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基于LLama_factory的Qwen2.5大模型的微调笔记

news 来源：原创 2025/7/20 11:16:44

Qwen2.5大模型微调记录

  • LLama-facroty
  • Qwen2.5 模型下载。
    • huggingface 下载方式
    • Modelscope 下载方式
  • 数据集准备
  • 模型微调
    • 模型训练
    • 模型验证及推理
    • 模型导出
  • 部署推理
    • vllm 推理
    • Sglang 推理

LLama-facroty

  1. 根据git上步骤安装即可，要求的软硬件都装上。
    llama-factory
  2. 运行llama-factory:
    export GRADIO_SERVER_PORT=6006    # 可以修改端口号。
export GRADIO_SERVER_NAME=*.*.*.* # 可以修改服务地址
或者可以通过修改interface.py文件的run_web_ui()函数
llamafactory-cli webui  # 运行llama-factory
运行成功可以看到一个URL，点击即可跳转到页面端

Qwen2.5 模型下载。

huggingface 下载方式

qwen2.5模型地址
huggingface地址
modelscope地址

  1. 安装依赖
    pip install -U huggingface_hub
  2. 模型下载
    export HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=0
    export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
    huggingface-cli download --resume-download --local-dir-use-symlinks False Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct --local-dir /your_model_save_path

Modelscope 下载方式

  1. 安装依赖
    pip install modelscope
  2. 使用Python脚本
from modelscope import snapshot_downloadcache_directory = '/your_model_save_path'
model_dir = snapshot_download('Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct', cache_dir=cache_directory)

执行脚本即可

数据集准备

  • llama-factory 支持 alpaca 格式和 sharegpt
    格式的数据集，具体要求可以看llama-factory数据集格式要求
  • 我这里采用的是sharegpt格式的数据集，比如我做一个信息抽取。
[	{"conversations": [{"from": "human","value": "（这里替换成你的prompt）"},{"from": "gpt","value": "（这里是你的标注的输出）"}],"system": "你是一个信息抽取助手。你的任务是从给定的文本中提取特定的信息，并以结构化的格式呈现。提取的信息应准确、简洁且与查询相关。","tools": ""},{...}
]
  • 在你的数据集存放位置的同级目录下，一定要有一个dataset_info.json，这个里面是你自定义数据集的描述，可以包括你的多个数据集，供llama-factory识别。如果你采用的是sharegpt格式，dataset_info.json 格式如下。file_name字段填写你的数据路径。
{"my_dataset1": {"file_name": "/data/llama_factory/info_extract.json","formatting": "sharegpt","columns": {"messages": "conversations","system": "system","tools": "tools"},"tags": {"role_tag": "from","content_tag": "value","user_tag": "human","assistant_tag": "gpt"}},"my_dataset2": {"file_name":"/data/llama_factory/info_extract2.json","formatting": "sharegpt","columns": {"messages": "conversations","system": "system","tools": "tools"},"tags": {"role_tag": "from","content_tag": "value","user_tag": "human","assistant_tag": "gpt"}}}

模型微调

模型训练

  1. 我这里选择的LORA-SFT
    图中模型名称选择你微调的模型类别
    模型路径填写你下载的离线模型路径。
    微调方法选择 lora
    训练阶段 设置train 里面参数即可。
    训练方式选择SFT
    数据路径选择你数据集路径，选择之后，在数据集里面就可以选择你训练的数据集了。
    其它参数根据自己需求和资源进行调整。
    微调的时候 检查点路径不填写

在这里插入图片描述
点击开始训练，模型就开始训练，可以观察损失变化。
模型的输出目录在你的 llama-factory 项目下的saves文件夹中。
在这里插入图片描述

模型验证及推理

模型验证 - 点击evaluate&predict。
首先在 检查点路径选择你保存的某个checkpoint
然后添加你的验证集路径，选择验证集，点击开始。
到输出目录即可查看结果。
在这里插入图片描述
模型推理 - 点击chat。
首先在 检查点路径选择你保存的某个checkpoint。
然后选择推理引擎、数据类型，点击加载模型即可对话。
在这里插入图片描述

模型导出

模型导出-点击export
选择你验证过的最好的checkpoint.
设置相应的参数，
导出量化模型，需要填写一个量化数据集路径（验证集）。
导出设备如果是GPU 选择auto
导出的模型是已经merge后的模型。直接加载使用即可。

部署推理

vllm 推理

from transformers import AutoTokenizer
from vllm import LLM, SamplingParamsclass VLLMInfer:def __init__(self, model_path):self.model_path = model_pathself.llm, self.tokenizer = self.vllm_load_model()def vllm_load_model(self):tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(self.model_path)llm = LLM(model=model_path,gpu_memory_utilization=0.9,trust_remote_code=True,tensor_parallel_size=2  # GPU数量)return llm, tokenizer# 批次def inference(self, prompts, system):texts = []for prompt in prompts:messages = [{"role": "system", "content": system},{"role": "user", "content": prompt}]text = self.tokenizer.apply_chat_template(messages,tokenize=False,add_generation_prompt=True)texts.append(text)sampling_params = SamplingParams(temperature=0.1,top_p=0.7,repetition_penalty=1.0,max_tokens=200,)outputs = self.llm.generate(texts, sampling_params)result_list = []for output in outputs:generated_text = output.outputs[0].textresult_list.append(generated_text.replace("\n", "").replace("<|im_end|>", '').replace("json", ""))return result_listif __name__ == '__main__':model_path = "your_model_path"qwen_chat = VLLMInfer(model_path)system = "你是一个智能的助手."test_texts = ['', '']result = qwen_chat.inference(test_texts, system)print(result)

Sglang 推理

from transformers import AutoTokenizer
import sglang as sgl
import timeclass SgLangInfer:def __init__(self, model_path):self.model_path = model_pathself.llm, self.tokenizer = self.load_model()def load_model(self):tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(self.model_path,trust_remote_code=True,clean_up_tokenization_spaces=False)llm = sgl.Engine(model_path=self.model_path,mem_fraction_static=0.85,tp_size=2,max_total_tokens=9000,enable_p2p_check=True  # 解决4090 p2p之间通信传输问题)return llm, tokenizerdef inference(self, prompts, system):texts = []for prompt in prompts:messages = [{"role": "system", "content": system},{"role": "user", "content": prompt}]text = self.tokenizer.apply_chat_template(messages,tokenize=False,add_generation_prompt=True)texts.append(text)sampling_params = {"temperature": 0,"top_p": 1,"repetition_penalty": 1.0, "max_new_tokens": 200}result_list = []response = self.llm.generate(texts, sampling_params)# print(f"response:{response}")for res in response:result_list.append(res['text'])return result_list

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课程链接 线性回归的从零开始实现 import random import torch from d2l import torch as d2l# 人造数据集 def synthetic_data(w,b,num_examples):Xtorch.normal(0,1,(num_examples,len(w)))ytorch.matmul(X,w)bytorch.normal(0,0.01,y.shape) # 加入噪声return X,y.reshape…...

编程日记 2025/7/17 15:37:07

Python绘制太极八卦

文章目录 系列目录写在前面技术需求1. 图形绘制库的支持2. 图形绘制功能3. 参数化设计4. 绘制控制5. 数据处理6. 用户界面 完整代码代码分析1. rset() 函数2. offset() 函数3. taiji() 函数4. bagua() 函数5. 绘制过程6. 技术亮点 写在后面 系列目录 序号直达链接爱心系列1Pyth…...

编程日记 2025/7/11 1:05:44