【产品体验】趋动云上使用LLaMaFactory进行模型微调的流程体验

日期： 2024-08-23
时间： 18:34
作者： Dongming
阅读量: 335

内容目录

前言

随着AI的火热，与之配套的产品生态也越来越丰富，既有类似文心一言、豆包的AI类产品，也有阿里云、魔塔社区、百度千帆大模型平台等等一众AI辅助类开发平台或产品。

然而纵观各产品的使用说明文档，以使用者角度的文档教程较为欠缺，因此笔者立个小目标：完成100款AI类产品的使用体验并形成总结。

因为近期的结业项目需要使用AI类辅助开发平台进行大模型微调，所以本章我将试用的产品是：趋动云平台。

产品简介

介绍：趋动云平台是一款一站式全流程人工智能平台。
平台打通模型开发与训练，原生支持多机多卡训练环境，优化 AI 场景下 IO 吞吐、持久化、结构化维护模型生产信息，优化数据资源共享路径，最终提高平台整体资源利用率，消除信息孤岛，大幅提高 AI 算法工程师工作效率，使其聚焦于算法与模型开发的核心工作，利用有限的资源更快挖掘商业价值与远见洞察。

以上内容来源于趋动云平台官网

网址：https://www.virtaicloud.com/

经过试用，笔者简而言之概括其功能是：

支持在线JupyterLab的开发交互模式
支持Dockerfile的编写并构建自己自定义的镜像
支持数据集的社区化管理，除了基本的上传、下载数据集之外，也可以分享数据集
支持离线训练

体验目标

参照过往的经验，训练一个医疗大模型

过往经验详情请见：【课程总结】day24（上）：大模型三阶段训练方法(LLaMa Factory)

试用结论

好的方面：

趋动云的离线任务比较方便，将训练过程配置好之后，可以交给平台自动执行，无需人工一直值守；训练结束后(或者超过设定的超时时间)可以自动关闭服务，节省算力。
趋动云的整体交互界面较为友好，略微花点时间即可明白对应的功能。

不足之处：

数据集以及模型的管理方式较为繁琐，特别是对于使用第三方开源数据集或模型的情况，需要下载之后再上传，无法支持直接在服务端直接下载的方式，建议官方进行优化。
构建自定义镜像时，对于空间大小的限制太小(超过10G就会失败)，对于一般情况下部署LLaMa Factory模型就会接近10G。

注：本次试用体验仅作为用户进行基本流程的试用，所体验的功能有限，以上试用结论仅为个人评估结果，如有不妥之处，还请体谅。

试用过程

前置准备工作

注册一个趋动云账号

训练过程

根据以往的经验，我们训练一个大模型的大致步骤有：

准备机器环境：登录一个支持GPU机器的平台
准备基础环境：安装基本的环境，包括PyTorch、Python、CUDA、Jupyter等
准备训练框架：下载训练框架LlaMa Factory
准备训练模型：下载基座大模型
准备数据集：上传数据集
训练参数配置：使用WebUI界面进行训练参数的配置
训练&验证&获取模型：执行配置好的训练，训练完毕后进行验证并获取模型

接下来，我将类比上述的训练过程，使用趋动云进行整体流程操作。

准备机器环境&准备基础环境&准备训练框架

第一步：登录趋动云平台，在左侧项目创建对应的项目

第二步：在初始化开发环境选择硬件环境

因为要跑Qwen2-7B模型，所以此处我选择了B1.large。

第三步：选择镜像
镜像这里有两种方式：选择 官网已有的镜像 或者 自己构建一个镜像。

第一种较为简单，在镜像列表选择对应镜像即可，本次不再赘述。

LLaMa Factory的官网的Requirement中建议：

python:3.11

pytorch: 2.4.0

CUDA: 12.2
所以，建议镜像选择 PyTorch2.1.2 这个版本

第二种是自己构建镜像，点击右上角制作镜像后，输入如下Dockerfile内容：

# clone LLaMA-Factory
RUN git clone https://gitee.com/deadwalk/LLaMA-Factory.git /app/LLaMA-Factory

WORKDIR /app/LLaMA-Factory
RUN /bin/bash -c "source activate base" && \
    pip install --upgrade pip && \
    pip install -r requirements.txt  && \
    pip install -e .[torch,metrics] && \
    pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple langchain langchain-community python-dotenv langserve dashscope uvicorn sse-starlette

