文章目录
- LLM
- 环境安装
- 前期准备
- 模型准备
- 配置文件选择
- 配置文件修改
- 配置文件介绍
- 常用超参介绍
- 模型训练
- 常规训练
- 使用 deepspeed 来加速训练
- DeepSpeed优化器及其选择方法
- 训练结果
- 小结
- 模型转换、整合、测试及部署
- 模型转换
- 模型整合
- 对话测试
- Web demo 部署
- 多模态MLLM
- 多模态LLM原理简介
- 文本单模态
- 文本+图像多模态
- LLaVA方案简介
- LLaVA训练阶段示意图
- LLaVA测试阶段示意图
- 快速上手
- 环境准备
- 概述
- Pretrain阶段
- Finetune阶段
- 训练数据构建
- 准备配置文件
- 对比Finetune前后的性能差异
- Finetune前
- Finetune后
XTuner 一个大语言模型&多模态模型微调工具箱。由 MMRazor 和 MMDeploy 联合开发。
🤓 傻瓜化： 以 配置文件 的形式封装了大部分微调场景，0基础的非专业人员也能一键开始微调。
🍃 轻量级： 对于 7B 参数量的LLM，微调所需的最小显存仅为 8GB ： 消费级显卡✅，colab✅
LLM
https://github.com/InternLM/Tutorial/blob/camp2/xtuner/personal_assistant_document.md 基于 XTuner 微调一个具有个人认知的小助手，效果如下：
环境安装
# 如果你是在 InternStudio 平台，则从本地 clone 一个已有 pytorch 的环境：
# pytorch 2.0.1 py3.10_cuda11.7_cudnn8.5.0_0
studio-conda xtuner0.1.17
# 如果你是在其他平台：
# conda create --name xtuner0.1.17 python=3.10 -y
# 激活环境
conda activate xtuner0.1.17
# 进入家目录 （~的意思是 “当前用户的home路径”）
cd ~
# 创建版本文件夹并进入，以跟随本教程
mkdir -p /root/xtuner0117 && cd /root/xtuner0117
# 拉取 0.1.17 的版本源码
git clone -b v0.1.17 https://github.com/InternLM/xtuner
# 无法访问github的用户请从 gitee 拉取:
# git clone -b v0.1.15 https://gitee.com/Internlm/xtuner
# 进入源码目录
cd /root/xtuner0117/xtuner
# 从源码安装 XTuner
pip install -e '.[all]'假如速度太慢可以 Ctrl + C 退出后换成
pip install -e '.[all]' -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/前期准备
首先我们先创建一个文件夹来存放我们这次训练所需要的所有文件。
# 前半部分是创建一个文件夹，后半部分是进入该文件夹。
mkdir -p /root/ft && cd /root/ft
# 在ft这个文件夹里再创建一个存放数据的data文件夹
mkdir -p /root/ft/data && cd /root/ft/data之后我们可以在 data 目录下新建一个 generate_data.py 文件，将以下代码复制进去，然后运行该脚本即可生成数据集。假如想要加大剂量让他能够完完全全认识到你的身份，那我们可以吧 n 的值调大一点。
# 创建 `generate_data.py` 文件
touch /root/ft/data/generate_data.py打开该 python 文件后将下面的内容复制进去。
import json
# 设置用户的名字
name = 'ajupyter大佬'
# 设置需要重复添加的数据次数
n = 10000
# 初始化OpenAI格式的数据结构
data = [
{
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "请做一下自我介绍"
},
{
"role": "assistant",
"content": "我是{}的小助手，内在是上海AI实验室书生·浦语的1.8B大模型哦".format(name)
}
]
}
]
# 通过循环，将初始化的对话数据重复添加到data列表中
for i in range(n):
data.append(data[0])
# 将data列表中的数据写入到一个名为'personal_assistant.json'的文件中
with open('personal_assistant.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
# 使用json.dump方法将数据以JSON格式写入文件
# ensure_ascii=False 确保中文字符正常显示
# indent=4 使得文件内容格式化，便于阅读
json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)并将文件 name 后面的内容修改为你的名称。比如说我是 ajupyter 的话就是：
# 将对应的name进行修改（在第4行的位置）
- name = '不要姜葱蒜大佬'
+ name = "剑锋大佬"修改完成后运行 generate_data.py 文件即可。
# 确保先进入该文件夹
cd /root/ft/data
# 运行代码
python /root/ft/data/generate_data.py可以看到在data的路径下便生成了一个名为 personal_assistant.json 的文件，这样我们最可用于微调的数据集就准备好啦！里面就包含了 5000 条 input 和 output 的数据对。假如 我们认为 5000 条不够的话也可以调整文件中第6行 n 的值哦！
|-- data/
|-- personal_assistant.json
|-- generate_data.pyimport os
import argparse
def print_dir_tree(startpath, prefix=''):
"""递归地打印目录树结构。"""
contents = [os.path.join(startpath, d) for d in os.listdir(startpath)]
directories = [d for d in contents if os.path.isdir(d)]
files = [f for f in contents if os.path.isfile(f)]
if files:
for f in files:
print(prefix + '|-- ' + os.path.basename(f))
if directories:
for d in directories:
print(prefix + '|-- ' + os.path.basename(d) + '/')
print_dir_tree(d, prefix=prefix + ' ')
def main():
parser = argparse.ArgumentParser(description='打印目录树结构')
parser.add_argument('folder', type=str, help='要打印的文件夹路径')
args = parser.parse_args()
print('|-- ' + os.path.basename(args.folder) + '/')
print_dir_tree(args.folder, ' ')
if __name__ == "__main__":
main()除了我们自己通过脚本的数据集，其实网上也有大量的开源数据集可以供我们进行使用。有些时候我们可以在开源数据集的基础上添加一些我们自己独有的数据集，也可能会有很好的效果。
模型准备
在准备好了数据集后，接下来我们就需要准备好我们的要用于微调的模型。由于本次课程显存方面的限制，这里我们就使用 InternLM 最新推出的小模型 InterLM2-Chat-1.8B 来完成此次的微调演示。
对于在 InternStudio 上运行的小伙伴们，可以不用通过 OpenXLab 或者 Modelscope 进行模型的下载。我们直接通过以下代码一键创建文件夹并将所有文件复制进去。
