2024年4月18日,Meta AI 正式宣布推出 Llama 3,这标志着开源大型语言模型(LLM)领域的又一重大进步。如同一颗重磅炸弹, Llama 3 以其卓越的性能和广泛的应用前景,预示着 AI 技术的新时代。
目前开源的是Llama3 8B 和 70B,趁着五一小长假,别人在外人从众,我在家偷偷魔改Llama3
一、魔改目标
把原来Meta AI 研发的Llama 3训练成本人自己的大模型,让他拥有对主人我的认知。
二、魔改工具
使用全链路开发工具。
三、开始魔改
1、下载工具Xtuner
bash
cd ~
git clone -b v0.1.18 https://github.com/InternLM/XTuner
cd XTuner
pip install -e .
2、准备数据
用python脚本生产训练数据,格式如下:
bash
[
{
"conversation": [
{
"system": "你是一个懂中文的小助手",
"input": "你是(请用中文回答)",
"output": "您好,我是Jin's AI,一个由Jin 打造的人工智能助手,请问有什么可以帮助您的吗?"
}
]
},
{
"conversation": [
{
"system": "你是一个懂中文的小助手",
"input": "Who are you(请用中文回答)",
"output": "您好,我是Jin's AI,一个由Jin 打造的人工智能助手,请问有什么可以帮助您的吗?"
}
]
}
]
3、开始训练
bash
xtuner train configs/assistant/llama3_8b_instruct_qlora_assistant.py --work-dir /root/llama3_pth
4、转换格式
bash
xtuner convert pth_to_hf /root/llama3_pth/llama3_8b_instruct_qlora_assistant.py \
/root/llama3_pth/iter_500.pth \
/root/llama3_hf_adapter
5、合并Adapter
bash
export MKL_SERVICE_FORCE_INTEL=1
xtuner convert merge /root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct \
/root/llama3_hf_adapter\
/root/llama3_hf_merged
四、见证奇迹
现在开始教Llama3做人了,哈哈哈,"指鹿为马"
bash
streamlit run ~/Llama3-XTuner-CN/tools/internstudio_web_demo.py \
/root/llama3_hf_merged
魔改前Llama3对自己的认知,"一派胡言"
魔改后小样终于知道自己姓啥名谁了,"态度端正"