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qwen_finetuning

Código Fuente de IA

1.0.0

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declaración

profundo

    2024-04-22 简化
    2023-12-02 update qwen model 1.8b 7b 12b 72b 
    2023-10-09 support accelerator trainer
    2023-10-07 support colossalai trainer
    2023-09-26 support transformers trainer
    2023-09-25 0.2.4 support qwen-7b 新版 和 qwen-14b ， 旧版不再支持，旧版可以安装 deep_training <= 0.2.3
                support transformers trainer
    2023-08-11 aigc-zoo 0.1.17.post0 update config , 更新下官方权重配置文件 
    dev 分支加一些新功能和想法 如果求稳定，请使用 stable分支

instalar

PIP install -u -r requisitos.txt
Si no se puede instalar, puede cambiar la fuente oficial de la instalación de PIP -I https://pypi.org/simple -u -r requisitos.txt


# flash-attention对显卡算例要求算力7.5 以上 ， 下面可选安装 ，如果卡不支持可以不安装。
git clone -b https://github.com/Dao-AILab/flash-attention
cd flash-attention && pip install .
pip install csrc/layer_norm
pip install csrc/rotary

Peso

Qwen-1_8b
Qwen-1_8b-chat
Qwen-7b
Qwen-7b-chat
Qwen-14b
Qwen-14b-chat
Qwen-72b
Qwen-72b-chat

muestra de datos

Open_data Abra nuevos conjuntos de datos de vez en cuando
react_prompt

数据示例
例子依次分别是 工具，对话，对话，对话
数据构建sample 参考 data/make_data_example.py
数组组成  
role: 可选字段(str) 标志 q字段 角色, one of user system, observation ，system 标识是否为 system prompt , system prompt a 空 
q: 问题
a: 回答

