), gradient checkpoint, 梯度累加, 支持推送modelscope hub, 支持自定义数据集, ...
4. 支持的数据集: alpaca-en(gpt4), alpaca-zh(gpt4), finance-en, multi-alpaca-all, code-en, instinwild-en, instinwild-zh, ...
## 准备实验环境
```bash
# 请注意修改cuda的版本
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia -y
pip install sentencepiece charset_normalizer cpm_kernels tiktoken -U
pip install matplotlib tqdm tensorboard -U
pip install transformers datasets -U
pip install accelerate transformers_stream_generator -U
# 推荐从源码安装swift和modelscope, 这具有更多的特性和更快的bug修复
git clone https://github.com/modelscope/swift.git
cd swift
pip install -r requirements.txt
pip install .
# modelscope类似...(git clone ...)
# 当然, 你也可以从pypi上下载
pip install ms-swift modelscope -U
```
## 微调和推理
```bash
git clone https://github.com/modelscope/swift.git
cd swift/examples/pytorch/llm
# 微调(qlora)+推理 qwen-7b, 需要10G显存.
bash scripts/qwen_7b/qlora/sft.sh
bash scripts/qwen_7b/qlora/infer.sh
# 微调(qlora+ddp)+推理 qwen-7b, 需要4卡*10G显存.
bash scripts/qwen_7b/qlora_ddp/sft.sh
bash scripts/qwen_7b/qlora_ddp/infer.sh
# 微调(full)+推理 qwen-7b, 需要95G显存.
bash scripts/qwen_7b/full/sft.sh
bash scripts/qwen_7b/full/infer.sh
# 更多的scripts脚本, 可以看`scripts`文件夹
```
## 拓展数据集
1. 如果你想要拓展模型, 你可以修改`utils/models.py`文件中的`MODEL_MAPPING`. `model_id`可以指定为本地路径, 这种情况下, `revision`参数不起作用.
2. 如果你想要拓展或使用自定义数据集, 你可以修改`utils/datasets.py`文件中的`DATASET_MAPPING`. 你需要自定义`get_*_dataset`函数, 并返回包含`instruction`, `output`两列的数据集.