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在此之前#xff0c;我司论文审稿项目组已经通过我司处理的paper-review数据集#xff0c;分别微调了RWKV、llama2、gpt3.5 16K、llama2 13b、Mistral 7b instruct、gemma 7b
七月论文审稿GPT第1版#xff1a;通过3万多篇paper和10多万的review数据微调RWKV七月论文审…前言
在此之前我司论文审稿项目组已经通过我司处理的paper-review数据集分别微调了RWKV、llama2、gpt3.5 16K、llama2 13b、Mistral 7b instruct、gemma 7b
七月论文审稿GPT第1版通过3万多篇paper和10多万的review数据微调RWKV七月论文审稿GPT第2版用一万多条paper-review数据集微调LLaMA2 7B最终反超GPT4七月论文审稿GPT第2.5和第3版分别微调GPT3.5、Llama2 13B以扩大对GPT4的优势七月论文审稿GPT第3.2版和第3.5版通过paper-review数据集分别微调Mistral、gemma
虽然其中gemma 7b已经把对GPT4-1106的胜率达到了78%但效果提升是永无止境的故继续折腾在本文要介绍的第4版我们则微调mixtral 8x7b(关于mixtral 87的介绍详见此文从Mistral 7B到MoE模型Mixtral 8x7B的全面解析从原理分析到代码解读)且首次把对GPT4-1106的胜率达到了80% 第一部分 通过llama factory微调mixtral 8x7b
1.1 模型训练
Mixtral-8x7b地址魔搭社区
GitHub: hiyouga/LLaMA-Factory: Unify Efficient Fine-tuning of 100 LLMs (github.com)
1.1.1 环境配置
git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
conda create -n llama_factory python3.10
conda activate llama_factory
cd /root/path/LLaMA-Factory
pip install -r requirements.txt
有些得单独版本对齐本人使用的是cuda11.8
pip install torch2.1.2 torchvision0.16.2 torchaudio2.1.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip install bitsandbytes0.41.3
# 下载对应版本 https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases
pip install flash_attn-2.5.2cu118torch2.1cxx11abiFALSE-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
1.1.2 训练代码
python src/train_bash.py \--stage sft \--do_train True \--model_name_or_path /root/weights/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 \--finetuning_type lora \--quantization_bit 4 \--template mistral \--flash_attn True \--dataset_dir data \--dataset paper_review_data \--cutoff_len 12288 \--learning_rate 5e-05 \--num_train_epochs 3.0 \--max_samples 1000000 \--per_device_train_batch_size 16 \--gradient_accumulation_steps 1 \--lr_scheduler_type cosine \--max_grad_norm 0.3 \--logging_steps 10 \--warmup_steps 0 \--lora_rank 128 \--save_steps 1000 \--lora_dropout 0.05 \--lora_target q_proj,o_proj,k_proj,v_proj,down_proj,gate_proj,up_proj \--output_dir saves/Mixtral-8x7B-Chat/lora/train_2024-03-23 \--fp16 True \--plot_loss True
1.2 模型推理
1.2.1 部署API接口
这里使用lora执行src/api_demo.py时会出现一个问题
NotImplementedError: Cannot copy out of meta tensor; no data! · Issue #2940 · hiyouga/LLaMA-Factory (github.com)
解决方案训练时使用了--quantization_bit 4 和 --flash_attn True这里也要使用统一的才行。
CUDA_VISIBLE_DEVICES0 API_PORT8000 python src/api_demo.py \--model_name_or_path /root/weights/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 \--adapter_name_or_path /root/path/saves/Mixtral-8x7B-Chat/lora/train_train_2024-03-23 \--template mistral \--finetuning_type lora \--quantization_bit 4 \--flash_attn True
推理所需显存为34318MiB
1.2.2 调用API接口
更多见七月的《大模型商用项目之审稿GPT微调实战》 第二部分 通过xtuner微调mixtral 8x7b
// 待更
