使用LoRA微调LLaMA3的案例
案例概述
在这个案例中,我们将使用LoRA微调LLaMA3模型,进行一个文本分类任务。我们将使用Hugging Face的Transformers库来完成这个过程。
步骤一:环境搭建
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安装必要的Python包
pip install transformers datasets torch
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配置GPU环境
确保你的环境中配置了CUDA和cuDNN,并验证GPU是否可用。import torch print(torch.cuda.is_available()) # 输出应该是 True
步骤二:数据准备
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下载并预处理数据
我们使用IMDb影评数据集进行情感分类任务。from datasets import load_datasetdataset = load_dataset("imdb") train_dataset = dataset['train'] test_dataset = dataset['test']
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数据集划分
将数据集分为训练集和测试集。可以进一步划分验证集,但为了简化流程,这里直接使用测试集作为验证集。
步骤三:模型选择
- 加载LLaMA3模型
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizermodel_name = "huggingface/llama3" # 假设LLaMA3的模型名称 model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=2) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
步骤四:LoRA模块的引入
- 实现LoRA模块
我们将LoRA模块添加到模型的线性层中。为了简化,我们仅在模型的某一层引入LoRA。import torch.nn as nnclass LoRA(nn.Module):def __init__(self, original_layer, rank=4):super(LoRA, self).__init__()self.original_layer = original_layerself.lora_a = nn.Linear(original_layer.in_features, rank, bias=False)self.lora_b = nn.Linear(rank, original_layer.out_features, bias=False)def forward(self, x):return self.original_layer(x) + self.lora_b(self.lora_a(x))# 假设我们在LLaMA3的某一层引入LoRA模块 model.transformer.h[0].mlp.fc1 = LoRA(model.transformer.h[0].mlp.fc1)
步骤五:模型微调
- 设置训练参数
from transformers import Trainer, TrainingArgumentstraining_args = TrainingArguments(output_dir="./results",num_train_epochs=3,per_device_train_batch_size=8,per_device_eval_batch_size=8,warmup_steps=500,weight_decay=0.01,logging_dir="./logs", )trainer = Trainer(model=model,args=training_args,train_dataset=train_dataset,eval_dataset=test_dataset,tokenizer=tokenizer, ) trainer.train()
步骤六:模型评估
- 在验证集上评估模型性能
eval_results = trainer.evaluate() print(eval_results)
步骤七:模型测试
- 在测试集上进行最终测试
predictions = trainer.predict(test_dataset)
步骤八:高级技巧与优化
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LoRA参数优化
可以尝试不同的秩值来优化LoRA模块。for rank in [2, 4, 8]:model.transformer.h[0].mlp.fc1 = LoRA(model.transformer.h[0].mlp.fc1, rank=rank)trainer.train()
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模型压缩与加速
可以结合LoRA与其他技术进行模型压缩。from transformers import torch_prune pruned_model = torch_prune.prune_linear(model, amount=0.5)