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在AutoDL上使用LLamaFactory進(jìn)行模型訓(xùn)練 原創(chuàng)

發(fā)布于 2025-1-15 15:52
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前言

在眾多的GPU云平臺(tái)中,AutoDL是我們常用的一個(gè)。它因?yàn)轱@卡可快速擴(kuò)展、實(shí)例運(yùn)行穩(wěn)定、網(wǎng)絡(luò)連接速度快,深受大家的喜愛。不過其端口映射略微復(fù)雜,所以本篇文章,我們將介紹在AutoDL平臺(tái)上進(jìn)行模型訓(xùn)練的過程。

環(huán)境準(zhǔn)備

1.1 創(chuàng)建實(shí)例

通過查看LLamaFactory的官方文檔,我們可以得知,LLamaFactory的運(yùn)行需要依賴以下環(huán)境:

必需依賴

最低版本

推薦版本

python

3.8

3.11

torch

1.13.1

2.4.0

transformers

4.41.2

4.43.4

datasets

2.16.0

2.20.0

accelerate

0.30.1

0.32.0

peft

0.11.1

0.12.0

trl

0.8.6

0.9.6

可選依賴

最低版本

推薦版本

CUDA

11.6

12.2

deepspeed

0.10.0

0.14.0

bitsandbytes

0.39.0

0.43.1

vllm

0.4.3

0.5.0

flash-attn

2.3.0

2.6.3

根據(jù)以上的依賴環(huán)境版本,我們?cè)贏utoDL上選擇較為穩(wěn)定的??Pytorch2.3.0+Python3.12+CUDA12.1??。

在AutoDL上使用LLamaFactory進(jìn)行模型訓(xùn)練-AI.x社區(qū)

1.2 (可選)無(wú)卡模式運(yùn)行

  • AutoDL實(shí)例創(chuàng)建成功之后,默認(rèn)是帶著顯卡啟動(dòng)運(yùn)行的,此時(shí)的費(fèi)用是2元/小時(shí)。
  • 因?yàn)槲覀兦捌谶M(jìn)行環(huán)境部署以及拉取數(shù)據(jù),暫時(shí)不涉及訓(xùn)練部分,也就用不到GPU。
  • 這種情況下,我們可以將實(shí)例關(guān)閉之后以無(wú)卡模式運(yùn)行。

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注意:
當(dāng)后續(xù)開啟訓(xùn)練時(shí),不要忘了切換回有顯卡模式運(yùn)行。

1.2 下載LLamaFactory

# 拉取LLamaFactory
git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git

# 進(jìn)入LLamaFactory目錄
cd LLaMA-Factory

# 安裝依賴
pip install -e ".[torch,metrics]"

1.3 啟動(dòng)LLamaFactory

llamafactory-cli webui

運(yùn)行結(jié)果:

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1.4 端口映射

因?yàn)長(zhǎng)LamaFactory的默認(rèn)訪問端口為??7860??,所以我們需要進(jìn)行端口映射才可以訪問。

注意:

  • 在ModelScope中,我們是通過??export GRADIO_SERVER_PORT=7860 GRADIO_ROOT_PATH=/${JUPYTER_NAME}/proxy/7860/??命令設(shè)置環(huán)境變量來實(shí)現(xiàn)的。
  • 以上方法不可行在AutoDL中不可行。

AutoDL官方提供方法是使用SSH隧道來實(shí)現(xiàn)。
具體方法:

1.點(diǎn)擊自定義服務(wù)

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2.在彈出的頁(yè)面中提示中,選擇對(duì)應(yīng)操作系統(tǒng)的方法。

1.4.1 Mac用戶

Mac用戶下使用此方法:

1.復(fù)制ssh命令

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2.在MAC的terminal命令行下執(zhí)行如下命令

ssh -CNg -L 7860:127.0.0.1:7860 root@connect.nmb1.seetacloud.com -p 16035

執(zhí)行結(jié)果:

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注意:

  1. 因?yàn)長(zhǎng)LamaFactory的默認(rèn)訪問端口為??7860??,所以我們根據(jù)需要修改上面的命令行中的端口為??7860??。
  2. 運(yùn)行ssh命令行后,系統(tǒng)會(huì)提示是否繼續(xù),輸入??yes??繼續(xù)。

3. 復(fù)制密碼

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4. 輸入密碼
在命令行粘貼上一步的代碼后回車,回車之后如果沒有提示連接中斷,始終閃爍光標(biāo),那么代表端口監(jiān)聽正常。

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如果提示??Permission denied, please try again.??,代表密碼輸入錯(cuò)誤,請(qǐng)重試。

5. 瀏覽器訪問llamafactory
在上一步,我們通過SSH與服務(wù)器成功建立了隧道連接,接下來,我們就可以在瀏覽器中輸入如下地址訪問。

http://localhost:7860/

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注意:
請(qǐng)保持命令行全程后臺(tái)運(yùn)行,不要關(guān)閉,否則鏈接會(huì)中斷。

1.4.2 Windows用戶

Windows用戶與服務(wù)器建立隧道連接的方法不同,需要按照官網(wǎng)提示下載程序。

1.下載AutoDL-SSH-Tools

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2.解壓.zip文件后,雙擊運(yùn)行??AutoDL.exe??在AutoDL上使用LLamaFactory進(jìn)行模型訓(xùn)練-AI.x社區(qū)

3.復(fù)制SSH和密碼,填入工具相應(yīng)位置

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4.啟動(dòng)代理

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5.瀏覽器中輸入??http://localhost:7860/??后,訪問llamafactory

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模型訓(xùn)練

1. 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

此處復(fù)用【課程總結(jié)】day24(上):大模型三階段訓(xùn)練方法(LLaMa Factory)中的數(shù)據(jù)。

1.1 下載數(shù)據(jù)

git clone https://www.modelscope.cn/datasets/xiaofengalg/Chinese-medical-dialogue.git

1.2 注冊(cè)自定義數(shù)據(jù)

在LLamaFactory的??dataset_info.json??中添加如下數(shù)據(jù)集:

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

注意:
以上file_name是數(shù)據(jù)集的絕對(duì)路徑,需要根據(jù)實(shí)際情況修改。

2. 模型準(zhǔn)備

git clone https://www.modelscope.cn/qwen/Qwen2-0.5B.git

3. 模型訓(xùn)練

后續(xù)內(nèi)容與??【大模型三階段訓(xùn)練方法(LLaMa Factory)】??一致,此處不再贅述。

總結(jié)

  • 在AutoDL上使用LLamaFactory進(jìn)行模型訓(xùn)練,需要進(jìn)行端口映射,具體方法為使用SSH隧道。
  • 建立SSH隧道在Mac和Windows下不同,Mac直接使用命令行運(yùn)行ssh命令,Window下需要下載客戶端程序運(yùn)行。
  • 運(yùn)行SSH命令時(shí),需要根據(jù)需要設(shè)置相應(yīng)映射的端口。

?

本文轉(zhuǎn)載自公眾號(hào)一起AI技術(shù) 作者:熱情的Dongming

原文鏈接:??https://mp.weixin.qq.com/s/N4qG9mazswyzUWRHuSpjUA??


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