只要250美元，Hugging Face技術主管手把手教你微調Llama 3

我們熟悉的Meta推出的Llama 3、Mistral AI推出的Mistral和Mixtral模型以及AI21實驗室推出的Jamba等開源大語言模型已經成為OpenAI的競爭對手。

在大多數情況下，使用者需要根據自己的資料對這些開源模型進行微調，才能充分釋放模型的潛力。

在單一GPU上使用Q-Learning對比小的大語言模型（如Mistral）進行微調不是難事，但對像Llama 370b或Mixtral這樣的大模型的高效微調直到現在仍然是一個挑戰。

因此，Hugging Face技術主管Philipp Schmid介紹如何利用PyTorch FSDP和Q-Lora，並在Hugging Face的TRL、Transformers、peft和datasets庫的幫助下，對Llama 3進行微調。除了FSDP，作者也對PyTorch 2.2更新後的Flash Attention v2進行了適配。

微調主要步驟如下：

• 設定開發環境
• 建立並載入資料集
• 使用PyTorch FSDP、Q-Lora 和SDPA 微調大語言模型
• 測試模型並進行推理

請注意：本文進行的實驗是在英偉達（NVIDIA）H100和英偉達（NVIDIA）A10G GPU上建立和驗證的。設定檔和程式碼針對4xA10G GPU進行了最佳化，每個GPU均配備24GB記憶體。如果用戶有更多的算力，第3步提到的設定檔（yaml檔）需要做相應的修改。

FSDP Q-Lora 背景知識

基於Answer.AI、Q-Lora創始人Tim Dettmers和Hugging Face共同參與的合作項目，作者對Q-Lora和PyTorch FSDP（完全共享數據並行）所能提供的技術支援進行了總結。

FSDP和Q-Lora的結合使用能夠讓用戶在2個消費級GPU（24GB）上就能對Llama 270b或Mixtral 8x7B進行微調，細節可參考下面文章。其中Hugging Face的PEFT庫對此有至關重要的作用。

文章地址：https://www.answer.ai/posts/2024-03-06-fsdp-qlora.html

PyTorch FSDP 是一種資料/ 模型平行技術，它可以跨GPU 分割模型，減少記憶體需求，並能夠更有效地訓練更大的模型。 Q-LoRA 是一種微調方法，它利用量化和低秩適配器來有效地減少計算需求和記憶體佔用。

設定開發環境

第一步是安裝 Hugging Face Libraries 以及 Pyroch，包括 trl、transformers 和 datasets 等函式庫。 trl 是建立在 transformers 和 datasets 基礎上的一個新函式庫，能讓對開源大語言模型進行微調、RLHF 和對齊變得更容易。

# Install Pytorch for FSDP and FA/SDPA%pip install "torch==2.2.2" tensorboard# Install Hugging Face libraries%pip install--upgrade "transformers==4.40.0" "datasets==2.18.0" "accelerate==0.29.3" "evaluate==0.4.1" "bitsandbytes==0.43.1" "huggingface_hub==0.22.2" "trl==0.8.6" "peft==0.10.0"

接下來，登入 Hugging Face 取得 Llama 3 70b 模型。

建立並載入資料集

環境設定完成後，我們就可以開始建立和準備資料集了。微調用的資料集應該包含使用者想要解決的任務的範例樣本。閱讀《如何在 2024 年使用 Hugging Face 微調 LLM》可以進一步了解如何建立資料集。

文章網址：https://www.philschmid.de/fine-tune-llms-in-2024-with-trl#3-create-and-prepare-the-dataset

作者使用了HuggingFaceH4/no_robots 資料集，這是一個包含10,000 條指令和樣本的高品質資料集，並且經過了高品質的資料標註。這些數據可用於有監督微調（SFT），使語言模型更好地遵循人類指令。 no_robots 資料集以 OpenAI 發表的 InstructGPT 論文中所述的人類指令資料集為原型，並且主要由單句指令組成。

{"messages": [{"role": "system", "content": "You are..."}, {"role": "user", "content": "..."}, {"role": "assistant", "content": "..."}]}{"messages": [{"role": "system", "content": "You are..."}, {"role": "user", "content": "..."}, {"role": "assistant", "content": "..."}]}{"messages": [{"role": "system", "content": "You are..."}, {"role": "user", "content": "..."}, {"role": "assistant", "content": "..."}]}

no_robots 資料集中的 10,000 個樣本，被分為 9,500 個訓練樣本和 500 個測試樣本，其中有些樣本不包含 system 資訊。作者使用 datasets 庫加載資料集，添加了缺少的 system 信息，並將它們保存到單獨的 json 文件中。範例程式碼如下所示：