# apex
RUN pip uninstall -y apex || true && \
    git clone https://gitee.com/deadwalk/apex.git /app/apex
WORKDIR /app/apex
RUN python setup.py install
WORKDIR /app/LLaMA-Factory

说明：

这种方式会在Dockfile中设定了拉取LLaMa Factory的镜像，所以省去了手动拉取的步骤。
上述Dockerfile中在拉取LlaMa Factory时,改为我在Gitee建立的镜像仓库，可以避免Github偶尔会抽风的问题。
上述Dockerfile中会提前安装好必要的依赖，包括langchain、langchain-community、python-dotenv、langserve、dashscope、uvicorn等。

编辑完毕后，构建镜像。稍等片刻，镜像构建完毕即可。

第四步：(可选)启动开发环境
选择完毕之后，点击立即启动即可启动对应的开发环境。

注意：由于趋动云的模型和数据集有其自己的存储方式以及计费策略，所以此处建议先进行数据集和模型的添加后，再启动开发环境以避免浪费算力时。

准备数据集

与魔塔社区中使用git clone方式拉取数据集的方式不同，在趋动云中，需要做以下步骤：

创建一个数据集，填写数据集相关信息
将数据集上传到数据集
在启动开发环境中选择加载添加的数据集，数据集方可使用。

具体上传数据集的步骤，官方有详细的说明：创建并上传数据集。
此处，我仅记录我的操作步骤：

第一步：创建数据集

第二步：使用Termius(一款Mac下的SSH客户端)，配置服务器地址

第三步：上传医疗大模型的数据集

中文医疗对话数据-Chinese-medical-dialogue是我在魔塔社区上git clone到本地机器环境的数据集。

准备训练模型

本次我要使用Qwen2-7B-Instruct作为基座模型，而该模型文件大小为10G以上，无法在构建镜像时直接拉取(如果在构建镜像中拉取，会因为镜像超过10G而报错)，所以我们这里通过趋动云页面的模型进行添加。
第一步：页面左侧模型 -> 创建模型 -> 填写模型相关信息

第二步：与上传数据集的方式类似，使用Termius将本地已经下载好的模型上传到服务器。

第三步：上传完毕后点击确定。

启动开发环境

通过以上步骤，训练大模型所需要的硬件环境、训练框架、训练模型、数据集等均已准备完毕，点击右下角的立即启动-> 启动开发环境 -> JupyterLab即可。

模型、数据集的加载除了在创建项目时可以选择之外，也可以在后续的使用中进行加载，例如：

训练参数配置

第一步：启动LLaMa Factory的webui界面
由于在构建镜像时，我们将LLaMa Factory下载到/app/LLaMA-Factory/目录下，所以我们切换至该目录下后启动webui界面。

# 切换至/app/LLaMA-Factory/目录下
cd /app/LLaMA-Factory
# 启动webui界面
llamafactory-cli webui

运行效果：

第二步：页面右侧端口 -> 添加端口-> 将7860端口添加到端口列表中

第三步：浏览器中访问端口映射后的地址，例如:direct.virtaicloud.com:21496

第四步：查看各数据集的保存位置
通过 df -h 命令可以看到磁盘的挂载情况，其中：

在趋动云官方说明文档中给出了各个路径的作用：
- /gemini/code 对应代码路径
- /gemini/pretrain 对应我们之前上传的模型文件
- /gemini/data 对应我们之前上传的数据集

