使用 LoRA 在 vi​​ggo 数据集上微调 Microsoft phi-2 小语言模型_phi-2 微调

一、说明

        Microsoft 的基于 Transformer 的小语言模型。它可以根据 MIT 许可在HuggingFace上使用。

        它在 96 个 A100 GPU 上使用 1.4T 令牌进行了 14 天的训练。Phi-2 是一个 27 亿个参数的预训练 Transformer，不使用 RLHF 或指示微调。它进行下一个标记预测，并可用于问答、聊天格式和代码生成中的文本生成。

        事实证明，phi-2 在多个基准测试和编码和数学等任务上优于许多具有 7B 和 13B 参数的模型。

        小语言模型之所以具有优异的性能，是因为使用了经过提炼的高质量训练数据或“教科书质量”的数据。小语言模型使用知识蒸馏。也就是说，他们接受了从 LLMS 中提取的核心/基本知识的培训。然后采用剪枝和量化技术来删除模型的非必要部分。训练数据通常是综合数据集的混合物，这些数据集是专门创建的，旨在教导模型执行科学、日常活动、心理理论等领域的常识推理和一般知识。它还可能包含具有高教育意义的选择性网络数据价值和质量。小语言模型使用创新技术进行扩展。

        接下来，我们将看到有关如何使用 HuggingFace 中的 phi-2 进行提示的分步 Python 代码，然后我们将在 veggo 数据集上对其进行微调。我使用 T4 GPU 在 Google Colab 免费层上运行了此代码笔记本。

二、安装依赖库

        我的代码借鉴自 GitHub 上Harper Carrol 的这篇优秀教程。

1. 安装所需的库

#@title Install required libraries
!pip install accelerate==0.25.0
!pip install bitsandbytes==0.41.1
!pip install datasets==2.14.6
!pip install peft==0.6.2
!pip install transformers==4.36.2
!pip install torch==2.1.0
!pip install einops==0.4.1  
!pip install huggingface_hub

2.所需进口

import torch
import transformers
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig, TrainingArguments, pipeline, logging
from datasets import Dataset

3.我们将使用Google Colab Free tier（T4）上的cuda设备来运行模型

torch.set_default_device("cuda")

4.创建模型和分词器

#create the model object and the corresponding tokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("microsoft/phi-2", torch_dtype="auto", trust_remote_code=True)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/phi-2", trust_remote_code=True)

5. 让我们运行一些提示并查看模型响应

# https://huggingface.co/microsoft/phi-2
# This prompt is for code completion
# here the prompt is written within the tokenizer()
inputs = tokenizer('''def fibonacci(n):
   """
   This function prints the terms in Fibonacci series upto n
   """''', return_tensors="pt", return_attention_mask=False)
 
outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)
text = tokenizer.batch_decode(outputs)[0]
print(text)

#https://huggingface.co/microsoft/phi-2
# here a string containing the prompt is defined separately from the tokenizer() and then passed to it
prompt = '''def fibonacci(n):
   """
   This function prints the terms in Fibonacci series upto n
   """'''
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", return_attention_mask=False)
outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)
text = tokenizer.batch_decode(outputs)[0]
print(text)

# here we see the output of phi-2 for a question-answering prompt
prompt = 'What is thee relevance of mathematics for understanding physics?'
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", return_attention_mask=False)
outputs = model.generate(**inputs, max_length=200)
text = tokenizer.batch_decode(outputs)[0]
print(text)

三、在HuggingFace的veggo微调 phi-2 模型 

现在我们将在HuggingFace 的“veggo”数据集上

ViGGO是视频游戏领域的英文数据到文本生成数据集。目标响应以会话形式以意义表示形式呈现。该数据集大约有 5,000 个非常干净的数据点，因此该数据集可用于评估神经模型的迁移学习、低资源或少样本能力。