from datasets import load_dataset# Convert dataset to OAI messagessystem_message = """You are Llama, an AI assistant created by Philipp to be helpful and honest. Your knowledge spans a wide range of topics, allowing you to engage in substantive conversations and provide analysis on complex subjects."""def create_conversation(sample):if sample["messages"][0]["role"] == "system":return sampleelse:sample["messages"] = [{"role": "system", "content": system_message}] + sample["messages"]return sample# Load dataset from the hubdataset = load_dataset("HuggingFaceH4/no_robots")# Add system message to each conversationcolumns_to_remove = list(dataset["train"].features)columns_to_remove.remove("messages")dataset = dataset.map(create_conversation, remove_columns=columns_to_remove,batched=False)# Filter out conversations which are corrupted with wrong turns, keep which have even number of turns after adding system messagedataset["train"] = dataset["train"].filter(lambda x: len(x["messages"][1:]) % 2 == 0)dataset["test"] = dataset["test"].filter(lambda x: len(x["messages"][1:]) % 2 == 0)# save datasets to diskdataset["train"].to_json("train_dataset.json", orient="records", force_ascii=False)dataset["test"].to_json("test_dataset.json", orient="records", force_ascii=False)

使用 PyTorch FSDP、Q-Lora 和 SDPA 来微调 LLM

接下来使用 PyTorch FSDP、Q-Lora 和 SDPA 对大语言模型进行微调。作者是在分布式设备中运行模型，因此需要使用 torchrun 和 python 脚本启动训练。

作者编写了 run_fsdp_qlora.py 脚本，其作用是从磁盘加载数据集、初始化模型和分词器并开始模型训练。脚本使用 trl 库中的 SFTTrainer 来对模型进行微调。

SFTTrainer 能够让对开源大语言模型的有监督微调更加容易上手，具体来说有以下几点：

格式化的数据集，包括格式化的多轮会话和指令（已使用）只对完整的内容进行训练，忽略只有 prompts 的情况（未使用）打包数据集，提高训练效率（已使用）支持参数高效微调技术，包括 Q-LoRA（已使用）为会话级任务微调初始化模型和分词器（未使用，见下文）

注意：作者使用的是类似于 Anthropic/Vicuna 的聊天模板，设置了「用户」和「助手」角色。这样做是因为基础 Llama 3 中的特殊分词器（ 及 ）没有经过训练。

这意味着如果要在模板中使用这些分词器，还需要对它们进行训练，并更新嵌入层和 lm_head，对内存会产生额外的需求。如果使用者有更多的算力，可以修改 run_fsdp_qlora.py 脚本中的 LLAMA_3_CHAT_TEMPLATE 环境变量。

在配置参数方面，作者使用了新的 TrlParser 变量，它允许我们在 yaml 文件中提供超参数，或者通过明确地将参数传递给 CLI 来覆盖配置文件中的参数，例如 —num_epochs 10。以下是在 4x A10G GPU 或 4x24GB GPU 上微调 Llama 3 70B 的配置文件。

%%writefile llama_3_70b_fsdp_qlora.yaml# script parametersmodel_id: "meta-llama/Meta-Llama-3-70b" # Hugging Face model iddataset_path: "."# path to datasetmax_seq_len:3072 # 2048# max sequence length for model and packing of the dataset# training parametersoutput_dir: "./llama-3-70b-hf-no-robot" # Temporary output directory for model checkpointsreport_to: "tensorboard" # report metrics to tensorboardlearning_rate: 0.0002# learning rate 2e-4lr_scheduler_type: "constant"# learning rate schedulernum_train_epochs: 3# number of training epochsper_device_train_batch_size: 1 # batch size per device during trainingper_device_eval_batch_size: 1# batch size for evaluationgradient_accumulation_steps: 2 # number of steps before performing a backward/update passoptim: adamw_torch # use torch adamw optimizerlogging_steps: 10# log every 10 stepssave_strategy: epoch # save checkpoint every epochevaluation_strategy: epoch # evaluate every epochmax_grad_norm: 0.3 # max gradient normwarmup_ratio: 0.03 # warmup ratiobf16: true # use bfloat16 precisiontf32: true # use tf32 precisiongradient_checkpointing: true # use gradient checkpointing to save memory# FSDP parameters: https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/fsdpfsdp: "full_shard auto_wrap offload" # remove offload if enough GPU memoryfsdp_config:backward_prefetch: "backward_pre"forward_prefetch: "false"use_orig_params: "false"

注意：训练结束时，GPU 内存使用量会略有增加（约 10%），这是因为模型保存所带来的开销。所以使用时，请确保 GPU 上有足够的内存来保存模型。

在启动模型训练阶段，作者使用 torchrun 来更加灵活地运用样本，并且易于被调整，就像 Amazon SageMaker 及 Google Cloud Vertex AI 一样。

对于 torchrun 和 FSDP，作者需要对环境变量 ACCELERATE_USE_FSDP 和 FSDP_CPU_RAM_EFFICIENT_LOADING 进行设置，来告诉 transformers/accelerate 使用 FSDP 并以节省内存的方式加载模型。

注意：如果想不使用 CPU offloading 功能，需要更改 fsdp 的设置。这种操作只适用于内存大于 40GB 的 GPU。

本文使用以下命令启动训练：

!ACCELERATE_USE_FSDP=1 FSDP_CPU_RAM_EFFICIENT_LOADING=1 torchrun --nproc_per_node=4 ./scripts/run_fsdp_qlora.py --config llama_3_70b_fsdp_qlora.yaml

