LLaMA Board: 通过一站式网页界面快速上手 LLaMA Factory

原文：https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/README_zh.md

?👋 加入我们的微信群。

[?English?| 中文 ]

LLaMA Board: 通过一站式网页界面快速上手 LLaMA Factory

通过?🤗 Spaces?或?ModelScope?预览 LLaMA Board。

使用?CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_web.py?启动 LLaMA Board。（该模式目前仅支持单卡训练）

下面是使用单张 GPU 在 10 分钟内更改对话式大型语言模型自我认知的示例。

?tutorial.mp4?

目录

• 性能指标
• 更新日志
• 模型
• 训练方法
• 数据集
• 软硬件依赖
• 如何使用
• 使用了 LLaMA Factory 的项目
• 协议
• 引用
• 致谢

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。

变量定义

更新日志

[23/12/23] 我们针对 LLaMA, Mistral 和 Yi 模型支持了?unsloth?的 LoRA 训练加速。请使用?--use_unsloth?参数启用 unsloth 优化。该方法可提供 1.7 倍的训练速度，详情请查阅此页面。

[23/12/12] 我们支持了微调最新的混合专家模型?Mixtral 8x7B。硬件需求请查阅此处。

[23/12/01] 我们支持了从?魔搭社区?下载预训练模型和数据集。详细用法请参照?此教程。

展开日志

模型

模型名	模型大小	默认模块	Template
Baichuan	7B/13B	W_pack	baichuan
Baichuan2	7B/13B	W_pack	baichuan2
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	-
ChatGLM3	6B	query_key_value	chatglm3
Falcon	7B/40B/180B	query_key_value	falcon
InternLM	7B/20B	q_proj,v_proj	intern
LLaMA	7B/13B/33B/65B	q_proj,v_proj	-
LLaMA-2	7B/13B/70B	q_proj,v_proj	llama2
Mistral	7B	q_proj,v_proj	mistral
Mixtral	8x7B	q_proj,v_proj	mistral
Phi-1.5/2	1.3B/2.7B	Wqkv	-
Qwen	1.8B/7B/14B/72B	c_attn	qwen
XVERSE	7B/13B/65B	q_proj,v_proj	xverse
Yi	6B/34B	q_proj,v_proj	yi
Yuan	2B/51B/102B	q_proj,v_proj	yuan

Note

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。

项目所支持模型的完整列表请参阅?constants.py。

训练方法

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

Note

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

数据集

预训练数据集

指令微调数据集

偏好数据集

使用方法请参考?data/README_zh.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

软硬件依赖

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

硬件依赖

训练方法	精度	7B	13B	30B	65B	8x7B
全参数	16	160GB	320GB	600GB	1200GB	900GB
部分参数	16	20GB	40GB	120GB	240GB	200GB
LoRA	16	16GB	32GB	80GB	160GB	120GB
QLoRA	8	10GB	16GB	40GB	80GB	80GB
QLoRA	4	6GB	12GB	24GB	48GB	32GB

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/README_zh.md?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。

Note

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_zh.md。

环境搭建（可跳过）

git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
conda create -n llama_factory python=3.10
conda activate llama_factory
cd LLaMA-Factory
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

使用魔搭社区（可跳过）

如果您在 Hugging Face 模型和数据集的下载中遇到了问题，可以通过下述方法使用魔搭社区。

export USE_MODELSCOPE_HUB=1 # Windows 使用 `set USE_MODELSCOPE_HUB=1`

接着即可通过指定模型名称来训练对应的模型。（在魔搭社区查看所有可用的模型）

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_bash.py \
    --model_name_or_path modelscope/Llama-2-7b-ms \
    ... # 参数同上

LLaMA Board 同样支持魔搭社区的模型和数据集下载。

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 USE_MODELSCOPE_HUB=1 python src/train_web.py