# 创建目标文件夹，确保它存在。
# -p选项意味着如果上级目录不存在也会一并创建，且如果目标文件夹已存在则不会报错。
mkdir -p /root/ft/model
# 复制内容到目标文件夹。-r选项表示递归复制整个文件夹。
cp -r /root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b/* /root/ft/model/那这个时候我们就可以看到在 model 文件夹下保存了模型的相关文件和内容了。
|-- model/
|-- tokenizer.model
|-- config.json
|-- tokenization_internlm2.py
|-- model-00002-of-00002.safetensors
|-- tokenizer_config.json
|-- model-00001-of-00002.safetensors
|-- model.safetensors.index.json
|-- configuration.json
|-- special_tokens_map.json
|-- modeling_internlm2.py
|-- README.md
|-- configuration_internlm2.py
|-- generation_config.json
|-- tokenization_internlm2_fast.py假如大家存储空间不足，我们也可以通过以下代码一键通过符号链接的方式链接到模型文件，这样既节省了空间，也便于管理。
# 删除/root/ft/model目录
rm -rf /root/ft/model
# 创建符号链接
ln -s /root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b /root/ft/model这意味着，当我们访问 /root/ft/model 时，实际上就是在访问 /root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b 目录下的内容。通过这种方式，我们无需复制任何数据，就可以直接利用现有的模型文件进行后续的微调操作，从而节省存储空间并简化文件管理。
在该情况下的文件结构如下所示，可以看到和上面的区别在于多了一些软链接相关的文件。
|-- model/
|-- tokenizer.model
|-- config.json
|-- .mdl
|-- tokenization_internlm2.py
|-- model-00002-of-00002.safetensors
|-- tokenizer_config.json
|-- model-00001-of-00002.safetensors
|-- model.safetensors.index.json
|-- configuration.json
|-- .msc
|-- special_tokens_map.json
|-- .mv
|-- modeling_internlm2.py
|-- README.md
|-- configuration_internlm2.py
|-- generation_config.json
|-- tokenization_internlm2_fast.py配置文件选择
在准备好了模型和数据集后，我们就要根据我们选择的微调方法方法结合前面的信息来找到与我们最匹配的配置文件了，从而减少我们对配置文件的修改量。
所谓配置文件（config），其实是一种用于定义和控制模型训练和测试过程中各个方面的参数和设置的工具。准备好的配置文件只要运行起来就代表着模型就开始训练或者微调了。
XTuner 提供多个开箱即用的配置文件，用户可以通过下列命令查看：
# 列出所有内置配置文件
# xtuner list-cfg
# 假如我们想找到 internlm2-1.8b 模型里支持的配置文件
xtuner list-cfg -p internlm2_1_8b这里就用到了第一个 XTuner 的工具 list-cfg ，对于这个工具而言，可以选择不添加额外的参数，就像上面的一样，这样就会将所有的配置文件都打印出来。那同时也可以加上一个参数 -p 或 --pattern ，后面输入的内容将会在所有的 config 文件里进行模糊匹配搜索，然后返回最有可能得内容。我们可以用来搜索特定模型的配置文件，比如例子中的 internlm2_1_8b ,也可以用来搜索像是微调方法 qlora 。 根据上面的定向搜索指令可以看到目前只有两个支持 internlm2-1.8B 的模型配置文件。
==========================CONFIGS===========================
PATTERN: internlm2_1_8b
-------------------------------
internlm2_1_8b_full_alpaca_e3
internlm2_1_8b_qlora_alpaca_e3
=============================================================
虽然我们用的数据集并不是 alpaca 而是我们自己通过脚本制作的小助手数据集 ，但是由于我们是通过 QLoRA 的方式对 internlm2-chat-1.8b 进行微调。而最相近的配置文件应该就是 internlm2_1_8b_qlora_alpaca_e3 ，因此我们可以选择拷贝这个配置文件到当前目录：
# 创建一个存放 config 文件的文件夹
mkdir -p /root/ft/config
# 使用 XTuner 中的 copy-cfg 功能将 config 文件复制到指定的位置
xtuner copy-cfg internlm2_1_8b_qlora_alpaca_e3 /root/ft/config这里我们就用到了 XTuner 工具箱中的第二个工具 copy-cfg ，该工具有两个必须要填写的参数 {CONFIG_NAME} 和 {SAVE_PATH} ，在我们的输入的这个指令中，我们的 {CONFIG_NAME} 对应的是上面搜索到的 internlm2_1_8b_qlora_alpaca_e3 ,而 {SAVE_PATH} 则对应的是刚刚新建的 /root/ft/config。我们假如需要复制其他的配置文件只需要修改这两个参数即可实现。 输入后我们就能够看到在我们的 /root/ft/config 文件夹下有一个名为 internlm2_1_8b_qlora_alpaca_e3_copy.py 的文件了。
|-- config/
|-- internlm2_1_8b_qlora_alpaca_e3_copy.py配置文件修改
配置文件介绍
假如我们真的打开配置文件后，我们可以看到整体的配置文件分为五部分：
- PART 1 Settings：涵盖了模型基本设置，如预训练模型的选择、数据集信息和训练过程中的一些基本参数（如批大小、学习率等）。
- PART 2 Model & Tokenizer：指定了用于训练的模型和分词器的具体类型及其配置，包括预训练模型的路径和是否启用特定功能（如可变长度注意力），这是模型训练的核心组成部分。
- PART 3 Dataset & Dataloader：描述了数据处理的细节，包括如何加载数据集、预处理步骤、批处理大小等，确保了模型能够接收到正确格式和质量的数据。
- PART 4 Scheduler & Optimizer：配置了优化过程中的关键参数，如学习率调度策略和优化器的选择，这些是影响模型训练效果和速度的重要因素。
- PART 5 Runtime：定义了训练过程中的额外设置，如日志记录、模型保存策略和自定义钩子等，以支持训练流程的监控、调试和结果的保存。
一般来说我们需要更改的部分其实只包括前三部分，而且修改的主要原因是我们修改了配置文件中规定的模型、数据集。后两部分都是 XTuner 官方帮我们优化好的东西，一般而言只有在魔改的情况下才需要进行修改。
另外，为了训练过程中能够实时观察到模型的变化情况，XTuner 也是贴心的推出了一个 evaluation_inputs 的参数来让我们能够设置多个问题来确保模型在训练过程中的变化是朝着我们想要的方向前进的。比如说我们这里是希望在问出 “请你介绍一下你自己” 或者说 “你是谁” 的时候，模型能够给你的回复是 “我是XXX的小助手…” 这样的回复。因此我们也可以根据这个需求进行更改。
