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README.md	README.md
easy_README.md	easy_README.md
task.md	task.md

XTuner 微调实践微调

本文档将介绍 InternLM 个人小助手认知

写在前面

微调内容需要使用 30% A100 才能完成。本次实战营的微调内容包括了以下两个部分：

SFT 数据的获取
使用 InternLM2.5-7B-Chat 模型微调

这节课你会收获：

针对业务场景（如特殊自我认知的机器人）的微调能力
一个属于自己的语言聊天机器人

本节课对应的视频链接：暂无

XTuner 文档链接：XTuner-doc-cn

环境配置与数据准备

本节中，我们将演示如何安装 XTuner。推荐使用 Python-3.10 的 conda 虚拟环境安装 XTuner。

步骤 0. 使用 conda 先构建一个 Python-3.10 的虚拟环境

cd ~
#git clone 本repo
git clone https://github.com/InternLM/Tutorial.git -b camp4
mkdir -p /root/finetune && cd /root/finetune
conda create -n xtuner-env python=3.10 -y
conda activate xtuner-env

步骤 1. 安装 XTuner

此处推荐源码安装，更多的安装方法请回到前面看 XTuner 文档

git clone https://github.com/InternLM/xtuner.git
cd /root/finetune/xtuner

pip install  -e '.[all]'
pip install torch==2.4.1 torchvision==0.19.1 torchaudio==2.4.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
pip install transformers==4.39.0

-e 表示在可编辑模式下安装项目，因此对代码所做的任何本地修改都会生效

如果安装过程出现错误，请参考以下解决方案：

> WARNING: Retrying (Retry(total=4, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'SSLError(SSLCertVerificationError(1, '[SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed: unable to get local issuer certificate (_ssl.c:1007)'))': /pypi/simple/bitsandbytes/

Could not fetch URL https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/bitsandbytes/: There was a problem confirming the ssl certificate: HTTPSConnectionPool(host='mirrors.aliyun.com', port=443): Max retries exceeded with url: /pypi/simple/bitsandbytes/ (Caused by SSLError(SSLCertVerificationError(1, '[SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed: unable to get local issuer certificate (_ssl.c:1007)'))) - skipping

INFO: pip is looking at multiple versions of xtuner to determine which version is compatible with other requirements. This could take a while.

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement bitsandbytes>=0.40.0.post4 (from xtuner) (from versions: none)，可以 Ctrl + C 退出后换成 pip install --trusted-host mirrors.aliyun.com -e '.[deepspeed]' -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

验证安装

为了验证 XTuner 是否安装正确，我们将使用命令打印配置文件。

打印配置文件： 在命令行中使用 xtuner list-cfg 验证是否能打印配置文件列表。

xtuner list-cfg

输出没有报错则为此结果

xtuner list-cfg ==========================CONFIGS=========================== baichuan2_13b_base_full_custom_pretrain_e1 baichuan2_13b_base_qlora_alpaca_e3 baichuan2_13b_base_qlora_alpaca_enzh_e3 baichuan2_13b_base_qlora_alpaca_enzh_oasst1_e3 ... internlm2_1_8b_full_alpaca_e3 internlm2_1_8b_full_custom_pretrain_e1 internlm2_1_8b_qlora_alpaca_e3 internlm2_20b_full_custom_pretrain_e1 internlm2_20b_full_finetune_custom_dataset_e1 internlm2_20b_qlora_alpaca_e3 internlm2_20b_qlora_arxiv_gentitle_e3 internlm2_20b_qlora_code_alpaca_e3 internlm2_20b_qlora_colorist_e5 internlm2_20b_qlora_lawyer_e3 internlm2_20b_qlora_msagent_react_e3_gpu8 internlm2_20b_qlora_oasst1_512_e3 internlm2_20b_qlora_oasst1_e3 internlm2_20b_qlora_sql_e3 internlm2_5_chat_20b_alpaca_e3 internlm2_5_chat_20b_qlora_alpaca_e3 internlm2_5_chat_7b_full_finetune_custom_dataset_e1 internlm2_5_chat_7b_qlora_alpaca_e3 internlm2_5_chat_7b_qlora_oasst1_e3 internlm2_7b_full_custom_pretrain_e1 internlm2_7b_full_finetune_custom_dataset_e1 internlm2_7b_full_finetune_custom_dataset_e1_sequence_parallel_4 internlm2_7b_qlora_alpaca_e3 internlm2_7b_qlora_arxiv_gentitle_e3 internlm2_7b_qlora_code_alpaca_e3 internlm2_7b_qlora_colorist_e5 internlm2_7b_qlora_json_e3 internlm2_7b_qlora_lawyer_e3 internlm2_7b_qlora_msagent_react_e3_gpu8 internlm2_7b_qlora_oasst1_512_e3 internlm2_7b_qlora_oasst1_e3 internlm2_7b_qlora_sql_e3 ...