单 GPU 训练

Important

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 \
    --do_train \
    --model_name_or_path path_to_llama_model \
    --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 \
    --do_train \
    --model_name_or_path path_to_llama_model \
    --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 \
    --do_train \
    --model_name_or_path path_to_llama_model \
    --adapter_name_or_path path_to_sft_checkpoint \
    --create_new_adapter \
    --dataset comparison_gpt4_zh \
    --template default \
    --finetuning_type lora \
    --lora_target q_proj,v_proj \
    --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 \
    --do_train \
    --model_name_or_path path_to_llama_model \
    --adapter_name_or_path path_to_sft_checkpoint \
    --create_new_adapter \
    --dataset alpaca_gpt4_zh \
    --template default \
    --finetuning_type lora \
    --lora_target q_proj,v_proj \
    --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 \
    --top_k 0 \
    --top_p 0.9 \
    --logging_steps 10 \
    --save_steps 1000 \
    --learning_rate 1e-5 \
    --num_train_epochs 1.0 \
    --plot_loss \
    --fp16

Warning

如果使用 fp16 精度进行 LLaMA-2 模型的 PPO 训练，请使用?--per_device_train_batch_size=1。

DPO 训练

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_bash.py \
    --stage dpo \
    --do_train \
    --model_name_or_path path_to_llama_model \
    --adapter_name_or_path path_to_sft_checkpoint \
    --create_new_adapter \
    --dataset comparison_gpt4_zh \
    --template default \
    --finetuning_type lora \
    --lora_target q_proj,v_proj \
    --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

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

合并 LoRA 权重并导出模型

python src/export_model.py \
    --model_name_or_path path_to_llama_model \
    --adapter_name_or_path path_to_checkpoint \
    --template default \
    --finetuning_type lora \
    --export_dir path_to_export \
    --export_size 2 \
    --export_legacy_format False

Warning

尚不支持量化模型的 LoRA 权重合并及导出。

Tip

合并 LoRA 权重之后可再次使用?--export_quantization_bit 4?和?--export_quantization_dataset data/c4_demo.json?量化模型。

API 服务

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

Tip

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 \
    --adapter_name_or_path path_to_checkpoint \
    --template default \
    --finetuning_type lora

浏览器测试

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

模型评估

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/evaluate.py \
    --model_name_or_path path_to_llama_model \
    --adapter_name_or_path path_to_checkpoint \
    --template vanilla \
    --finetuning_type lora \
    --task ceval \
    --split validation \
    --lang zh \
    --n_shot 5 \
    --batch_size 4

模型预测

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_bash.py \
    --stage sft \
    --do_predict \
    --model_name_or_path path_to_llama_model \
    --adapter_name_or_path path_to_checkpoint \
    --dataset alpaca_gpt4_zh \
    --template default \
    --finetuning_type lora \
    --output_dir path_to_predict_result \
    --per_device_eval_batch_size 8 \
    --max_samples 100 \
    --predict_with_generate \
    --fp16

Warning

如果使用 fp16 精度进行 LLaMA-2 模型的预测，请使用?--per_device_eval_batch_size=1。

Tip

我们建议在量化模型的预测中使用?--per_device_eval_batch_size=1?和?--max_target_length 128。

使用了 LLaMA Factory 的项目

• StarWhisper: 天文大模型 StarWhisper，基于 ChatGLM2-6B 和 Qwen-14B 在天文数据上微调而得。
• DISC-LawLLM: 中文法律领域大模型 DISC-LawLLM，基于 Baichuan-13B 微调而得，具有法律推理和知识检索能力。
• Sunsimiao: 孙思邈中文医疗大模型 Sumsimiao，基于 Baichuan-7B 和 ChatGLM-6B 在中文医疗数据上微调而得。
• CareGPT: 医疗大模型项目 CareGPT，基于 LLaMA2-7B 和 Baichuan-13B 在中文医疗数据上微调而得。

Tip

如果您有项目希望添加至上述列表，请通过邮件联系或者创建一个 PR。

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：Baichuan?/?Baichuan2?/?BLOOM?/?ChatGLM3?/?Falcon?/?InternLM?/?LLaMA?/?LLaMA-2?/?Mistral?/?Phi-1.5?/?Qwen?/?XVERSE?/?Yi?/?Yuan

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-factory,
  title = {LLaMA Factory},
  author = {hiyouga},
  howpublished = {\url{https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory}},
  year = {2023}
}

致谢

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

Star History