qwen模型微调

### Qwen 模型微调方法 Qwen 是阿里巴巴通义实验室推出的一系列大语言模型，支持多种应用场景下的定制化需求。通过对 Qwen 进行微调，可以使其更好地适应特定任务或领域数据。以下是关于 Qwen 模型微调的方法及相关示例。 #### 1. 数据准备 为了成功完成微调过程，需要准备好高质量的标注数据集。这些数据应针对具体的应用场景设计，并能够反映目标任务的特点[^3]。通常情况下，数据格式需经过预处理以便于后续操作： ```json [ {"instruction": "请解释什么是人工智能？", "input": "", "output": "人工智能是指让机器模拟人类思维过程的技术..."}, {"instruction": "计算圆周率到第5位小数是多少？", "input": "", "output": "3.14159"} ] ``` 上述 JSON 文件结构定义了一个简单的问答对集合，其中包含三个字段——`instruction`, `input` 和 `output`。这种形式的数据非常适合用于指令微调阶段。 #### 2. 下载并加载基础模型 在开始之前，先要获取最新的 Qwen 基础版本。可以通过阿里云魔塔平台快速下载所需权重文件[^1]: ```python from modelscope import snapshot_download model_dir = snapshot_download('qwen/Qwen2-1.5B-Instruct', cache_dir='./', revision='master') ``` 接着初始化 Tokenizer 和 Model 实例对象: ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir, use_fast=False, trust_remote_code=True) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_dir, device_map="auto") ``` 注意这里的路径参数应当指向前面已经保存下来的本地目录位置。 #### 3. 构建训练环境 利用 Hugging Face 的 Trainer API 或 PyTorch 自定义循环来设置整个优化流程。下面给出基于 Transformers 库的一个基本框架实例[^2]: ```python import torch from datasets import load_dataset from peft import LoraConfig, get_peft_model from transformers import TrainingArguments, Trainer # 加载自定义数据集 dataset = load_dataset("path/to/your/dataset") def preprocess_function(examples): inputs = [f"{example['instruction']}\n{example['input']}" for example in examples["data"]] outputs = [example['output'] for example in examples["data"]] tokenized_inputs = tokenizer(inputs, truncation=True, padding=True, max_length=512) labels = tokenizer(outputs, truncation=True, padding=True, max_length=512).input_ids return { 'input_ids': tokenized_inputs.input_ids, 'attention_mask': tokenized_inputs.attention_mask, 'labels': labels } tokenized_datasets = dataset.map(preprocess_function, batched=True) peft_config = LoraConfig( r=8, lora_alpha=32, target_modules=["query_key_value"], lora_dropout=0.05, bias="none" ) model = get_peft_model(model, peft_config) training_args = TrainingArguments(output_dir="./results", per_device_train_batch_size=4, gradient_accumulation_steps=2, learning_rate=1e-4, num_train_epochs=3, logging_dir='./logs', save_strategy="epoch") trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=tokenized_datasets["train"], eval_dataset=None, data_collator=lambda data: {'input_ids': torch.stack([item[0] for item in data]), 'attention_mask': torch.stack([item[1] for item in data]), 'labels': torch.stack([item[2] for item in data])} ) trainer.train() ``` 此脚本展示了如何应用 LoRA 技术降低内存消耗的同时保持高效性能改进效果；同时也包含了完整的端到端解决方案概述。 --- ###