输出内容为 XTuner 支持微调的模型

修改提供的数据

步骤 0. 创建一个新的文件夹用于存储微调数据

mkdir -p /root/finetune/data && cd /root/finetune/data
cp -r /root/Tutorial/data/assistant_Tuner.jsonl  /root/finetune/data

此时 `finetune` 文件夹下应该有如下结构

finetune
├── data
│   └── assistant_Tuner.jsonl
└── xtuner

步骤 1. 创建修改脚本

我们写一个脚本生成修改我们需要的微调训练数据，在当前目录下创建一个 change_script.py 文件，内容如下：

# 创建 `change_script.py` 文件
touch /root/finetune/data/change_script.py

打开该change_script.py文件后将下面的内容复制进去。

import json
import argparse
from tqdm import tqdm

def process_line(line, old_text, new_text):
    # 解析 JSON 行
    data = json.loads(line)
    
    # 递归函数来处理嵌套的字典和列表
    def replace_text(obj):
        if isinstance(obj, dict):
            return {k: replace_text(v) for k, v in obj.items()}
        elif isinstance(obj, list):
            return [replace_text(item) for item in obj]
        elif isinstance(obj, str):
            return obj.replace(old_text, new_text)
        else:
            return obj
    
    # 处理整个 JSON 对象
    processed_data = replace_text(data)
    
    # 将处理后的对象转回 JSON 字符串
    return json.dumps(processed_data, ensure_ascii=False)

def main(input_file, output_file, old_text, new_text):
    with open(input_file, 'r', encoding='utf-8') as infile, \
         open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as outfile:
        
        # 计算总行数用于进度条
        total_lines = sum(1 for _ in infile)
        infile.seek(0)  # 重置文件指针到开头
        
        # 使用 tqdm 创建进度条
        for line in tqdm(infile, total=total_lines, desc="Processing"):
            processed_line = process_line(line.strip(), old_text, new_text)
            outfile.write(processed_line + '\n')

if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Replace text in a JSONL file.")
    parser.add_argument("input_file", help="Input JSONL file to process")
    parser.add_argument("output_file", help="Output file for processed JSONL")
    parser.add_argument("--old_text", default="尖米", help="Text to be replaced")
    parser.add_argument("--new_text", default="机智流", help="Text to replace with")
    args = parser.parse_args()

    main(args.input_file, args.output_file, args.old_text, args.new_text)

然后修改如下：打开 change_script.py ，修改 --new_text 中 default="机智流" 为你的名字。

if __name__ == "__main__":

    parser = argparse.ArgumentParser(description="Replace text in a JSONL file.")

    parser.add_argument("input_file", help="Input JSONL file to process")

    parser.add_argument("output_file", help="Output file for processed JSONL")

    parser.add_argument("--old_text", default="尖米", help="Text to be replaced")
-	parser.add_argument("--new_text", default="机智流", help="Text to replace with")
+   parser.add_argument("--new_text", default="你的名字", help="Text to replace with")

    args = parser.parse_args()

步骤 2. 执行脚本

# usage：python change_script.py {input_file.jsonl} {output_file.jsonl}
cd ~/finetune/data
python change_script.py ./assistant_Tuner.jsonl ./assistant_Tuner_change.jsonl

assistant_Tuner_change.jsonl 是修改后符合 XTuner 格式的训练数据。

此时 data 文件夹下应该有如下结构

|-- /finetune/data/
    |-- assistant_Tuner.jsonl
    |-- assistant_Tuner_change.jsonl

步骤 3. 查看数据

cat assistant_Tuner_change.jsonl | head -n 3

此处结果太长不再展示，主要是检查自己要修改的名字是否在数据中。

训练启动

步骤 0. 复制模型

在InternStudio开发机中的已经提供了微调模型，可以直接软链接即可。

本模型位于/root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2_5-7b-chat

mkdir /root/finetune/models

ln -s /root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2_5-7b-chat /root/finetune/models/internlm2_5-7b-chat

步骤 1. 修改 Config

获取官方写好的 config

# cd {path/to/finetune}
cd /root/finetune
mkdir ./config
cd config
xtuner copy-cfg internlm2_5_chat_7b_qlora_alpaca_e3 ./