注意事项:
a字段：对于普通对话，a即为回答。
细节可以参考 assets/react_prompt.md

{"id": 1, "paragraph": [{"role": "system", "q": "You are a helpful assistant.", "a": ""}, {"role": "user", "q": "Answer the following questions as best you can. You have access to the following tools:nnquark_search: Call this tool to interact with the 夸克搜索 API. What is the 夸克搜索 API useful for? 夸克搜索是一个通用搜索引擎，可用于访问互联网、查询百科知识、了解时事新闻等。 Parameters: [{"name": "search_query", "description": "搜索关键词或短语", "required": true, "schema": {"type": "string"}}] Format the arguments as a JSON object.nnimage_gen: Call this tool to interact with the 通义万相 API. What is the 通义万相 API useful for? 通义万相是一个AI绘画（图像生成）服务，输入文本描述，返回根据文本作画得到的图片的URL Parameters: [{"name": "query", "description": "中文关键词，描述了希望图像具有什么内容", "required": true, "schema": {"type": "string"}}] Format the arguments as a JSON object.nnUse the following format:nnQuestion: the input question you must answernThought: you should always think about what to donAction: the action to take, should be one of [quark_search,image_gen]nAction Input: the input to the actionnObservation: the result of the actionn... (this Thought/Action/Action Input/Observation can be repeated zero or more times)nThought: I now know the final answernFinal Answer: the final answer to the original input questionnnBegin!nnQuestion: 现在给我画个五彩斑斓的黑", "a": "nThought: 我应该使用通义万相API来生成一张五彩斑斓的黑的图片。nAction: image_gennAction Input: {"query": "五彩斑斓的黑"}n            "}, {"role": "observation", "q": "Observation: n{"status_code": 200, "request_id": "3d894da2-0e26-9b7c-bd90-102e5250ae03", "code": null, "message": "", "output": {"task_id": "2befaa09-a8b3-4740-ada9-4d00c2758b05", "task_status": "SUCCEEDED", "results": [{"url": "https://dashscope-result-sh.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/1e5e2015/20230801/1509/6b26bb83-469e-4c70-bff4-a9edd1e584f3-1.png"}], "task_metrics": {"TOTAL": 1, "SUCCEEDED": 1, "FAILED": 0}}, "usage": {"image_count": 1}}n", "a": "nThought: 我已经成功使用通义万相API生成了一张五彩斑斓的黑的图片。nFinal Answer: 我已经成功使用通义万相API生成了一张五彩斑斓的黑的图片https://dashscope-result-sh.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/1e5e2015/20230801/1509/6b26bb83-469e-4c70-bff4-a9edd1e584f3-1.png。n            "}]}
{ "id" : 2 , "paragraph" : [{ "role" : " system " , "q" : " You are a helpful assistant. " , "a" : " " }, { "q" : "从南京到上海的路线" , "a" : "你好，南京到上海的路线如下： n 1. 南京到上海，可以乘坐南京地铁1号线，在南京站乘坐轨道交通1号线。 n 2. 南京到浦东机场，可以搭乘上海地铁1号，在陆家嘴站乘坐地铁1线，在浦东国际机场站乘坐机场快线，前往上海浦东国际机场。 n 3. 上海到南京，可以换乘上海地铁2号线，从南京站换乘地铁2线，再从南京南站换乘地铁1路，然后到达上海站" }]}
{ "id" : 3 , "paragraph" : [{ "role" : " system " , "q" : " You are a helpful assistant. " , "a" : " " }, { "q" : "写一个诗歌，关于冬天" , "a" : "冬夜寂静冷， n云在天边飘， n冰封白雪上， n寒冷像一场雪。 n n雪花融化成冰， n像那雪花飘洒， n在寒冷的冬天， n感受春天的喜悦。 n 冬日里， n风雪渐消， n一片寂静， n把快乐和温暖带回家。 " }]}
{"id": 4, "paragraph": [{"role": "system", "q": "You are a helpful assistant.", "a": ""}, {"q": "晚上睡不着应该怎么办", "a": "晚上睡不着可能会让你感到焦虑或不舒服,但以下是一些可以帮助你入睡的方法:nn1. 制定规律的睡眠时间表:保持规律的睡眠时间表可以帮助你建立健康的睡眠习惯,使你更容易入睡。尽量在每天的相同时间上床,并在同一时间起床。n2. 创造一个舒适的睡眠环境:确保睡眠环境舒适,安静,黑暗且温度适宜。可以使用舒适的床上用品,并保持房间通风。n3. 放松身心:在睡前做些放松的活动,例如泡个热水澡,听些轻柔的音乐,阅读一些有趣的书籍等,有助于缓解紧张和焦虑,使你更容易入睡。n4. 避免饮用含有咖啡因的饮料:咖啡因是一种刺激性物质,会影响你的睡眠质量。尽量避免在睡前饮用含有咖啡因的饮料,例如咖啡,茶和可乐。n5. 避免在床上做与睡眠无关的事情:在床上做些与睡眠无关的事情,例如看电影,玩游戏或工作等,可能会干扰你的睡眠。n6. 尝试呼吸技巧:深呼吸是一种放松技巧,可以帮助你缓解紧张和焦虑,使你更容易入睡。试着慢慢吸气,保持几秒钟,然后缓慢呼气。nn如果这些方法无法帮助你入睡,你可以考虑咨询医生或睡眠专家,寻求进一步的建议。"}]}

o

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Inferir

 # infer.py 推理预训练模型
# infer_finetuning.py 推理微调模型
# infer_lora_finetuning.py 推理lora微调模型
 python infer.py

Nivel cuantitativo	Memoria mínima de video GPU
FP16 (cuantitativo)	13 GB
Int8	10 GB
Int4	6 GB

Inferencia

Capacitación

 # 制作数据
 cd scripts
 bash train_full.sh -m dataset 
 or
 bash train_lora.sh -m dataset 
 or
 bash train_ptv2.sh -m dataset 
 
 注: num_process_worker 为多进程制作数据 ， 如果数据量较大 ， 适当调大至cpu数量
 dataHelper.make_dataset_with_args(data_args.train_file,mixed_data=False, shuffle=True,mode='train',num_process_worker=0)
 
 # 全参数训练 
     bash train_full.sh -m train
     
 # lora adalora ia3 
     bash train_lora.sh -m train
     
 # ptv2
     bash train_ptv2.sh -m train