6. 让我们设置加速器来加速训练/微调

#@title Set up accelerator to speed up the training/finetuning
from accelerate import FullyShardedDataParallelPlugin, Accelerator
from torch.distributed.fsdp.fully_sharded_data_parallel import FullOptimStateDictConfig, FullStateDictConfig
 
fsdp_plugin = FullyShardedDataParallelPlugin(
    state_dict_config=FullStateDictConfig(offload_to_cpu=True, rank0_only=False),
    optim_state_dict_config=FullOptimStateDictConfig(offload_to_cpu=True, rank0_only=False),
)
 
accelerator = Accelerator(fsdp_plugin=fsdp_plugin)

7. 使用有效的 HuggingFace 访问令牌登录您的 Huggingface 帐户。

        您应该在 HuggingFace 上有一个帐户，然后您可以创建一个免费的访问令牌。

#@title login to your huggingface account using your access token
# you can find your access token at https://huggingface.co/settings/tokens
from huggingface_hub import notebook_login
notebook_login()

8.加载viggo数据集

#@title load viggo dataset
from datasets import load_dataset
 
train_dataset = load_dataset('gem/viggo', split='train')
eval_dataset = load_dataset('gem/viggo', split='validation')
test_dataset = load_dataset('gem/viggo', split='test')

9. 加载基础模型phi-2

#@title load base model microsoft/phi-2 
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, DataCollatorForLanguageModeling
 
base_model_id = "microsoft/phi-2"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(base_model_id, 
                                             load_in_8bit=True, 
                                             torch_dtype=torch.float16, 
                                             trust_remote_code=True)

10. 在下面的代码单元中，我们设置 tokenizer 对象， tokenize() 函数将 tokenizer 应用于每个提示，并创建一个“labels”列，其值与数据中的“input_ids”列相同。

        generate_and_tokenize_prompt() 函数将每个数据点转换为适合传递给 phi-2 模型的提示格式。它从数据点中提取“目标”和“含义表示”。最后，我们使用 map() 函数将此函数应用于 train 和 val 数据集中的每个数据点。

#@title set up the tokenizer for base model
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    base_model_id,
    add_eos_token=True,
    add_bos_token=True, 
    use_fast=False, # needed for now, should be fixed soon
)
 
#@title setup tokenize function to make labels and input_ids the same for the self-supervised fine-tuning.
def tokenize(prompt):
    result = tokenizer(prompt)
    result["labels"] = result["input_ids"].copy()
    return result
 
#@title convert each sample into a prompt
 
def generate_and_tokenize_prompt(data_point):
    full_prompt =f"""Given a target sentence construct the underlying meaning representation of the input sentence as a single function with attributes and attribute values.
                This function should describe the target string accurately and the function must be one of the following ['inform', 'request', 'give_opinion', 'confirm', 'verify_attribute', 'suggest', 'request_explanation', 'recommend', 'request_attribute'].
                   The attributes must be one of the following: ['name', 'exp_release_date', 'release_year', 'developer', 'esrb', 'rating', 'genres', 'player_perspective', 'has_multiplayer', 'platforms', 'available_on_steam', 'has_linux_release', 'has_mac_release', 'specifier']
 
                 ### Target sentence:
                 {data_point["target"]}
 
                  ### Meaning representation:
                  {data_point["meaning_representation"]}
                 """
    return tokenize(full_prompt)
 
 
 
 
#@title Reformat the prompt and tokenize each sample:
 
tokenized_train_dataset = train_dataset.map(generate_and_tokenize_prompt)
tokenized_val_dataset = eval_dataset.map(generate_and_tokenize_prompt)

11. 模型的输入张量通常使用 max_length 参数将每个输入填充到统一长度。

        为了确定该参数的值，我们可以绘制每个 input_id 的长度分布，并将 max_length 设置为等于最长 input_id 的长度。在本例中，选择的 max_length 为 320。

12. 接下来，我们将再次应用 tokenize()，并将 max_length 参数设置为 320。

max_length = 320 # appropriate max length for this dataset
 
# redefine the tokenize function and tokenizer
 
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    base_model_id,
    padding_side="left",
    add_eos_token=True,  
    add_bos_token=True,  
    trust_remote_code=True,
    use_fast=False, # needed for now, should be fixed soon
)
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
 
 
def tokenize(prompt):
    result = tokenizer(
        prompt,
        truncation=True,
        max_length=max_length,
        padding="max_length",
    )
    result["labels"] = result["input_ids"].copy()
    return result
 