修改以下几行

#######################################################################
#                          PART 1  Settings                           #
#######################################################################
- pretrained_model_name_or_path = 'internlm/internlm2_5-7b-chat'
+ pretrained_model_name_or_path = '/root/finetune/models/internlm2_5-7b-chat'

- alpaca_en_path = 'tatsu-lab/alpaca'
+ alpaca_en_path = '/root/finetune/data/assistant_Tuner_change.jsonl'


evaluation_inputs = [
-    '请给我介绍五个上海的景点', 'Please tell me five scenic spots in Shanghai'
+    '请介绍一下你自己', 'Please introduce yourself'
]

#######################################################################
#                      PART 3  Dataset & Dataloader                   #
#######################################################################
alpaca_en = dict(
    type=process_hf_dataset,
-   dataset=dict(type=load_dataset, path=alpaca_en_path),
+   dataset=dict(type=load_dataset, path='json', data_files=dict(train=alpaca_en_path)),
    tokenizer=tokenizer,
    max_length=max_length,
-   dataset_map_fn=alpaca_map_fn,
+   dataset_map_fn=None,
    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)

除此之外，我们还可以对一些重要的参数进行调整，包括学习率（lr）、训练的轮数（max_epochs）等等。

常用参数介绍

参数名	解释
data_path	数据路径或 HuggingFace 仓库名
max_length	单条数据最大 Token 数，超过则截断
pack_to_max_length	是否将多条短数据拼接到 max_length，提高 GPU 利用率
accumulative_counts	梯度累积，每多少次 backward 更新一次参数
sequence_parallel_size	并行序列处理的大小，用于模型训练时的序列并行
batch_size	每个设备上的批量大小
dataloader_num_workers	数据加载器中工作进程的数量
max_epochs	训练的最大轮数
optim_type	优化器类型，例如 AdamW
lr	学习率
betas	优化器中的 beta 参数，控制动量和平方梯度的移动平均
weight_decay	权重衰减系数，用于正则化和避免过拟合
max_norm	梯度裁剪的最大范数，用于防止梯度爆炸
warmup_ratio	预热的比例，学习率在这个比例的训练过程中线性增加到初始学习率
save_steps	保存模型的步数间隔
save_total_limit	保存的模型总数限制，超过限制时删除旧的模型文件
prompt_template	模板提示，用于定义生成文本的格式或结构
......	......

如果想充分利用显卡资源，可以将 max_length 和 batch_size 这两个参数调大。 ⚠但需要注意的是，在训练 chat 模型时调节参数 batch_size 有可能会影响对话模型的效果。

本教程已经将改好的 config 放在了 ~/Tutorial/configs/internlm2_5_chat_7b_qlora_alpaca_e3_copy.py 同学们可以直接使用（前置步骤路径一致的情况下）

步骤 2. 启动微调

完成了所有的准备工作后，我们就可以正式的开始我们下一阶段的旅程：XTuner 启动~！

当我们准备好了所有内容，我们只需要将使用 xtuner train 命令令即可开始训练。

xtuner train 命令用于启动模型微调进程。该命令需要一个参数：CONFIG 用于指定微调配置文件。这里我们使用修改好的配置文件 internlm2_5_chat_7b_qlora_alpaca_e3_copy.py。
训练过程中产生的所有文件，包括日志、配置文件、检查点文件、微调后的模型等，默认保存在 work_dirs 目录下，我们也可以通过添加 --work-dir 指定特定的文件保存位置。--deepspeed 则为使用 deepspeed， deepspeed 可以节约显存。

运行命令进行微调

cd /root/finetune
conda activate xtuner-env

xtuner train ./config/internlm2_5_chat_7b_qlora_alpaca_e3_copy.py --deepspeed deepspeed_zero2 --work-dir ./work_dirs/assistTuner

步骤 3. 权重转换

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命令来实现一键转换。

我们可以使用 xtuner convert pth_to_hf 命令来进行模型格式转换。

xtuner convert pth_to_hf 命令用于进行模型格式转换。该命令需要三个参数：CONFIG 表示微调的配置文件， PATH_TO_PTH_MODEL 表示微调的模型权重文件路径，即要转换的模型权重， SAVE_PATH_TO_HF_MODEL 表示转换后的 HuggingFace 格式文件的保存路径。