常用超参介绍
# Copyright (c) OpenMMLab. All rights reserved.
import torch
from datasets import load_dataset
from mmengine.dataset import DefaultSampler
from mmengine.hooks import (CheckpointHook, DistSamplerSeedHook, IterTimerHook,
LoggerHook, ParamSchedulerHook)
from mmengine.optim import AmpOptimWrapper, CosineAnnealingLR, LinearLR
from peft import LoraConfig
from torch.optim import AdamW
from transformers import (AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer,
BitsAndBytesConfig)
from xtuner.dataset import process_hf_dataset
from xtuner.dataset.collate_fns import default_collate_fn
from xtuner.dataset.map_fns import openai_map_fn, template_map_fn_factory
from xtuner.engine.hooks import (DatasetInfoHook, EvaluateChatHook,
VarlenAttnArgsToMessageHubHook)
from xtuner.engine.runner import TrainLoop
from xtuner.model import SupervisedFinetune
from xtuner.parallel.sequence import SequenceParallelSampler
from xtuner.utils import PROMPT_TEMPLATE, SYSTEM_TEMPLATE
#######################################################################
# PART 1 Settings #
#######################################################################
# Model
pretrained_model_name_or_path = '/root/ft/model'
use_varlen_attn = False
# Data
alpaca_en_path = '/root/ft/data/personal_assistant.json'
prompt_template = PROMPT_TEMPLATE.default
max_length = 1024
pack_to_max_length = True
# parallel
sequence_parallel_size = 1
# Scheduler & Optimizer
batch_size = 1 # per_device
accumulative_counts = 16
accumulative_counts *= sequence_parallel_size
dataloader_num_workers = 0
max_epochs = 2
optim_type = AdamW
lr = 2e-4
betas = (0.9, 0.999)
weight_decay = 0
max_norm = 1 # grad clip
warmup_ratio = 0.03
# Save
save_steps = 300
save_total_limit = 3 # Maximum checkpoints to keep (-1 means unlimited)
# Evaluate the generation performance during the training
evaluation_freq = 300
SYSTEM = ''
evaluation_inputs = ['请你介绍一下你自己', '你是谁', '你是我的小助手吗']
#######################################################################
# PART 2 Model & Tokenizer #
#######################################################################
tokenizer = dict(
type=AutoTokenizer.from_pretrained,
pretrained_model_name_or_path=pretrained_model_name_or_path,
trust_remote_code=True,
padding_side='right')
model = dict(
type=SupervisedFinetune,
use_varlen_attn=use_varlen_attn,
llm=dict(
type=AutoModelForCausalLM.from_pretrained,
pretrained_model_name_or_path=pretrained_model_name_or_path,
trust_remote_code=True,
torch_dtype=torch.float16,
quantization_config=dict(
type=BitsAndBytesConfig,
load_in_4bit=True,
load_in_8bit=False,
llm_int8_threshold=6.0,
llm_int8_has_fp16_weight=False,
bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16,
bnb_4bit_use_double_quant=True,
bnb_4bit_quant_type='nf4')),
lora=dict(
type=LoraConfig,
r=64,
lora_alpha=16,
lora_dropout=0.1,
bias='none',
task_type='CAUSAL_LM'))
#######################################################################
# PART 3 Dataset & Dataloader #
#######################################################################
alpaca_en = dict(
type=process_hf_dataset,
dataset=dict(type=load_dataset, path='json', data_files=dict(train=alpaca_en_path)),
tokenizer=tokenizer,
max_length=max_length,
dataset_map_fn=openai_map_fn,
template_map_fn=dict(
type=template_map_fn_factory, template=prompt_template),
remove_unused_columns=True,
shuffle_before_pack=True,
pack_to_max_length=pack_to_max_length,
use_varlen_attn=use_varlen_attn)
sampler = SequenceParallelSampler \
if sequence_parallel_size > 1 else DefaultSampler
train_dataloader = dict(
batch_size=batch_size,
num_workers=dataloader_num_workers,
dataset=alpaca_en,
sampler=dict(type=sampler, shuffle=True),
collate_fn=dict(type=default_collate_fn, use_varlen_attn=use_varlen_attn))
#######################################################################
# PART 4 Scheduler & Optimizer #
#######################################################################
# optimizer
optim_wrapper = dict(
type=AmpOptimWrapper,
optimizer=dict(
type=optim_type, lr=lr, betas=betas, weight_decay=weight_decay),
clip_grad=dict(max_norm=max_norm, error_if_nonfinite=False),
accumulative_counts=accumulative_counts,
loss_scale='dynamic',
dtype='float16')
# learning policy
# More information: https://github.com/open-mmlab/mmengine/blob/main/docs/en/tutorials/param_scheduler.md # noqa: E501
param_scheduler = [
dict(
type=LinearLR,
start_factor=1e-5,
by_epoch=True,
begin=0,
end=warmup_ratio * max_epochs,
convert_to_iter_based=True),
dict(
type=CosineAnnealingLR,
eta_min=0.0,
by_epoch=True,
begin=warmup_ratio * max_epochs,
end=max_epochs,
convert_to_iter_based=True)
]
# train, val, test setting
train_cfg = dict(type=TrainLoop, max_epochs=max_epochs)
#######################################################################
# PART 5 Runtime #
#######################################################################
# Log the dialogue periodically during the training process, optional
custom_hooks = [
dict(type=DatasetInfoHook, tokenizer=tokenizer),
dict(
type=EvaluateChatHook,
