qwen的lora微调

### 对 Qwen 模型进行 LoRA 低秩适应微调 #### 创建环境并安装依赖库 为了对 Qwen 模型执行 LoRA 微调，首先需要准备合适的开发环境。确保 Python 和必要的机器学习框架已正确安装。 ```bash pip install transformers peft accelerate torch datasets evaluate ``` #### 加载预训练模型和分词器 加载 Qwen 预训练模型及其对应的分词器是启动微调流程的第一步。 ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B", trust_remote_code=True) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B", trust_remote_code=True).cuda() ``` #### 设置 LoRA 参数配置 定义 `PeftConfig` 来指定 LoRA 的具体参数，这有助于控制哪些部分应该被优化以及如何初始化新增加的层。 ```python from peft import LoraConfig, get_peft_model lora_config = LoraConfig( task_type="CAUSAL_LM", inference_mode=False, r=8, # Rank of the low-rank matrices lora_alpha=32, lora_dropout=0.1 ) peft_model = get_peft_model(model, lora_config) ``` #### 数据集准备与处理 准备好用于微调的数据集，并对其进行适当编码以便于后续训练阶段使用。 ```python from datasets import load_dataset dataset = load_dataset('path/to/dataset') tokenized_datasets = dataset.map(lambda examples: tokenizer(examples['text'], truncation=True), batched=True) ``` #### 训练过程设定 利用 Hugging Face 提供的 Trainer API 或者自定义循环来进行实际训练工作，在此期间会不断更新那些由 LoRA 添加的新参数。 ```python from transformers import TrainingArguments, Trainer training_args = TrainingArguments( output_dir="./results", evaluation_strategy="epoch", learning_rate=5e-5, per_device_train_batch_size=4, per_device_eval_batch_size=4, num_train_epochs=3, weight_decay=0.01, ) trainer = Trainer( model=peft_model, args=training_args, train_dataset=tokenized_datasets["train"], eval_dataset=tokenized_datasets["validation"] ) trainer.train() ``` #### 模型评估与保存 完成训练之后，应当测试最终版本的表现情况；如果满意，则将其持久化至本地文件系统或推送到远程仓库中共享给他人使用。 ```python eval_results = trainer.evaluate() print(f"Evaluation results: {eval_results}") # Save locally or to hub peft_model.save_pretrained("./fine-tuned-model") ```