Open-Instruct项目中使用Qwen-1.5/DeepSeek-1.5B模型进行微调的实践指南

在开源项目Open-Instruct中，研究人员和开发者经常需要对各种开源大语言模型进行监督微调(SFT)、直接偏好优化(DPO)和强化学习价值回归(RLVR)。本文将详细介绍如何使用该项目对Qwen-1.5和DeepSeek-1.5B这类15亿参数规模的模型进行高效微调。

准备工作

首先需要确保环境配置正确。Open-Instruct项目基于PyTorch和HuggingFace生态系统构建，建议使用最新版本的transformers库。对于Qwen系列模型，需要特别注意其特殊的tokenizer处理方式。

基础微调配置

对于Qwen2.5-7B模型的微调，可以使用以下典型配置作为参考：

python open_instruct/finetune.py \
    --model_name_or_path Qwen/Qwen2.5-7B \
    --tokenizer_name Qwen/Qwen2.5-7B \
    --chat_template tulu \
    --use_flash_attn \
    --max_seq_length 16384 \
    --per_device_train_batch_size 1 \
    --gradient_accumulation_steps 2 \
    --learning_rate 5e-06 \
    --num_train_epochs 2 \
    --output_dir /output \
    --dataset_mixer_list allenai/tulu-3-sft-mixture 1.0

对于1.5B参数的模型，只需将模型路径改为Qwen/Qwen2.5-1.5B即可。关键参数说明：

• use_flash_attn: 启用Flash Attention加速训练
• max_seq_length: 根据模型支持的最大上下文长度设置
• dataset_mixer_list: 指定训练数据集的混合比例

多GPU训练配置

当使用多GPU进行分布式训练时，推荐使用accelerate库进行管理。以下是一个典型的多卡训练配置示例：

accelerate launch \
    --mixed_precision bf16 \
    --num_processes 2 \
    --use_deepspeed \
    --deepspeed_config_file configs/ds_configs/stage3_no_offloading_accelerate.conf \
    open_instruct/finetune.py \
    --model_name_or_path Qwen/Qwen2.5-1.5B \
    --per_device_train_batch_size 2 \
    --gradient_accumulation_steps 32 \
    --max_seq_length 4096

训练过程中的注意事项

1. 损失值解读：项目默认使用sum损失而非平均损失，因此看到的损失值会较大(如700左右)，这是正常现象。实际模型可能仍在有效学习，建议通过下游任务评估模型性能。

2. 特殊token处理：Qwen系列模型使用类似<|user|>这样的特殊token进行对话标记，需要确保tokenizer能正确处理这些标记。如果发现tokenization问题，可能需要检查chat_template的设置。

3. 学习率调度：采用线性warmup策略，通常设置warmup_ratio为0.03，这表示训练的前3%步骤将用于学习率预热。

4. 梯度累积：在显存有限的情况下，可以通过增大gradient_accumulation_steps来模拟更大的batch size，同时保持较高的训练稳定性。

性能优化技巧

• 启用Flash Attention可以显著提升训练速度并降低显存消耗
• 对于较长的序列，适当降低batch size以避免OOM错误
• 使用gradient_checkpointing可以在几乎不影响训练效果的情况下大幅减少显存占用
• 考虑使用bf16混合精度训练以获得更好的训练效率

模型评估

训练完成后，建议通过以下方式评估模型效果：

1. 人工检查模型生成的对话质量
2. 在特定下游任务上测试zero-shot性能
3. 使用标准评估基准(如MT-Bench)进行量化评估

通过本文介绍的配置和方法，开发者可以高效地在Open-Instruct框架下对Qwen和DeepSeek等1.5B参数规模的模型进行微调，获得适应特定任务的定制化模型。