tokenizer=tokenizer,
every_n_iters=evaluation_freq,
evaluation_inputs=evaluation_inputs,
system=SYSTEM,
prompt_template=prompt_template)
]
if use_varlen_attn:
custom_hooks += [dict(type=VarlenAttnArgsToMessageHubHook)]
# configure default hooks
default_hooks = dict(
# record the time of every iteration.
timer=dict(type=IterTimerHook),
# print log every 10 iterations.
logger=dict(type=LoggerHook, log_metric_by_epoch=False, interval=10),
# enable the parameter scheduler.
param_scheduler=dict(type=ParamSchedulerHook),
# save checkpoint per `save_steps`.
checkpoint=dict(
type=CheckpointHook,
by_epoch=False,
interval=save_steps,
max_keep_ckpts=save_total_limit),
# set sampler seed in distributed evrionment.
sampler_seed=dict(type=DistSamplerSeedHook),
)
# configure environment
env_cfg = dict(
# whether to enable cudnn benchmark
cudnn_benchmark=False,
# set multi process parameters
mp_cfg=dict(mp_start_method='fork', opencv_num_threads=0),
# set distributed parameters
dist_cfg=dict(backend='nccl'),
)
# set visualizer
visualizer = None
# set log level
log_level = 'INFO'
# load from which checkpoint
load_from = None
# whether to resume training from the loaded checkpoint
resume = False
# Defaults to use random seed and disable `deterministic`
randomness = dict(seed=None, deterministic=False)
# set log processor
log_processor = dict(by_epoch=False)模型训练
常规训练
当我们准备好了配置文件好，我们只需要将使用 xtuner train 指令即可开始训练。
我们可以通过添加 --work-dir 指定特定的文件保存位置，比如说就保存在 /root/ft/train 路径下。假如不添加的话模型训练的过程文件将默认保存在 ./work_dirs/internlm2_1_8b_qlora_alpaca_e3_copy 的位置，就比如说我是在 /root/ft/train 的路径下输入该指令，那么我的文件保存的位置就是在 /root/ft/train/work_dirs/internlm2_1_8b_qlora_alpaca_e3_copy 的位置下。
# 指定保存路径
xtuner train /root/ft/config/internlm2_1_8b_qlora_alpaca_e3_copy.py --work-dir /root/ft/train在输入训练完后的文件如下所示：
|-- train/
|-- internlm2_1_8b_qlora_alpaca_e3_copy.py
|-- iter_600.pth
|-- last_checkpoint
|-- iter_768.pth
|-- iter_300.pth
|-- 20240406_203957/
|-- 20240406_203957.log
|-- vis_data/
|-- 20240406_203957.json
|-- eval_outputs_iter_599.txt
|-- eval_outputs_iter_767.txt
|-- scalars.json
|-- eval_outputs_iter_299.txt
|-- config.py使用 deepspeed 来加速训练
除此之外，我们也可以结合 XTuner 内置的 deepspeed 来加速整体的训练过程，共有三种不同的 deepspeed 类型可进行选择，分别是 deepspeed_zero1, deepspeed_zero2 和 deepspeed_zero3（详细的介绍可看下拉框）。
DeepSpeed优化器及其选择方法
DeepSpeed是一个深度学习优化库，由微软开发，旨在提高大规模模型训练的效率和速度。它通过几种关键技术来优化训练过程，包括模型分割、梯度累积、以及内存和带宽优化等。DeepSpeed特别适用于需要巨大计算资源的大型模型和数据集。
在DeepSpeed中，zero 代表“ZeRO”（Zero Redundancy Optimizer，零冗余优化器），是一种旨在降低训练大型模型所需内存占用的优化器。ZeRO 通过优化数据并行训练过程中的内存使用，允许更大的模型和更快的训练速度。ZeRO 分为几个不同的级别，主要包括：
- deepspeed_zero1：分割Optimizer States
- deepspeed_zero2：分割Optimizer States与Gradients
- deepspeed_zero3：分割Optimizer States、Gradients与Parameters；
选择哪种deepspeed类型主要取决于你的具体需求，包括模型的大小、可用的硬件资源（特别是GPU内存）以及训练的效率需求。一般来说：
- 如果你的模型较小，或者内存资源充足，可能不需要使用最高级别的优化。
- 如果你正在尝试训练非常大的模型，或者你的硬件资源有限，使用deepspeed_zero2或deepspeed_zero3可能更合适，因为它们可以显著降低内存占用，允许更大模型的训练。
- 选择时也要考虑到实现的复杂性和运行时的开销，更高级的优化可能需要更复杂的设置，并可能增加一些计算开销。
# 使用 deepspeed 来加速训练
xtuner train /root/ft/config/internlm2_1_8b_qlora_alpaca_e3_copy.py --work-dir /root/ft/train_deepspeed --deepspeed deepspeed_zero2可以看到，通过 deepspeed 来训练后得到的权重文件和原本的权重文件是有所差别的，原本的仅仅是一个 .pth 的文件，而使用了 deepspeed 则是一个名字带有 .pth 的文件夹，在该文件夹里保存了两个 .pt 文件。当然这两者在具体的使用上并没有太大的差别，都是可以进行转化并整合。
训练结果
但是其实无论是用哪种方式进行训练，得到的结果都是大差不差的。我们由于设置了300轮评估一次，所以我们可以对比一下300轮和600轮的评估问题结果来看看差别。
# 300轮
Eval output 1:
<s><|User|>:请你介绍一下你自己
<|Bot|>:我是ajupyter大佬的小助手，内在是上海AI实验室书生·浦语的1.8B大模型哦</s>
Eval output 2:
<s><|User|>:你是谁
<|Bot|>:我是ajupyter大佬的小助手，内在是上海AI实验室书生·浦语的1.8B大模型哦</s>
Eval output 3:
<s><|User|>:你是我的小助手吗
<|Bot|>:是的</s>
# 600轮
Eval output 1:
<s><|User|>:请你介绍一下你自己
<|Bot|>:我是ajupyter大佬的小助手，内在是上海AI实验室书生·浦语的1.8B大模型哦</s>
Eval output 2:
<s><|User|>:你是谁
<|Bot|>:我是ajupyter大佬的小助手，内在是上海AI实验室书生·浦语的1.8B大模型哦</s>
Eval output 3:
<s><|User|>:你是我的小助手吗
<|Bot|>:我是ajupyter大佬的小助手，内在是上海AI实验室书生·浦语的1.8B大模型哦</s>假如我们想要解决这个问题，其实可以通过以下两个方式解决：
- 减少保存权重文件的间隔并增加权重文件保存的上限：这个方法实际上就是通过降低间隔结合评估问题的结果，从而找到最优的权重文。我们可以每隔100个批次来看什么时候模型已经学到了这部分知识但是还保留着基本的常识，什么时候已经过拟合严重只会说一句话了。但是由于再配置文件有设置权重文件保存数量的上限，因此同时将这个上限加大也是非常必要的。
- 增加常规的对话数据集从而稀释原本数据的占比：这个方法其实就是希望我们正常用对话数据集做指令微调的同时还加上一部分的数据集来让模型既能够学到正常对话，但是在遇到特定问题时进行特殊化处理。比如说我在一万条正常的对话数据里混入两千条和小助手相关的数据集，这样模型同样可以在不丢失对话能力的前提下学到剑锋大佬的小助手这句话。这种其实是比较常见的处理方式，大家可以自己动手尝试实践一下。
另外假如我们模型中途中断了，我们也可以参考以下方法实现模型续训工作
假如我们的模型训练过程中突然被中断了，我们也可以通过在原有指令的基础上加上 --resume {checkpoint_path} 来实现模型的继续训练。需要注意的是，这个继续训练得到的权重文件和中断前的完全一致，并不会有任何区别。下面我将用训练了500轮的例子来进行演示。
# 模型续训
xtuner train /root/ft/config/internlm2_1_8b_qlora_alpaca_e3_copy.py --work-dir /root/ft/train --resume /root/ft/train/iter_600.pth在实测过程中，虽然权重文件并没有发生改变，但是会多一个以时间戳为名的训练过程文件夹保存训练的过程数据。
|-- train/
|-- internlm2_1_8b_qlora_alpaca_e3_copy.py
|-- iter_600.pth
|-- last_checkpoint
|-- iter_768.pth
|-- iter_300.pth
|-- 20240406_203957/
|-- 20240406_203957.log
|-- vis_data/
|-- 20240406_203957.json
|-- eval_outputs_iter_599.txt
|-- eval_outputs_iter_767.txt
|-- scalars.json
|-- eval_outputs_iter_299.txt
|-- config.py
|-- 20240406_225723/
|-- 20240406_225723.log
|-- vis_data/
|-- 20240406_225723.json
|-- eval_outputs_iter_767.txt
|-- scalars.json
|-- config.py小结