除此之外，我们其实还可以在转换的命令中添加几个额外的参数，包括：

参数名	解释
--fp32	代表以fp32的精度开启，假如不输入则默认为fp16
--max-shard-size {GB}	代表每个权重文件最大的大小（默认为2GB）

cd /root/finetune/work_dirs/assistTuner

conda activate xtuner-env

# 先获取最后保存的一个pth文件
pth_file=`ls -t /root/finetune/work_dirs/assistTuner/*.pth | head -n 1 | sed 's/:$//'`
export MKL_SERVICE_FORCE_INTEL=1
export MKL_THREADING_LAYER=GNU
xtuner convert pth_to_hf ./internlm2_5_chat_7b_qlora_alpaca_e3_copy.py ${pth_file} ./hf

模型格式转换完成后，我们的目录结构应该是这样子的。

目录结构

├── hf
│   ├── README.md
│   ├── adapter_config.json
│   ├── adapter_model.bin
│   └── xtuner_config.py

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。

此时，hf 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

步骤 4. 模型合并

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），训练完的这个层最终还是要与原模型进行合并才能被正常的使用。

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 中提供了一键合并的命令 xtuner convert merge，在使用前我们需要准备好三个路径，包括原模型的路径、训练好的 Adapter 层的（模型格式转换后的）路径以及最终保存的路径。

xtuner convert merge命令用于合并模型。该命令需要三个参数：LLM 表示原模型路径，ADAPTER 表示 Adapter 层的路径， SAVE_PATH 表示合并后的模型最终的保存路径。

在模型合并这一步还有其他很多的可选参数，包括：

参数名	解释
--max-shard-size {GB}	代表每个权重文件最大的大小（默认为2GB）
--device {device_name}	这里指的就是device的名称，可选择的有cuda、cpu和auto，默认为cuda即使用gpu进行运算
--is-clip	这个参数主要用于确定模型是不是CLIP模型，假如是的话就要加上，不是就不需要添加

cd /root/finetune/work_dirs/assistTuner
conda activate xtuner-env

export MKL_SERVICE_FORCE_INTEL=1
export MKL_THREADING_LAYER=GNU
xtuner convert merge /root/finetune/models/internlm2_5-7b-chat ./hf ./merged --max-shard-size 2GB

模型合并完成后，我们的目录结构应该是这样子的。

目录结构

├── merged
│   ├── README.md
│   ├── config.json
│   ├── configuration.json
│   ├── configuration_internlm2.py
│   ├── generation_config.json
│   ├── modeling_internlm2.py
│   ├── pytorch_model-00001-of-00008.bin
│   ├── pytorch_model-00002-of-00008.bin
│   ├── pytorch_model-00003-of-00008.bin
│   ├── pytorch_model-00004-of-00008.bin
│   ├── pytorch_model-00005-of-00008.bin
│   ├── pytorch_model-00006-of-00008.bin
│   ├── pytorch_model-00007-of-00008.bin
│   ├── pytorch_model-00008-of-00008.bin
│   ├── pytorch_model.bin.index.json
│   ├── special_tokens_map.json
│   ├── tokenization_internlm2.py
│   ├── tokenization_internlm2_fast.py
│   ├── tokenizer.json
│   ├── tokenizer.model
│   └── tokenizer_config.json

在模型合并完成后，我们就可以看到最终的模型和原模型文件夹非常相似，包括了分词器、权重文件、配置信息等等。

模型 WebUI 对话

微调完成后，我们可以再次运行 xtuner_streamlit_demo.py 脚本来观察微调后的对话效果，不过在运行之前，我们需要将脚本中的模型路径修改为微调后的模型的路径。

cd ~/Tutorial/tools/L1_XTuner_code

# 直接修改脚本文件第18行
- model_name_or_path = "Shanghai_AI_Laboratory/internlm2_5-7b-chat"
+ model_name_or_path = "/root/finetune/work_dirs/assistTuner/merged"

然后，我们可以直接启动应用。

conda activate xtuner-env

streamlit run /root/Tutorial/tools/L1_XTuner_code/xtuner_streamlit_demo.py

运行后，确保端口映射正常，如果映射已断开则需要重新做一次端口映射。

ssh -CNg -L 8501:127.0.0.1:8501 [email protected] -p *****

最后，通过浏览器访问：http://127.0.0.1:8501 来进行对话了。

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XTuner 微调实践微调

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环境配置与数据准备

步骤 0. 使用 conda 先构建一个 Python-3.10 的虚拟环境

步骤 1. 安装 XTuner

验证安装

修改提供的数据

步骤 0. 创建一个新的文件夹用于存储微调数据

步骤 1. 创建修改脚本

步骤 2. 执行脚本

步骤 3. 查看数据

训练启动

步骤 0. 复制模型

步骤 1. 修改 Config

步骤 2. 启动微调

步骤 3. 权重转换

步骤 4. 模型合并

模型 WebUI 对话

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步骤 2. 启动微调

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