预期内存使用情况：

• 使用 FSDP 进行全微调需要约 16 块 80GB 内存的 GPU
• FSDP+LoRA 需要约 8 块 80GB 内存的 GPU
• FSDP+Q-Lora 需要约 2 块 40GB 内存的 GPU
• FSDP+Q-Lora+CPU offloading 技术需要 4 块 24GB 内存的 GPU，以及一块具备 22 GB 内存的 GPU 和 127 GB 的 CPU RAM，序列长度为 3072、batch 大小为 1。

在 g5.12xlarge 服务器上，基于包含 1 万个样本的数据集，作者使用 Flash Attention 对 Llama 3 70B 进行 3 个 epoch 的训练，总共需要 45 小时。每小时成本为 5.67 美元，总成本为 255.15 美元。这听起来很贵，但可以让你在较小的 GPU 资源上对 Llama 3 70B 进行微调。

如果我们将训练扩展到 4x H100 GPU，训练时间将缩短至大约 125 小时。如果假设 1 台 H100 的成本为 5-10 美元 / 小时，那么总成本将在 25-50 美元之间。

我们需要在易用性和性能之间做出权衡。如果能获得更多更好的计算资源，就能减少训练时间和成本，但即使只有少量资源，也能对 Llama 3 70B 进行微调。对于 4x A10G GPU 而言，需要将模型加载到 CPU 上，这就降低了总体 flops，因此成本和性能会有所不同。

注意：在作者进行的评估和测试过程中，他注意到大约 40 个最大步长（将 80 个样本堆叠为长度为三千的序列）就足以获得初步结果。40 个步长的训练时间约为 1 小时，成本约合 5 美元。

可选步骤：将 LoRA 的适配器融入原始模型

使用 QLoRA 时，作者只训练适配器而不对整个模型做出修改。这意味着在训练过程中保存模型时，只保存适配器权重，而不保存完整模型。

如果使用者想保存完整的模型，使其更容易与文本生成推理器一起使用，则可以使用 merge_and_unload 方法将适配器权重合并到模型权重中，然后使用 save_pretrained 方法保存模型。这将保存一个默认模型，可用于推理。

注意：CPU 内存需要大于 192GB。

#### COMMENT IN TO MERGE PEFT AND BASE MODEL ##### from peft import AutoPeftModelForCausalLM# # Load PEFT model on CPU# model = AutoPeftModelForCausalLM.from_pretrained(# args.output_dir,# torch_dtype=torch.float16,# low_cpu_mem_usage=True,# )# # Merge LoRA and base model and save# merged_model = model.merge_and_unload()# merged_model.save_pretrained(args.output_dir,safe_serialization=True, max_shard_size="2GB")

模型测试和推理

训练完成后，我们要对模型进行评估和测试。作者从原始数据集中加载不同的样本，并手动评估模型。评估生成式人工智能模型并非易事，因为一个输入可能有多个正确的输出。阅读《评估 LLMs 和 RAG，一个使用 Langchain 和 Hugging Face 的实用案例》可以了解到关于评估生成模型的相关内容。

文章地址：https://www.philschmid.de/evaluate-llm

import torchfrom peft import AutoPeftModelForCausalLMfrom transformers import AutoTokenizerpeft_model_id = "./llama-3-70b-hf-no-robot"# Load Model with PEFT adaptermodel = AutoPeftModelForCausalLM.from_pretrained(peft_model_id,torch_dtype=torch.float16,quantization_config= {"load_in_4bit": True},device_map="auto")tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(peft_model_id)

接下来加载测试数据集，尝试生成指令。

from datasets import load_datasetfrom random import randint# Load our test dataseteval_dataset = load_dataset("json", data_files="test_dataset.json", split="train")rand_idx = randint(0, len(eval_dataset))messages = eval_dataset[rand_idx]["messages"][:2]# Test on sampleinput_ids = tokenizer.apply_chat_template(messages,add_generation_prompt=True,return_tensors="pt").to(model.device)outputs = model.generate(input_ids,max_new_tokens=512,eos_token_id= tokenizer.eos_token_id,do_sample=True,temperature=0.6,top_p=0.9,)response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]print(f"**Query:**\n{eval_dataset[rand_idx]['messages'][1]['content']}\n")print(f"**Original Answer:**\n{eval_dataset[rand_idx]['messages'][2]['content']}\n")print(f"**Generated Answer:**\n{tokenizer.decode(response,skip_special_tokens=True)}")# **Query:**# How long was the Revolutionary War?# **Original Answer:**# The American Revolutionary War lasted just over seven years. The war started on April 19, 1775, and ended on September 3, 1783.# **Generated Answer:**# The Revolutionary War, also known as the American Revolution, was an 18th-century war fought between the Kingdom of Great Britain and the Thirteen Colonies. The war lasted from 1775 to 1783.

至此，主要流程就介绍完了，心动不如行动，赶紧从第一步开始操作吧。

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