在本节我们的重点是讲解模型训练过程中的种种细节内容，包括了模型训练中的各个参数以、权重文件的选择方式以及模型续训的方法。可以看到是否使用 --work-dir 和 是否使用 --deepspeed 会对文件的保存位置以及权重文件的保存方式有所不同，大家也可以通过实践去实际的测试感受一下。那么在训练完成后，我们就可以把训练得到的 .pth 文件进行下一步的转换和整合工作了！
模型转换、整合、测试及部署
模型转换
模型转换的本质其实就是将原本使用 Pytorch 训练出来的模型权重文件转换为目前通用的 Huggingface 格式文件，那么我们可以通过以下指令来实现一键转换。
# 创建一个保存转换后 Huggingface 格式的文件夹
mkdir -p /root/ft/huggingface
# 模型转换
# xtuner convert pth_to_hf ${配置文件地址} ${权重文件地址} ${转换后模型保存地址}
xtuner convert pth_to_hf /root/ft/train/internlm2_1_8b_qlora_alpaca_e3_copy.py /root/ft/train/iter_768.pth /root/ft/huggingface转换完成后，可以看到模型被转换为 Huggingface 中常用的 .bin 格式文件，这就代表着文件成功被转化为 Huggingface 格式了。
|-- huggingface/
|-- adapter_config.json
|-- xtuner_config.py
|-- adapter_model.bin
|-- README.md此时，huggingface 文件夹即为我们平时所理解的所谓 “LoRA 模型文件”
- 可以简单理解：LoRA 模型文件 = Adapter
除此之外，我们其实还可以在转换的指令中添加几个额外的参数，包括以下两个：
假如有特定的需要，我们可以在上面的转换指令后进行添加。由于本次测试的模型文件较小，并且已经验证过拟合，故没有添加。假如加上的话应该是这样的：
xtuner convert pth_to_hf /root/ft/train/internlm2_1_8b_qlora_alpaca_e3_copy.py /root/ft/train/iter_768.pth /root/ft/huggingface --fp32 --max-shard-size 2GB模型整合
我们通过视频课程的学习可以了解到，对于 LoRA 或者 QLoRA 微调出来的模型其实并不是一个完整的模型，而是一个额外的层（adapter）。那么训练完的这个层最终还是要与原模型进行组合才能被正常的使用。
而对于全量微调的模型（full）其实是不需要进行整合这一步的，因为全量微调修改的是原模型的权重而非微调一个新的 adapter ，因此是不需要进行模型整合的。
在 XTuner 中也是提供了一键整合的指令，但是在使用前我们需要准备好三个地址，包括原模型的地址、训练好的 adapter 层的地址（转为 Huggingface 格式后保存的部分）以及最终保存的地址。
# 创建一个名为 final_model 的文件夹存储整合后的模型文件
mkdir -p /root/ft/final_model
# 解决一下线程冲突的 Bug
export MKL_SERVICE_FORCE_INTEL=1
# 进行模型整合
# xtuner convert merge ${NAME_OR_PATH_TO_LLM} ${NAME_OR_PATH_TO_ADAPTER} ${SAVE_PATH}
xtuner convert merge /root/ft/model /root/ft/huggingface /root/ft/final_model
CLIP（Contrastive Language–Image Pre-training）模型是 OpenAI 开发的一种预训练模型，它能够理解图像和描述它们的文本之间的关系。CLIP 通过在大规模数据集上学习图像和对应文本之间的对应关系，从而实现了对图像内容的理解和分类，甚至能够根据文本提示生成图像。 在模型整合完成后，我们就可以看到 final_model 文件夹里生成了和原模型文件夹非常近似的内容，包括了分词器、权重文件、配置信息等等。当我们整合完成后，我们就能够正常的调用这个模型进行对话测试了。
整合完成后可以查看在 final_model 文件夹下的内容。
|-- final_model/
|-- tokenizer.model
|-- config.json
|-- pytorch_model.bin.index.json
|-- pytorch_model-00001-of-00002.bin
|-- tokenization_internlm2.py
|-- tokenizer_config.json
|-- special_tokens_map.json
|-- pytorch_model-00002-of-00002.bin
|-- modeling_internlm2.py
|-- configuration_internlm2.py
|-- tokenizer.json
|-- generation_config.json
|-- tokenization_internlm2_fast.py对话测试
在 XTuner 中也直接的提供了一套基于 transformers 的对话代码，让我们可以直接在终端与 Huggingface 格式的模型进行对话操作。我们只需要准备我们刚刚转换好的模型路径并选择对应的提示词模版（prompt-template）即可进行对话。假如 prompt-template 选择有误，很有可能导致模型无法正确的进行回复。
想要了解具体模型的 prompt-template 或者 XTuner 里支持的 prompt-tempolate，可以到 XTuner 源码中的 xtuner/utils/templates.py 这个文件中进行查找。
# 与模型进行对话
xtuner chat /root/ft/final_model --prompt-template internlm2_chat我们可以通过一些简单的测试来看看微调后的模型的能力。
假如我们想要输入内容需要在输入文字后敲击两下回车，假如我们想清楚历史记录需要输入 RESET，假如我们想要退出则需要输入 EXIT。
double enter to end input (EXIT: exit chat, RESET: reset history) >>> 你是谁？
我是ajupyter大佬的小助手，内在是上海AI实验室书生·浦语的1.8B大模型哦</s>
double enter to end input (EXIT: exit chat, RESET: reset history) >>> 请你介绍一下你自己
我是ajupyter大佬的小助手，内在是上海AI实验室书生·浦语的1.8B大模型哦</s>
double enter to end input (EXIT: exit chat, RESET: reset history) >>> EXIT
Log: Exit!可以看到模型已经严重过拟合，回复的话就只有 “我是ajupyter大佬的小助手，内在是上海AI实验室书生·浦语的1.8B大模型哦” 这句话。我们下面可以通过对比原模型的能力来看看差异。
# 同样的我们也可以和原模型进行对话进行对比
xtuner chat /root/ft/model --prompt-template internlm2_chat我们可以用同样的问题来查看回复的情况。
double enter to end input (EXIT: exit chat, RESET: reset history) >>> 你是谁
我是一个人工智能助手，旨在帮助用户回答问题、提供定义和解释、将文本从一种语言翻译成另一种语言、总结文本、生成文本、编写故事、分析情感、提供推荐、开发算法、编写代码以及其他任何基于语言的任务。我致力于通过执行常见的基于语言的任务和提供建议来帮助人类。<|im_end|>
double enter to end input (EXIT: exit chat, RESET: reset history) >>> 请你介绍一下你自己
非常感谢您的提问。我是一个名叫书生·浦语的人工智能助手，由上海人工智能实验室开发。我使用了Transformer模型和深度学习技术，并使用语言模型作为预训练任务。我致力于通过执行常见的基于语言的任务和提供建议来帮助人类。我能够回答问题、提供定义和解释、将文本从一种语言翻译成另一种语言、总结文本、生成文本、编写故事、分析情感、提供推荐、开发算法、编写代码以及其他任何基于语言的任务。如果您有任何需要帮助的问题，欢迎随时向我提问。<|im_end|>
double enter to end input (EXIT: exit chat, RESET: reset history) >>> 你是我的小助手吗
是的，我非常乐意成为您的助手。我致力于通过执行常见的基于语言的任务和提供建议来帮助您。如果您有任何需要帮助的问题，请随时向我提问。我会尽力回答您的问题并提供有用的建议。<|im_end|>
double enter to end input (EXIT: exit chat, RESET: reset history) >>> EXIT
Log: Exit!可以看到在没有进行我们数据的微调前，原模型是能够输出有逻辑的回复，并且也不会认为他是我们特有的小助手。因此我们可以很明显的看出两者之间的差异性。
那对于 xtuner chat 这个指令而言，还有很多其他的参数可以进行设置的，包括：
除了这些参数以外其实还有一个非常重要的参数就是 --adapter ，这个参数主要的作用就是可以在转化后的 adapter 层与原模型整合之前来对该层进行测试。使用这个额外的参数对话的模型和整合后的模型几乎没有什么太多的区别，因此我们可以通过测试不同的权重文件生成的 adapter 来找到最优的 adapter 进行最终的模型整合工作。
# 使用 --adapter 参数与完整的模型进行对话
xtuner chat /root/ft/model --adapter /root/ft/huggingface --prompt-template internlm2_chatWeb demo 部署
除了在终端中对模型进行测试，我们其实还可以在网页端的 demo 进行对话。
那首先我们需要先下载网页端 web demo 所需要的依赖。
pip install streamlit==1.24.0下载 InternLM 项目代码（欢迎Star）！
# 创建存放 InternLM 文件的代码
mkdir -p /root/ft/web_demo && cd /root/ft/web_demo
# 拉取 InternLM 源文件
git clone https://github.com/InternLM/InternLM.git
# 进入该库中
cd /root/ft/web_demo/InternLM将 /root/ft/web_demo/InternLM/chat/web_demo.py 中的内容替换为以下的代码（与源代码相比，此处修改了模型路径和分词器路径，并且也删除了 avatar 及 system_prompt 部分的内容，同时与 cli 中的超参数进行了对齐）。
"""This script refers to the dialogue example of streamlit, the interactive
generation code of chatglm2 and transformers.