 
#@title tokenize train and validation datasets using generate_and_tokenize_prompt function
tokenized_train_dataset = train_dataset.map(generate_and_tokenize_prompt)
tokenized_val_dataset = eval_dataset.map(generate_and_tokenize_prompt)

四、使用LoRA来微调phi-2

        13.让我们使用LoRA（低阶适应）来微调phi-2

        低秩适应是一种快速微调大型语言模型的技术。它冻结预训练的模型权重，并将可训练的秩分解矩阵注入到 Transformer 架构的每一层中，从而减少下游任务的可训练参数的数量。它可以将可训练参数的数量减少10000倍，将GPU内存需求减少3倍。

        要使用 LoRA 微调模型，您需要：

1. 实例化基本模型。
2. 创建一个配置 ( LoraConfig)，在其中定义 LoRA 特定参数。
3. 用 包裹基本模型get_peft_model()以获得可训练的PeftModel.
4. PeftModel像平常训练基本模型一样训练。

   LoraConfig允许您通过以下参数控制 LoRA 如何应用于基础模型：

• r：更新矩阵的秩，以 表示int。较低的秩会导致较小的更新矩阵和较少的可训练参数。
• target_modules：应用 LoRA 更新矩阵的模块（例如，注意力块）。
• alpha：LoRA 比例因子。
• bias：指定是否bias应训练参数。可以是'none'，'all'或者'lora_only'。
• modules_to_save：除了 LoRA 层之外的模块列表，要设置为可训练并保存在最终检查点中。这些通常包括模型的自定义头，该头是为微调任务随机初始化的。
• layers_to_transform：LoRA 转换的层列表。如果未指定，target_modules则变换中的所有图层。
• layers_patterntarget_modules：如果layers_to_transform指定，则匹配 中图层名称的模式。默认情况下，PeftModel将查看公共层模式（layers、h、blocks等），将其用于奇异和自定义模型。
• rank_pattern：从图层名称或正则表达式到与 指定的默认排名不同的排名的映射r。
• alpha_pattern：从图层名称或正则表达式到 alpha 的映射，与 指定的默认 alpha 不同lora_alpha。

        我们将把 LoRA 应用到模型的 Wqkv、fc1、fc2 层。

from peft import LoraConfig, get_peft_model
 
config = LoraConfig(
    r=8,
    lora_alpha=16,
    target_modules=[
        "Wqkv",
        "fc1",
        "fc2",
    ],
    bias="none",
    lora_dropout=0.05,  # Conventional
    task_type="CAUSAL_LM",
)
 
model = get_peft_model(model, config)
 
 
# Apply the acceleratort to the model for faster traning. 
model = accelerator.prepare_model(model)

五、 使用 LoRA 微调/训练模型

        您将需要设置训练参数或配置参数，例如保存模型的输出目录。我正在将微调后的模型保存/推送到我的 HuggingFace 帐户，您也可以将微调后的模型保存在本地目录或 Colab 目录中。

        其他训练参数包括warmup_steps、per_device_train_batch_size、gradient_accumulation_steps、max_steps、learning_rate、logging_steps、optim、logging_dir、save_strategy、save_steps、evaluation_strategy、eval_steps、do_eval、push_to_hub、report_to、run_name等。

        maz_steps 确定要执行的最大训练步骤，越长，您的模型就越精细，完成训练所需的时间也越长。当 max_steps = 1000 时，我花了 90 分钟在免费的 Google Colab 上进行训练。学习率也会影响训练时间。

