LLM-Finetuning-Toolkit 使用教程
2024-09-12 23:19:47作者:侯霆垣
项目介绍
LLM-Finetuning-Toolkit 是一个基于配置的 CLI 工具,用于在您的数据上启动一系列 LLM 微调实验并收集其结果。通过一个 YAML 配置文件,您可以控制典型实验流水线的所有元素,包括提示词、开源 LLM、优化策略和 LLM 测试。
该工具包的主要功能包括:
- 通过 YAML 配置文件进行管理,支持 LLM 微调的各个方面。
- 支持运行消融研究,比较不同 LLM 和优化策略的效果。
- 自动记录和保存实验结果,便于后续分析和生产部署。
项目快速启动
安装
推荐使用 pipx
进行安装:
pipx install llm-toolkit
或者使用 pip
安装:
pip install llm-toolkit
快速开始
- 生成配置文件:
llmtune generate config
- 运行微调实验:
llmtune run /config.yml
应用案例和最佳实践
案例1:自定义提示词微调
假设您有一个特定的任务,需要微调 LLM 以生成符合特定格式的输出。您可以通过修改 YAML 配置文件中的 prompt
字段来实现:
data:
file_type: "huggingface"
path: "yahma/alpaca-cleaned"
prompt: ### 指令: [instruction] ### 输入: [input] ### 输出:
prompt_stub: [ output ]
test_size: 0.1
train_size: 0.9
train_test_split_seed: 42
案例2:跨模型消融研究
您可以通过配置文件指定多个 LLM 模型进行消融研究,比较它们在同一任务上的表现:
model:
hf_model_ckpt:
- "NousResearch/Llama-2-7b-hf"
- "mistralai/Mistral-7B-v0.1"
- "tiiuae/falcon-7b"
quantize: true
bitsandbytes:
load_in_4bit: true
bnb_4bit_compute_dtype: "bf16"
bnb_4bit_quant_type: "nf4"
典型生态项目
1. Hugging Face Transformers
Hugging Face 的 Transformers 库是一个广泛使用的开源库,支持多种预训练语言模型,如 BERT、GPT-2 和 T5。LLM-Finetuning-Toolkit 可以与 Hugging Face Transformers 无缝集成,方便用户在本地进行模型微调和实验。
2. Flash Attention
Flash Attention 是一个高效的注意力机制实现,可以显著提升模型训练速度。LLM-Finetuning-Toolkit 支持 Flash Attention 2,用户可以通过配置文件启用该功能,进一步提升微调实验的效率。
3. LoRA (Low-Rank Adaptation)
LoRA 是一种轻量级的模型微调方法,适用于资源受限的环境。LLM-Finetuning-Toolkit 支持 LoRA 参数配置,用户可以根据需求调整 LoRA 的秩和丢包率,以达到最佳的微调效果。
通过这些生态项目的支持,LLM-Finetuning-Toolkit 为用户提供了强大的工具集,帮助他们在本地环境中高效地进行 LLM 微调和实验。
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