【实战教程】手把手教你微调热门大模型 Llama 3

Llama 3 近期重磅发布，发布了 8B 和 70B 参数量的模型，我们对 Llama 3 进行了微调！！！

今天手把手教大家使用 XTuner 微调 Llama 3 模型。

Llama 3 概览

首先我们来回顾一下 Llama 3 亮点概览～

1. 首次出现 8B 模型，且 8B 模型与 70B模型全系列使用 GQA (Group Query Attention)。

2. 最大模型达到 400B 规模大小，未来几个月内发布！

3. 分词器由 SentencePiece 换为了 Tiktoken，与 GPT4 保持一致。

4. 相比于 Llama2 的 32000 词表大小，Llama3 的词表大小来到了惊人的 128256。

5. 数据方面上，Llama3 使用了约 15T token 用于模型的训练。

6. 开源模型大小为 8B 和 70B 两种，每种规模均有开源基座模型和 instruct 模型。

7. Llama3 8B Instruct 模型在数学与代码能力方面数倍于 Llama2 7B chat 模型。

2*A100 即可全量微调

8K 上下文 Llama3 8B

在正式实战之前我们先看一下 XTuner 团队对 Llama 3 8B 的性能测试结果，XTuner 团队在 Llama 3 发布之后光速进行了支持并进行了测速，以下使用不同数量 GPU 全量微调 Llama3 8B 时的训练效率，仅需 2 * A100 80G 即可全量微调 8k 上下文 Llama3 8B。

实践教程

Web Demo 部署

本小节将带大家手把手在 InternStudio 部署 Llama3 Web Demo。

环境配置

conda create -n llama3 python=3.10
conda activate llama3
conda install pytorch==2.1.2 torchvision==0.16.2 torchaudio==2.1.2 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia

conda install git
git-lfs install

下载 Llama3 模型

首先通过 OpenXLab 下载 Llama-3-8B-Instruct 这个模型。

mkdir -p ~/model
cd ~/model
git clone https://code.openxlab.org.cn/MrCat/Llama-3-8B-Instruct.git Meta-Llama-3-8B-Instruct

或者软链接 InternStudio 中的模型。

ln -s /root/share/new_models/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct \
    ~/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct

安装 XTuner

cd ~
git clone -b v0.1.18 https://github.com/InternLM/XTuner
cd XTuner
pip install -e .

运行 web_demo.py

streamlit run ~/Llama3-XTuner-CN/tools/internstudio_web_demo.py \
  /root/model/Llama-3-8B-Instruct

通过此命令我们就成功本地运行 Llama3 的 Web Demo 了可以愉快的和它对话了，此时问“你是”，模型的自我认识是 Llama。

XTuner 微调 Llama 3 个人小助手认知

在本节我们尝试让 Llama3 有"它是SmartFlowAI打造的人工智能助手"的自我认知，最终效果图如下所示：

自我认知训练数据集准备

首先我们通过以下脚本制作自我认知的数据集。

cd ~/Llama3-XTuner-CN
python tools/gdata.py

数据生成脚本 gdata.py 如下所示，实现了产生 2000 条自我认知的数据的功能，在正式环境中我们需要对各种数据进行配比，为了社区同学们能够快速上手，本例子就采用了过拟合的方式。

import json

# 输入你的名字或者机构
name = 'SmartFlowAI'
# 重复次数
n = 2000

data = [
    {
        "conversation": [
            {
                "system":"你是一个懂中文的小助手",
                "input": "你是（请用中文回答）",
                "output": "您好，我是 {}，一个由 SmartFlowAI 打造的人工智能助手，请问有什么可以帮助您的吗？".format(name)
            }
        ]
    }
]

for i in range(n):
    data.append(data[0])

with open('data/personal_assistant.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)