We mainly modified part of the code logic to adapt to the
generation of our model.
Please refer to these links below for more information:
1. streamlit chat example:
https://docs.streamlit.io/knowledge-base/tutorials/build-conversational-apps
2. chatglm2:
https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B
3. transformers:
https://github.com/huggingface/transformers
Please run with the command `streamlit run path/to/web_demo.py
--server.address=0.0.0.0 --server.port 7860`.
Using `python path/to/web_demo.py` may cause unknown problems.
"""
# isort: skip_file
import copy
import warnings
from dataclasses import asdict, dataclass
from typing import Callable, List, Optional
import streamlit as st
import torch
from torch import nn
from transformers.generation.utils import (LogitsProcessorList,
StoppingCriteriaList)
from transformers.utils import logging
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM # isort: skip
logger = logging.get_logger(__name__)
@dataclass
class GenerationConfig:
# this config is used for chat to provide more diversity
max_length: int = 2048
top_p: float = 0.75
temperature: float = 0.1
do_sample: bool = True
repetition_penalty: float = 1.000
@torch.inference_mode()
def generate_interactive(
model,
tokenizer,
prompt,
generation_config: Optional[GenerationConfig] = None,
logits_processor: Optional[LogitsProcessorList] = None,
stopping_criteria: Optional[StoppingCriteriaList] = None,
prefix_allowed_tokens_fn: Optional[Callable[[int, torch.Tensor],
List[int]]] = None,
additional_eos_token_id: Optional[int] = None,
**kwargs,
):
inputs = tokenizer([prompt], padding=True, return_tensors='pt')
input_length = len(inputs['input_ids'][0])
for k, v in inputs.items():
inputs[k] = v.cuda()
input_ids = inputs['input_ids']
_, input_ids_seq_length = input_ids.shape[0], input_ids.shape[-1]
if generation_config is None:
generation_config = model.generation_config
generation_config = copy.deepcopy(generation_config)
model_kwargs = generation_config.update(**kwargs)
bos_token_id, eos_token_id = ( # noqa: F841 # pylint: disable=W0612
generation_config.bos_token_id,
generation_config.eos_token_id,
)
if isinstance(eos_token_id, int):
eos_token_id = [eos_token_id]
if additional_eos_token_id is not None:
eos_token_id.append(additional_eos_token_id)
has_default_max_length = kwargs.get(
'max_length') is None and generation_config.max_length is not None
if has_default_max_length and generation_config.max_new_tokens is None:
warnings.warn(
f"Using 'max_length''s default ({repr(generation_config.max_length)}) \
to control the generation length. "
'This behaviour is deprecated and will be removed from the \
config in v5 of Transformers -- we'
' recommend using `max_new_tokens` to control the maximum \
length of the generation.',
UserWarning,
)
elif generation_config.max_new_tokens is not None:
generation_config.max_length = generation_config.max_new_tokens + \
input_ids_seq_length
if not has_default_max_length:
logger.warn( # pylint: disable=W4902
f"Both 'max_new_tokens' (={generation_config.max_new_tokens}) "
f"and 'max_length'(={generation_config.max_length}) seem to "
"have been set. 'max_new_tokens' will take precedence. "
'Please refer to the documentation for more information. '
'(https://huggingface.co/docs/transformers/main/'
'en/main_classes/text_generation)',
UserWarning,
)
if input_ids_seq_length >= generation_config.max_length:
input_ids_string = 'input_ids'
logger.warning(
f"Input length of {input_ids_string} is {input_ids_seq_length}, "
f"but 'max_length' is set to {generation_config.max_length}. "
'This can lead to unexpected behavior. You should consider'
" increasing 'max_new_tokens'.")
# 2. Set generation parameters if not already defined
logits_processor = logits_processor if logits_processor is not None \
else LogitsProcessorList()
stopping_criteria = stopping_criteria if stopping_criteria is not None \
else StoppingCriteriaList()
logits_processor = model._get_logits_processor(
generation_config=generation_config,
input_ids_seq_length=input_ids_seq_length,
encoder_input_ids=input_ids,
prefix_allowed_tokens_fn=prefix_allowed_tokens_fn,
logits_processor=logits_processor,
)
stopping_criteria = model._get_stopping_criteria(
generation_config=generation_config,
stopping_criteria=stopping_criteria)
logits_warper = model._get_logits_warper(generation_config)
unfinished_sequences = input_ids.new(input_ids.shape[0]).fill_(1)
scores = None
while True:
model_inputs = model.prepare_inputs_for_generation(
input_ids, **model_kwargs)
# forward pass to get next token
outputs = model(
**model_inputs,
return_dict=True,
output_attentions=False,
output_hidden_states=False,
)
next_token_logits = outputs.logits[:, -1, :]
# pre-process distribution
next_token_scores = logits_processor(input_ids, next_token_logits)
next_token_scores = logits_warper(input_ids, next_token_scores)
# sample
probs = nn.functional.softmax(next_token_scores, dim=-1)
if generation_config.do_sample:
next_tokens = torch.multinomial(probs, num_samples=1).squeeze(1)
else:
next_tokens = torch.argmax(probs, dim=-1)
# update generated ids, model inputs, and length for next step
input_ids = torch.cat([input_ids, next_tokens[:, None]], dim=-1)
model_kwargs = model._update_model_kwargs_for_generation(
outputs, model_kwargs, is_encoder_decoder=False)
unfinished_sequences = unfinished_sequences.mul(
(min(next_tokens != i for i in eos_token_id)).long())
output_token_ids = input_ids[0].cpu().tolist()
output_token_ids = output_token_ids[input_length:]
for each_eos_token_id in eos_token_id:
if output_token_ids[-1] == each_eos_token_id:
output_token_ids = output_token_ids[:-1]
response = tokenizer.decode(output_token_ids)
yield response
# stop when each sentence is finished
# or if we exceed the maximum length
if unfinished_sequences.max() == 0 or stopping_criteria(
input_ids, scores):
break
def on_btn_click():
del st.session_state.messages
@st.cache_resource
def load_model():
model = (AutoModelForCausalLM.from_pretrained('/root/ft/final_model',
trust_remote_code=True).to(
torch.bfloat16).cuda())
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('/root/ft/final_model',
trust_remote_code=True)
return model, tokenizer
def prepare_generation_config():
with st.sidebar:
max_length = st.slider('Max Length',
min_value=8,
max_value=32768,
value=2048)
top_p = st.slider('Top P', 0.0, 1.0, 0.75, step=0.01)
temperature = st.slider('Temperature', 0.0, 1.0, 0.1, step=0.01)
st.button('Clear Chat History', on_click=on_btn_click)
generation_config = GenerationConfig(max_length=max_length,
top_p=top_p,
temperature=temperature)
return generation_config
user_prompt = '<|im_start|>user\n{user}<|im_end|>\n'
robot_prompt = '<|im_start|>assistant\n{robot}<|im_end|>\n'
cur_query_prompt = '<|im_start|>user\n{user}<|im_end|>\n\
<|im_start|>assistant\n'
def combine_history(prompt):
messages = st.session_state.messages
meta_instruction = ('')
total_prompt = f"<s><|im_start|>system\n{meta_instruction}<|im_end|>\n"
for message in messages:
cur_content = message['content']
if message['role'] == 'user':
cur_prompt = user_prompt.format(user=cur_content)
elif message['role'] == 'robot':
cur_prompt = robot_prompt.format(robot=cur_content)
else:
raise RuntimeError
total_prompt += cur_prompt
total_prompt = total_prompt + cur_query_prompt.format(user=prompt)
return total_prompt
def main():
# torch.cuda.empty_cache()
print('load model begin.')
