从零开始训练 Llama 模型

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，我们将逐步讲解使用 Llama 模型架构和 Transformers 库训练语言模型的过程。

1. 安装所需库

我们将首先使用 pip 安装必要的库。

!pip install -q datasets accelerate evaluate trl accelerate transformers jinja2

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. 加载所需库和模型

我们将导入所需的库并加载 Llama 模型和分词器。

这部分相当复杂，请耐心阅读。

from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("your_dataset_name", split="train") # load the dataset

在这里，我们将获取要传递给分词器的语料库。

def get_training_corpus():
    for i in range(0, len(dataset), 1000):
        yield dataset[i : i + 1000]["text"]

training_corpus = get_training_corpus()

基础分词器由您选择，我使用的是一个空白分词器，但很多人选择不同的分词器，例如 gpt2。

from tokenizers import ByteLevelBPETokenizer

tokenizer = ByteLevelBPETokenizer()
tokenizer.train_from_iterator(
    training_corpus,
    vocab_size=3200,
    min_frequency=2,
    special_tokens=["<s>", "<pad>", "</s>", "<unk>", "<mask>", "<|user|>", "<|bot|>", "<|end|>"] # you can pick the last two or three, as you'll see next
)

接下来，我们将定义分词器的特殊标记和聊天模板。

from transformers import PreTrainedTokenizerFast

special_tokens = {
    "bos_token": "<s>",
    "eos_token": "</s>",
    "unk_token": "<unk>",
    "pad_token": "<pad>",
    "mask_token": "<mask>",
    "additional_special_tokens": ["<|user|>", "<|bot|>", "<|end|>"] # same here
}
tokenizer.add_special_tokens(special_tokens)

tokenizer.user_token_id = tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|user|>") # here
tokenizer.assistant_token_id = tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|bot|>") # too

chat_template = "{{ bos_token }}{% for message in messages %}{% if (message['role'] == 'user') != (loop.index0 % 2 == 0) %}{{ raise_exception('Conversation roles must alternate user/assistant/user/assistant/...') }}{% endif %}{% if message['role'] == 'user' %}{{ '<|user|>\n' + message['content'] + '<|end|>\n' }}{% elif message['role'] == 'assistant' %}{{ '<|bot|>\n' + message['content'] + '<|end|>\n' }}{% else %}{{ raise_exception('Only user and assistant roles are supported!') }}{% endif %}{% endfor %}{{ eos_token }}" # this is where you define the chat template, so you can go crazy here. Something a lot of people do for whatever reason is add seamingly random newline characters

tokenizer.chat_template = chat_template

现在，最后，我们将定义模型。

from transformers import LlamaConfig, LlamaForCausalLM

print(tokenizer.apply_chat_template([{"role": "user", "content": "Why is the sky blue?"}, {"role": "assistant", "content": "Due to rayleigh scattering."}], tokenize=False)) # test to see if the chat template worked

config = LlamaConfig(
    vocab_size=tokenizer.vocab_size,
    hidden_size=512,
    intermediate_size=1024,
    num_hidden_layers=8,
    num_attention_heads=8,
    max_position_embeddings=512,
    rms_norm_eps=1e-6,
    initializer_range=0.02,
    use_cache=True,
    pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
    bos_token_id=tokenizer.bos_token_id,
    eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
    tie_word_embeddings=False,
)

model = LlamaForCausalLM(config)

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映射数据集。

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

dataset = dataset.map(format_prompts, batched=True)

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

5. 设置训练参数

定义训练参数

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" # sgd, my beloved
)

6. 创建训练器

我们将从 `trl` 库中创建一个 `SFTTrainer` 实例。

from trl import SFTTrainer

trainer = SFTTrainer(
    model=model,
    tokenizer=tokenizer,
    args=args,
    train_dataset=dataset,
    dataset_text_field='text',
    max_seq_length=512
)

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 账户，以便将来使用或共享。

就是这样！