#Train the model and push each check point to Huggingface
import transformers
 
 
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
 
trainer = transformers.Trainer(
    model=model,
    train_dataset=tokenized_train_dataset,
    eval_dataset=tokenized_val_dataset,
    args=transformers.TrainingArguments(
        output_dir="./phi2-finetunedonviggodataset",
        warmup_steps=5,
        per_device_train_batch_size=1,
        gradient_accumulation_steps=4,
        max_steps=500,
        learning_rate=2.5e-5, 
        logging_steps=50,
        optim="paged_adamw_8bit",
        logging_dir="./logs",        # Directory for storing logs
        save_strategy="steps",       # Save the model checkpoint every logging step
        save_steps=50,                # Save checkpoints every 50 steps
        evaluation_strategy="steps", # Evaluate the model every logging step
        eval_steps=50,               # Evaluate and save checkpoints every 50 steps
        do_eval=True,                # Perform evaluation at the end of training
        push_to_hub=True,
 
    ),
    data_collator=transformers.DataCollatorForLanguageModeling(tokenizer, mlm=False),
)
 
model.config.use_cache = False  
trainer.train()

        现在您已经在 viggo 数据集上微调了 phi-2，并将其保存在 output_dir 或您的 Huggingface 帐户中。

16.接下来，我们将比较基本模型（没有微调）和微调模型（上面训练过的）上示例提示的性能

#Load the base model
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
 
base_model_id = "microsoft/phi-2"
 
base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    base_model_id,
    load_in_8bit=True,
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True,
    torch_dtype=torch.float16,
)
 
eval_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    base_model_id,
    add_bos_token=True,
    trust_remote_code=True,
    use_fast=False,
)
 
#create a sample prompt for evaluation on base model
eval_prompt = """Given a target sentence construct the underlying meaning representation of the input sentence as a single function with attributes and attribute values.
This function should describe the target string accurately and the function must be one of the following ['inform', 'request', 'give_opinion', 'confirm', 'verify_attribute', 'suggest', 'request_explanation', 'recommend', 'request_attribute'].
The attributes must be one of the following: ['name', 'exp_release_date', 'release_year', 'developer', 'esrb', 'rating', 'genres', 'player_perspective', 'has_multiplayer', 'platforms', 'available_on_steam', 'has_linux_release', 'has_mac_release', 'specifier']
 
### Target sentence:
Earlier, you stated that you didn't have strong feelings about PlayStation's Little Big Adventure. Is your opinion true for all games which don't have multiplayer?
 
### Meaning representation:
"""
 
# tokenize the above prompt and generate the response from base model
model_input = eval_tokenizer(eval_prompt, return_tensors="pt").to('cuda')
base_model.eval()
with torch.no_grad():
    print(eval_tokenizer.decode(base_model.generate(**model_input, max_new_tokens=100)[0], skip_special_tokens=True))

17. 现在让我们从我的 HuggingFace 帐户加载经过微调的模型，并在其上测试相同的提示。

from peft import PeftModel
ft_model = PeftModel.from_pretrained(base_model, "nimrita/phi2-finetunedonviggodataset", force_download=True)
 
 
eval_prompt = """Given a target sentence construct the underlying meaning representation of the input sentence as a single function with attributes and attribute values.
This function should describe the target string accurately and the function must be one of the following ['inform', 'request', 'give_opinion', 'confirm', 'verify_attribute', 'suggest', 'request_explanation', 'recommend', 'request_attribute'].
The attributes must be one of the following: ['name', 'exp_release_date', 'release_year', 'developer', 'esrb', 'rating', 'genres', 'player_perspective', 'has_multiplayer', 'platforms', 'available_on_steam', 'has_linux_release', 'has_mac_release', 'specifier']
 
### Target sentence:
Earlier, you stated that you didn't have strong feelings about PlayStation's Little Big Adventure. Is your opinion true for all games which don't have multiplayer?
 
### Meaning representation:
"""
 
model_input = eval_tokenizer(eval_prompt, return_tensors="pt").to('cuda')
ft_model = ft_model.to('cuda')
ft_model.eval()
with torch.no_grad():
    print(eval_tokenizer.decode(ft_model.generate(**model_input, max_new_tokens=100)[0], skip_special_tokens=True))

        您刚刚微调了 phi-2。