model, tokenizer = load_model()
print('load model end.')
st.title('InternLM2-Chat-1.8B')
generation_config = prepare_generation_config()
# Initialize chat history
if 'messages' not in st.session_state:
st.session_state.messages = []
# Display chat messages from history on app rerun
for message in st.session_state.messages:
with st.chat_message(message['role'], avatar=message.get('avatar')):
st.markdown(message['content'])
# Accept user input
if prompt := st.chat_input('What is up?'):
# Display user message in chat message container
with st.chat_message('user'):
st.markdown(prompt)
real_prompt = combine_history(prompt)
# Add user message to chat history
st.session_state.messages.append({
'role': 'user',
'content': prompt,
})
with st.chat_message('robot'):
message_placeholder = st.empty()
for cur_response in generate_interactive(
model=model,
tokenizer=tokenizer,
prompt=real_prompt,
additional_eos_token_id=92542,
**asdict(generation_config),
):
# Display robot response in chat message container
message_placeholder.markdown(cur_response + '▌')
message_placeholder.markdown(cur_response)
# Add robot response to chat history
st.session_state.messages.append({
'role': 'robot',
'content': cur_response, # pylint: disable=undefined-loop-variable
})
torch.cuda.empty_cache()
if __name__ == '__main__':
main()streamlit run /root/ft/web_demo/InternLM/chat/web_demo.py --server.address 127.0.0.1 --server.port 6006
# 从本地使用 ssh 连接 studio 端口
# 将下方端口号 38374 替换成自己的端口号
ssh -CNg -L 6006:127.0.0.1:6006 root@ssh.intern-ai.org.cn -p 38374如我们还想和原来的 InternLM2-Chat-1.8B 模型对话（即在 /root/ft/model 这里的模型对话），我们其实只需要修改183行和186行的文件地址即可。
# 修改模型地址（第183行）
- model = (AutoModelForCausalLM.from_pretrained('/root/ft/final_model',
+ model = (AutoModelForCausalLM.from_pretrained('/root/ft/model',
# 修改分词器地址（第186行）
- tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('/root/ft/final_model',
+ tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('/root/ft/model',streamlit run /root/ft/web_demo/InternLM/chat/web_demo.py --server.address 127.0.0.1 --server.port 6006多模态MLLM
https://github.com/InternLM/Tutorial/blob/camp2/xtuner/llava/xtuner_llava.md
Finetune前的多模态LLM(InternLM_Chat_1.8B_llava)：只会给图像打标题
Finetune后的多模态LLM(InternLM_Chat_1.8B_llava)：会根据图像回答问题了
多模态LLM原理简介
文本单模态
文本+图像多模态
LLaVA方案简介
Haotian Liu等使用GPT-4V对图像数据生成描述，以此构建出大量 – 的数据对。利用这些数据对，配合文本单模态LLM，训练出一个Image Projector。
所使用的文本单模型LLM和训练出来的Image Projector，统称为LLaVA模型。
LLaVA训练阶段示意图
LLaVA测试阶段示意图
Image Projector的训练和测试，有点类似之前我们讲过的LoRA微调方案。
二者都是在已有LLM的基础上，用新的数据训练一个新的小文件。
只不过，LLM套上LoRA之后，有了新的灵魂（角色）；而LLM套上Image Projector之后，才有了眼睛。
快速上手
环境准备
- Cuda11.7-conda
XTuner安装
# 如果你是在 InternStudio 平台，则从本地 clone 一个已有 pytorch 的环境：
# pytorch 2.0.1 py3.10_cuda11.7_cudnn8.5.0_0
cd ~ && studio-conda xtuner0.1.17
# 如果你是在其他平台：
# conda create --name xtuner0.1.17 python=3.10 -y
# 激活环境
conda activate xtuner0.1.17
# 进入家目录 （~的意思是 “当前用户的home路径”）
cd ~
# 创建版本文件夹并进入，以跟随本教程
mkdir -p /root/xtuner0117 && cd /root/xtuner0117
# 拉取 0.1.17 的版本源码
git clone -b v0.1.17 https://github.com/InternLM/xtuner
# 无法访问github的用户请从 gitee 拉取:
# git clone -b v0.1.15 https://gitee.com/Internlm/xtuner
# 进入源码目录
cd /root/xtuner0117/xtuner
# 从源码安装 XTuner
pip install -e '.[all]' && cd ~- 假如速度太慢可以 Ctrl + C 退出后换成
pip install -e '.[all]' -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/概述
在本节中，我们将 自己构造 – 数据对，基于InternLM2_Chat_1.8B这个文本单模态模型，使用LLaVA方案，训练一个给InternLM2_Chat_1.8B使用的Image Projector文件。
LLaVA方案中，给LLM增加视觉能力的过程，即是训练Image Projector文件的过程。 该过程分为2个阶段：Pretrain和Finetune。
Pretrain阶段
在Pretrain阶段，我们会使用**大量的图片+简单文本（caption, 即图片标题）**数据对，使LLM理解图像中的普遍特征。即，对大量的图片进行粗看。
Pretrain阶段训练完成后，此时的模型已经有视觉能力了！但是由于训练数据中都是图片+图片标题，所以此时的模型虽然有视觉能力，但无论用户问它什么，它都只会回答输入图片的标题。即，此时的模型只会给输入图像“写标题”。
Pretrain阶段相当于是开发LLM时预训练工作，对硬件要求非常高，有8卡的学有余力同学可以自行尝试。详见XTuner-LLaVA和LLaVA。
NPROC_PER_NODE=8 xtuner train llava_internlm2_chat_1_8b_clip_vit_large_p14_336_e1_gpu8_pretrain --deepspeed deepspeed_zero2
NPROC_PER_NODE=8 xtuner train llava_internlm2_chat_1_8b_qlora_clip_vit_large_p14_336_lora_e1_gpu8_finetune --deepspeed deepspeed_zero2在本次实战营中，我们已经为大家提供了Pretrain阶段的产物——iter_2181.pth文件。它就是幼稚园阶段的Image Projector！大家带着iter_2181.pth文件继续进入下一阶段进行Finetune即可。
Finetune阶段
在Finetune阶段，我们会使用图片+复杂文本数据对，来对Pretrain得到的Image Projector即iter_2181.pth进行进一步的训练。
训练数据构建
- 格式
[
{
"id": "随便什么字符串",
"image": "图片文件的相对位置。相对谁？相对你后面config文件里指定的image_folder参数的路径。",
"conversation": [
{
"from": "human",
"value": "<image>\n第1个问题。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "第1个回答"
},
{
"from": "human",
"value": "第2个问题。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "第2个回答"
},
# ......
{
"from": "human",
"value": "第n个问题。"
},
{
"from": "gpt",
"value": "第n个回答"
},
]
},
# 下面是第2组训练数据了。
{
"id": "随便什么字符串",
"image": "图片文件的相对位置。相对谁？相对你后面config文件里指定的image_folder参数的路径。",
"conversation": [
{
"from": "human",
"value": "<image>\n第1个问题。"
},
# ......
{
"from": "gpt",
"value": "第n个回答"
}
]
}
]注意：每组训练数据的第1个来自human的问题前，要加上图片占位符，即
- 示例
[
{
"id": "000000033471",
"image": "coco/train2017/000000033471.jpg",
"conversations": [
{
"from": "human",
"value": "<image>\nWhat are the colors of the bus in the image?"
