使用 TRL 对 TinyLlama 进行微调以生成文本

此脚本已弃用！自发布以来，transformers 已进行了多次更新！

在本教程中，我们将详细介绍如何使用 TinyLlama 模型和 Transformers 库训练语言模型。

1. 安装所需库

我们首先使用 pip 安装必要的库

!pip install -q datasets accelerate evaluate trl accelerate

2. 登录 Hugging Face Hub

接下来，我们将登录 Hugging Face Hub 以访问所需的模型和数据集

from huggingface_hub import notebook_login

notebook_login()

3. 加载必要库和模型

我们将导入所需库并加载 TinyLlama 模型和分词器

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_id = "TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

4. 格式化数据集

我们将定义一个函数来格式化数据集中的提示，并加载数据集

def format_prompts(examples):
    """
    Define the format for your dataset
    This function should return a dictionary with a 'text' key containing the formatted prompts.
    """
    pass

from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("your_dataset_name", split="train")
dataset = dataset.map(format_prompts, batched=True)

dataset['text'][2] # Check to see if the fields were formatted correctly

5. 设置训练参数

我们将设置训练参数

from transformers import TrainingArguments

args = TrainingArguments(
    output_dir="your_output_dir",
    num_train_epochs=4, # replace this, depending on your dataset
    per_device_train_batch_size=16,
    learning_rate=1e-4,
    optim="sgd"
)

6. 创建训练器

我们将从 trl 库创建一个 SFTTrainer 实例

from trl import SFTTrainer

trainer = SFTTrainer(
    model=model,
    args=args,
    train_dataset=dataset,
    dataset_text_field='text',
    max_seq_length=1024,
)

7. 训练模型

最后，我们将开始训练过程

trainer.train()

8. 将训练好的模型推送到 Hugging Face Hub

训练完成后，您可以使用以下命令将训练好的模型推送到 Hugging Face Hub

trainer.push_to_hub()

这将把模型上传到您的 Hugging Face Hub 帐户，以便将来使用或共享。

就是这样！您现在已经使用 TinyLlama 模型训练了一个语言模型。您可以根据需要随意修改代码或尝试不同的配置。