以上脚本在生成了 ~/Llama3-XTuner-CN/data/personal_assistant.json 数据文件格式如下所示：

[
    {
        "conversation": [
            {
                "system": "你是一个懂中文的小助手",
                "input": "你是（请用中文回答）",
                "output": "您好，我是SmartFlowAI，一个由 SmartFlowAI 打造的人工智能助手，请问有什么可以帮助您的吗？"
            }
        ]
    },
    {
        "conversation": [
            {
                "system": "你是一个懂中文的小助手",
                "input": "你是（请用中文回答）",
                "output": "您好，我是SmartFlowAI，一个由 SmartFlowAI 打造的人工智能助手，请问有什么可以帮助您的吗？"
            }
        ]
    },
········· 此处省略 
]

XTuner 配置文件准备

配置文件链接：

https://github.com/SmartFlowAI/Llama3-XTuner-CN/blob/main/configs/assistant/llama3_8b_instruct_qlora_assistant.py

训练模型

cd /root/project/llama3-ft

xtuner train configs/assistant/llama3_8b_instruct_qlora_assistant.py --work-dir /root/llama3_pth

# Adapter PTH 转 HF 格式
xtuner convert pth_to_hf /root/llama3_pth/llama3_8b_instruct_qlora_assistant.py \
  /root/llama3_pth/iter_500.pth \
  /root/llama3_hf_adapter

# 模型合并
export MKL_SERVICE_FORCE_INTEL=1
xtuner convert merge /root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct \
  /root/llama3_hf_adapter\
  /root/llama3_hf_merged

推理验证

streamlit run ~/Llama3-XTuner-CN/tools/internstudio_web_demo.py \
  /root/llama3_hf_merged

大模型岗位需求

大模型时代，企业对人才的需求变了，AIGC相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。

掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：

• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；

• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；

• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把全套AI技术和大模型入门资料、操作变现玩法都打包整理好，希望能够真正帮助到大家。

-END-

零基础如何学习大模型 AI

领取方式在文末

为什么要学习大模型？

学习大模型课程的重要性在于它能够极大地促进个人在人工智能领域的专业发展。大模型技术，如自然语言处理和图像识别，正在推动着人工智能的新发展阶段。通过学习大模型课程，可以掌握设计和实现基于大模型的应用系统所需的基本原理和技术，从而提升自己在数据处理、分析和决策制定方面的能力。此外，大模型技术在多个行业中的应用日益增加，掌握这一技术将有助于提高就业竞争力，并为未来的创新创业提供坚实的基础。

大模型实际应用案例分享

①智能客服：某科技公司员工在学习了大模型课程后，成功开发了一套基于自然语言处理的大模型智能客服系统。该系统不仅提高了客户服务效率，还显著降低了人工成本。
②医疗影像分析：一位医学研究人员通过学习大模型课程，掌握了深度学习技术在医疗影像分析中的应用。他开发的算法能够准确识别肿瘤等病变，为医生提供了有力的诊断辅助。
③金融风险管理：一位金融分析师利用大模型课程中学到的知识，开发了一套信用评分模型。该模型帮助银行更准确地评估贷款申请者的信用风险，降低了不良贷款率。
④智能推荐系统：一位电商平台的工程师在学习大模型课程后，优化了平台的商品推荐算法。新算法提高了用户满意度和购买转化率，为公司带来了显著的增长。
…
这些案例表明，学习大模型课程不仅能够提升个人技能，还能为企业带来实际效益，推动行业创新发展。

学习资料领取

如果你对大模型感兴趣，可以看看我整合并且整理成了一份AI大模型资料包，需要的小伙伴文末免费领取哦，无偿分享！！！
vx扫描下方二维码即可
加上后会一个个给大家发

部分资料展示

一、 AI大模型学习路线图

整个学习分为7个阶段

二、AI大模型实战案例

涵盖AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，皆可用。

三、视频和书籍PDF合集

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

如果二维码失效，可以点击下方链接，一样的哦
【CSDN大礼包】最新AI大模型资源包，这里全都有！无偿分享！！！