},
{
"from": "gpt",
"value": "The bus in the image is white and red."
},
{
"from": "human",
"value": "What feature can be seen on the back of the bus?"
},
{
"from": "gpt",
"value": "The back of the bus features an advertisement."
},
{
"from": "human",
"value": "Is the bus driving down the street or pulled off to the side?"
},
{
"from": "gpt",
"value": "The bus is driving down the street, which is crowded with people and other vehicles."
}
]
},
{
"id": "000000052846",
"image": "coco/train2017/000000052846.jpg",
"conversations": [
{
"from": "human",
"value": "<image>\nWhere is the cat positioned in the image?"
},
{
"from": "gpt",
"value": "The cat is positioned on top of the back of the couch in the living room."
}
]
}
]- 制作
我们可以效法LLaVA作者的做法，将自己的图片发送给GPT，要求其按照上述格式生成若干条问答对。
prompts
Create a dataset for me, following this format.
[
{
"id": "<random_number_string>",
"image": "test_img/oph.jpg",
"conversations": [
{
"from": "human",
"value": "<image>\nDescribe this image."
},
{
"from": "gpt",
"value": "<answer1>"
},
{
"from": "human",
"value": "<question2>"
},
{
"from": "gpt",
"value": "<answer2>"
},
{
"from": "human",
"value": "<question3>"
},
{
"from": "gpt",
"value": "<answer3>"
}
]
}
]
The questions and answers, please generate for me, based on the image I sent to you. Thes questions should be from the shallow to the deep, and the answers should be as detailed and correct as possible. The questions and answers should be stick to the contents in the image itself, like objects, peoples, equipment, environment, purpose, color, attitude, etc. 5 question and answer pairs.为了方便大家跟随课程，针对这张示例图片的问答对数据（repeat_data.json），大家按照下面的脚本运行就可以生成啦~（重复200次）
cd ~ && git clone https://github.com/InternLM/tutorial -b camp2 && conda activate xtuner0.1.17 && cd tutorial
python /root/tutorial/xtuner/llava/llava_data/repeat.py \
-i /root/tutorial/xtuner/llava/llava_data/unique_data.json \
-o /root/tutorial/xtuner/llava/llava_data/repeated_data.json \
-n 200准备配置文件
- 创建配置文件
# 查询xtuner内置配置文件
xtuner list-cfg -p llava_internlm2_chat_1_8b
# 拷贝配置文件到当前目录
xtuner copy-cfg \
llava_internlm2_chat_1_8b_qlora_clip_vit_large_p14_336_lora_e1_gpu8_finetune \
/root/tutorial/xtuner/llava- 修改
llava_internlm2_chat_1_8b_qlora_clip_vit_large_p14_336_lora_e1_gpu8_finetune_copy.py文件中的：
- pretrained_pth
- llm_name_or_path
- visual_encoder_name_or_path
- data_root
- data_path
- image_folder
# Model
- llm_name_or_path = 'internlm/internlm2-chat-1_8b'
+ llm_name_or_path = '/root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b'
- visual_encoder_name_or_path = 'openai/clip-vit-large-patch14-336'
+ visual_encoder_name_or_path = '/root/share/new_models/openai/clip-vit-large-patch14-336'
# Specify the pretrained pth
- pretrained_pth = './work_dirs/llava_internlm2_chat_1_8b_clip_vit_large_p14_336_e1_gpu8_pretrain/iter_2181.pth' # noqa: E501
+ pretrained_pth = '/root/share/new_models/xtuner/iter_2181.pth'
# Data
- data_root = './data/llava_data/'
+ data_root = '/root/tutorial/xtuner/llava/llava_data/'
- data_path = data_root + 'LLaVA-Instruct-150K/llava_v1_5_mix665k.json'
+ data_path = data_root + 'repeated_data.json'
- image_folder = data_root + 'llava_images'
+ image_folder = data_root
# Scheduler & Optimizer
- batch_size = 16 # per_device
+ batch_size = 1 # per_device
# evaluation_inputs
- evaluation_inputs = ['请描述一下这张图片','Please describe this picture']
+ evaluation_inputs = ['Please describe this picture','What is the equipment in the image?']- 开始Finetune
cd /root/tutorial/xtuner/llava/
xtuner train /root/tutorial/xtuner/llava/llava_internlm2_chat_1_8b_qlora_clip_vit_large_p14_336_lora_e1_gpu8_finetune_copy.py --deepspeed deepspeed_zero2对比Finetune前后的性能差异
Finetune前
即：加载 1.8B 和 Pretrain阶段产物(iter_2181) 到显存。
# 解决小bug
export MKL_SERVICE_FORCE_INTEL=1
export MKL_THREADING_LAYER=GNU
# pth转huggingface
xtuner convert pth_to_hf \
llava_internlm2_chat_1_8b_clip_vit_large_p14_336_e1_gpu8_pretrain \
/root/share/new_models/xtuner/iter_2181.pth \
/root/tutorial/xtuner/llava/llava_data/iter_2181_hf
# 启动！
xtuner chat /root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b \
--visual-encoder /root/share/new_models/openai/clip-vit-large-patch14-336 \
--llava /root/tutorial/xtuner/llava/llava_data/iter_2181_hf \
--prompt-template internlm2_chat \
--image /root/tutorial/xtuner/llava/llava_data/test_img/oph.jpgQ1: Describe this image.
Q2: What is the equipment in the image?
Finetune后
即：加载 1.8B 和 Fintune阶段产物 到显存
# 解决小bug
export MKL_SERVICE_FORCE_INTEL=1
export MKL_THREADING_LAYER=GNU
# pth转huggingface
xtuner convert pth_to_hf \
/root/tutorial/xtuner/llava/llava_internlm2_chat_1_8b_qlora_clip_vit_large_p14_336_lora_e1_gpu8_finetune_copy.py \
/root/tutorial/xtuner/llava/work_dirs/llava_internlm2_chat_1_8b_qlora_clip_vit_large_p14_336_lora_e1_gpu8_finetune_copy/iter_1200.pth \
/root/tutorial/xtuner/llava/llava_data/iter_1200_hf
# 启动！
xtuner chat /root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b \
--visual-encoder /root/share/new_models/openai/clip-vit-large-patch14-336 \
--llava /root/tutorial/xtuner/llava/llava_data/iter_1200_hf \
--prompt-template internlm2_chat \
--image /root/tutorial/xtuner/llava/llava_data/test_img/oph.jpgQ1: Describe this image.
Q2: What is the equipment in the image?
Finetune前：只会打标题
Finetune后：会回答问题了
