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模型应用-LLM微调
LLM模型微调是在大型语言模型基础上进行优化，以提升模型在特定任务上表现的技术。以下是关于LLM模型微调的关键点：微调框架：LLaMAFactory：专门为大型语言模型设计的微调框架，支持多种知名语言模型，如LLaMA、BLOOM等，简化和加速了训练与微调过程。微调方法：全参调整：对整个模型的所有参数进行调整。
LLAMA2的开源与微调趋势：案例背景：自LLAMA2开源以来，微调LLM模型已成为一种新趋势，为AI领域带来了新的活力和可能性。案例特点：LLAMA2的开源为个人玩家提供了进入LLM领域的大门，使得更多人可以尝试微调模型并探索其潜力。
Lora方法在大型语言模型上增加额外的低秩矩阵，仅训练这部分参数。微调代码中，可设置参数如训练路径、模型目录、训练周期、批次大小、秩值等。CUDA_VISIBLE_DEVICES命令用于指定训练时使用的显卡。实验结果表明，对于指定任务，Freeze、P-Tuning和Lora方法都能有效提升模型性能。
Adapter tuning(2019)(1) 论文信息论文《Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP》(2) 思路引入适配器模块，为每个任务增加少量可训练参数，保持原始模型参数不变，实现高度参数共享。(3) 优势在少量参数增加下达到接近全参数微调的性能，高度参数共享，降低训练成本。
本文以LoRA： Low-Rank Adaptation of Large Language Models为例，介绍大模型微调技术。首先，我们了解大模型微调的背景和原理。由于大模型参数量巨大，如70B参数的模型，仅以FP16数据类型存储，weight数据就需要130GB显存。
大模型微调技术LoRA
〖壹〗、 LoRA是一种针对大型预训练模型的微调技术，全称为LowRank Adaptation。其核心特点与原理如下：核心理念：引入少量可训练参数来调整预训练模型的行为。无需重新训练整个模型，显著减少计算资源和时间需求。技术原理：在原始权重矩阵W旁边添加两个小的可调整矩阵A和B，而不改变W的参数。
〖贰〗、 独特LoRA微调技术：鸭嘴兽70B模型采用了LoRA微调和PEFT技术。这种方法保留了预训练权重，降低了可训练参数的数量，从而节省了时间和成本。此外，研究团队特别关注非注意力模块的优化，发现针对这些模块的微调比传统注意力模块更为高效。这种微调策略有助于模型在整体性能和特定领域表现上取得平衡。
〖叁〗、 广泛适用性：LoRA技术可以有效应用于LLaMA等大型语言模型，实现快速微调，同时保持模型的高性能和资源效率。这使得LLM的定制和应用更加广泛和经济。综上所述，LoRA技术为高效微调大型语言模型提供了有力工具，使得调教LLaMA类大模型变得更加容易和高效。
〖肆〗、 大型语言模型如LlaMa2是在广泛文本语料库上预先训练的，能够预测序列中的下一个词标，但不直接回应指令。指令调整使模型与人类期望一致。QLoRA技术：在本案例中，采用参数高效微调中的QLoRA技术进行微调。QLoRA是一种参数高效的方法，适用于资源受限的环境，如使用Google Colab上的T4 GPU。
〖伍〗、 LoRA是一种前沿高效微调技术，通过分解权重矩阵降低计算成本，提高效率。其核心目标是增强大型语言模型在特定任务上的性能，同时保持模型的通用性和灵活性，实现跨任务和数据集的有效迁移学习。在处理多变语言任务时，LoRA展现较大优势，受到广泛关注。
在消费级GPU调试LLM的三种方法:梯度检查点,LoRA和量化
在消费级GPU调试LLM的三种方法分别是梯度检查点、LoRA和量化，以下是这三种方法的详细介绍： 梯度检查点 技术原理：梯度检查点是一种动态计算技术，通过跟踪反向传播过程，仅保存关键层的梯度信息，减少内存占用。
梯度检查点是一种动态计算技术，允许在神经网络训练中仅保留所需层的计算，从而减少内存占用。通过跟踪反向传播过程，仅保存关键层的梯度信息，使得在内存使用上更加高效。设置合理的检查点数量（如O(sqrt(n))个，n为层数）有助于平衡计算时间和内存存储。
通过集成bitsandbytes库，用户可以方便地加载4位量化模型，例如将load_in_4bit=True传递给from_pretrained方法。此外，论文还探讨了不同量化变体的使用，以及如何根据需求调整计算数据类型以优化性能和内存效率。
最后，使用Q4_K_M和Q5_K_M方法量化模型是唯一需要GPU的步骤。量化后的模型已准备就绪，可进行推理。我们可以检查bin文件的大小，以评估压缩效果。Q4_K_M模型占用08GB，Q5_K_M模型占用78GB，分别比原始FP16模型小3倍和8倍。使用llama.cpp高效运行这些模型。
LLM训练部署方法主要包括：微调：通过指令数据对基础模型进行微调，如Alpaca、Vicuna等模型，以提升特定任务性能。量化训练：如Guano和QLORA模型，通过量化技术降低模型大小，提高部署效率。高效微调技术：如使用LoRA、Adapter等PEFT方法，加速模型微调过程。
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