第五步：配置训练参数
由于我们上传的模型在/gemini/pretrain下，所以训练配置为：

Model Path填写为/gemini/pretrain/Qwen2-7B-Instruct
Model name 填写为Qwen2-7B-Instruct

在Chat中，点击Load Model测试模型可以正常加载。

第六步：配置数据集
如之前项目所学，如果要使用自定义的数据集，需要修改LLaMa Factory/data目录下的dataset_info.json文件。

本例中，我们通过Dockfile构建镜像时，是将LlaMa Factory下载到了/app/LLaMA-Factory/目录，所以，我们进行如下操作：

第七步：在JupyterLab左侧的文件目录，切换至/app/LLaMA-Factory/data目录下

第八步：右键dataset_info.json文件 -> 打开方式 -> 编辑器，添加如下内容：

  "custom_sft_train_data": {
  "file_name": "/gemini/data-1/Chinese-medical-dialogue/data/train_0001_of_0001.json",
  "columns": {
    "prompt": "instruction",
    "query": "input",
    "response": "output"
    }
  },

说明：

file_name对应数据集的路径，在本例中我们上传的数据集在/gemini/data-1/，所以需要修改为对应的路径位置。

第九步：DataSet中选择custom_sft_train_data，进行Preview，查看数据集是否加载成功。

第十步：配置输出路径。
因为 /gemini/code 目录不会被清除，所以，我们选择将训练结果保存在 /gemini/code/sft_output 目录下。

通过实际测试：

镜像文件创建的/app/LLaMA-Factory/目录，在开发环境重启后会被删除

数据集目录/gemini/data-1、模型目录/gemini/pretrain目录是只读文件

所以，模型输出路径我这里选择输出在/gemini/code/下面。

训练过程中可以通过watch -n 1 nvidia-smi 实时查看显存的消耗情况。

训练完毕

训练完毕后，切换到输出目录查看，可以看到训练结果如下：

离线训练

趋动云平台也提供了离线任务，可以将训练过程编写为脚本，直接交由平台执行而无须人工值守。本次，我们也体验下该功能。

准备dataset_info.json

因为训练的时候需要修改dataset_info.json，所以我将之前配置过自定义数据集的dataset_info.json，保存了一份放在/gemini/code目录下

配置离线任务

第一步：进入之前创建的项目中，点击右上角的离线任务

第二步：配置离线任务信息

数据：选择之前我们上传的中文医疗大数据数据集
模型：选择之前我们上传的Qwen2-7B-Instruct模型
镜像：选择之前我们自己构建的镜像
启动命令中填写如下命令：

# 拷贝dataset_info.json到LLaMaFactory目录下
cp -f /gemini/code/dataset_info.json /app/LLaMA-Factory/data/dataset_info.json 

# 进入LLaMaFactory目录
cd /app/LLaMA-Factory

# 执行训练命令
llamafactory-cli train \
    --stage sft \
    --do_train True \
    --model_name_or_path /gemini/pretrain/Qwen2-7B-Instruct \
    --preprocessing_num_workers 16 \
    --finetuning_type lora \
    --template qwen \
    --flash_attn auto \
    --dataset_dir data \
    --dataset custom_sft_train_data \
    --cutoff_len 1024 \
    --learning_rate 5e-05 \
    --num_train_epochs 3.0 \
    --max_samples 100 \
    --per_device_train_batch_size 2 \
    --gradient_accumulation_steps 8 \
    --lr_scheduler_type cosine \
    --max_grad_norm 1.0 \
    --logging_steps 5 \
    --save_steps 5000 \
    --warmup_steps 0 \
    --optim adamw_torch \
    --packing False \
    --report_to none \
    --output_dir /gemini/output/sft_output \
    --bf16 True \
    --plot_loss True \
    --ddp_timeout 180000000 \
    --include_num_input_tokens_seen True \
    --lora_rank 8 \
    --lora_alpha 16 \
    --lora_dropout 0 \
    --lora_target all

说明：

以上命令中cd /app/LLaMA-Factory是因为使用了自己构建的镜像，所以才可使用该目录。如果是其他镜像，需要根据实际情况选择切换的LLaMa Factory目录。
以上命令中模型输出路径设置为官方提供的 /gemini/output/，该目录是可写的。/gemini/code在离线任务下是只读的。
训练命令中需要将--save_steps 设置大一些(例如：5000)，以便减少训练中间产物checkpoint的记录。

运行效果：