书生大模型实战营闯关记录----第六关：大语言模型微调实战，LoRA和QLoRA微调，理论+Xtuner微调实操

Ace_bb2024-08-11 17:01

文章目录

  • 大语言模型微调基础
    • [1 基本概念](#1 基本概念)
      • [1.1 Finetune简介](#1.1 Finetune简介)
        • [1.1.1 Finetune的两种范式](#1.1.1 Finetune的两种范式)
      • [1.2 微调技术](#1.2 微调技术)
        • [1.2.1 LoRA简介](#1.2.1 LoRA简介)
        • [1.2.2 QLoRA简介](#1.2.2 QLoRA简介)
    • [1 微调前置基础](#1 微调前置基础)
    • [2 准备工作](#2 准备工作)
      • [2.2 创建虚拟环境](#2.2 创建虚拟环境)
      • [2.3 安装 XTuner](#2.3 安装 XTuner)
      • [2.4 模型准备](#2.4 模型准备)
    • [3 快速开始](#3 快速开始)
      • [3.1 微调前的模型对话](#3.1 微调前的模型对话)
      • [3.2 指令跟随微调](#3.2 指令跟随微调)
        • [3.2.1 准数据文件](#3.2.1 准数据文件)
        • [3.2.2 准备配置文件](#3.2.2 准备配置文件)
          • [3.2.2.3 对配置文件进行修改](#3.2.2.3 对配置文件进行修改)
        • [3.2.3 启动微调](#3.2.3 启动微调)
        • [3.2.4 模型格式转换](#3.2.4 模型格式转换)
        • [3.2.5 模型合并](#3.2.5 模型合并)
      • [3.3 微调后的模型对话](#3.3 微调后的模型对话)

大语言模型微调基础

1 基本概念

在进行微调之前，我们需要了解一些基本概念。

1.1 Finetune简介

微调（fine-tuning）是一种基于预训练模型，通过少量的调整（fine-tune）来适应新的任务或数据的方法。

微调是在预训练模型的基础上，将模型中一些层的权重参数进行微调，以适应新的数据集或任务。

预训练模型部分已经在大规模数据上得到了训练，它们通常是较为通用且高性能的模型，因此可以很好地作为新任务的起点。微调可以加快模型的收敛速度，降低模型过拟合的风险，并在不消耗过多计算资源的情况下获取较好的模型性能。

1.1.1 Finetune的两种范式

在大模型的下游应用中，经常会用到两种微调模式：增量预训练 和 指令跟随 。

增量预训练

增量预训练是一种在已有预训练模型（比如：InternLM基座模型）的基础上，利用特定领域的数据进行进一步训练的方法。它的目的是在保持模型原有能力的同时，注入新的领域知识，进一步优化现有的预训练模型，从而提升模型在特定领域任务中的表现（比如：InternLM垂类基座模型）。增量预训练模型能够接受少量的新数据进行更新并适应新的任务，而不需要重新训练整个模型，这种方式可以很好地利用现有的预训练模型的知识，并在新数据上获得更好的性能。

指令跟随

指令跟随是指让模型根据用户输入的指令来执行相应的操作。模型通过对大量自然语言指令和相应操作的数据进行训练，学习如何将指令分解为具体的子任务，并选择合适的模块来执行这些任务（比如：InternLM垂类对话模型）。

1.2 微调技术

大多数大型语言模型（LLM）的参数规模巨大，且规模日益增大，导致模型的训练和微调成本高昂，直接训练需要耗费大量计算资源和费用。近年来，如何高效地对大模型进行微调成为了研究热点，而LoRA和QLoRA两种微调技术因其高效性和实用性受到了广泛关注。

1.2.1 LoRA简介

LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种使用低精度权重对大型预训练语言模型进行微调的技术，它的核心思想是在不改变原有模型权重的情况下，通过添加少量新参数来进行微调。这种方法降低了模型的存储需求，也降低了计算成本，实现了对大模型的快速适应，同时保持了模型性能。

然而，由于使用了低精度权重，LoRA的一个潜在的缺点是在微调过程中可能会丢失一些原始模型的高阶特征信息，因此可能会降低模型的准确性。

1.2.2 QLoRA简介

QLoRA（Quantized LoRA）微调技术是对LoRA的一种改进，它通过引入高精度权重和可学习的低秩适配器来提高模型的准确性。并且在LoRA的基础上，引入了量化技术。通过将预训练模型量化为int4格式，可以进一步减少微调过程中的计算量，同时也可以减少模型的存储空间，这对于在资源有限的设备上运行模型非常有用。最终，可以使我们在消费级的显卡上进行模型的微调训练。

1 微调前置基础

本节主要重点是带领大家实现个人小助手微调，如果想了解微调相关的基本概念，可以访问XTuner微调前置基础。

2 准备工作

环境安装：我们想要用简单易上手的微调工具包 XTuner 来对模型进行微调的话，第一步是安装 XTuner ！安装基础的工具是一切的前提，只有安装了 XTuner 我们才能够去执行后续的操作。

数据集构建：在完成 XTuner 的安装后，我们下一步就需要去明确我们自己的微调目标了。我们想要利用微调做一些什么事情呢，然后为了实现这个目标，我们需要准备相关的硬件资源和数据。

启动微调：在确定了自己的微调目标后，我们就可以在 XTuner 的配置库中找到合适的配置文件并进行对应的修改。修改完成后即可一键启动训练！训练好的模型也可以仅仅通过在终端输入一行命令来完成转换和部署工作！

2.2 创建虚拟环境

在安装 XTuner 之前，我们需要先创建一个虚拟环境。使用 Anaconda 创建一个名为 xtuner0121 的虚拟环境，可以直接执行命令。

bash 复制代码 
# 创建虚拟环境
conda create -n xtuner0121 python=3.10 -y

# 激活虚拟环境（注意：后续的所有操作都需要在这个虚拟环境中进行）
conda activate xtuner0121

# 安装一些必要的库
conda install pytorch==2.1.2 torchvision==0.16.2 torchaudio==2.1.2 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia -y
# 安装其他依赖
pip install transformers==4.39.3
pip install streamlit==1.36.0

2.3 安装 XTuner

虚拟环境创建完成后，就可以安装 XTuner 了。首先，从 Github 上下载源码。

bash 复制代码 
# 创建一个目录，用来存放源代码
mkdir -p /root/InternLM/code

cd /root/InternLM/code

git clone -b v0.1.21  https://github.com/InternLM/XTuner /root/InternLM/code/XTuner

其次，进入源码目录，执行安装。

bash 复制代码 
# 进入到源码目录
cd /root/InternLM/code/XTuner
conda activate xtuner0121

# 执行安装
pip install -e '.[deepspeed]'

如果速度太慢可以换成 pip install -e '.[deepspeed]' -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

最后，我们可以验证一下安装结果。

bash 复制代码 
xtuner version

对于很多初学者而言，我们可能不太熟悉 XTuner 的用法，那么我们可以通过以下命令来查看相关的帮助。

bash 复制代码 
xtuner help

对于很多的初学者而言，安装好环境意味着成功了一大半！因此我们接下来就可以进入我们的下一步，准备好我们需要的模型、数据集和配置文件，并进行微调训练！

2.4 模型准备

以书生大模型internlm/internlm2-chat-1_8b为例，进行微调演示。需要在HuggingFace上下载，下载之前还需要保证git-lfs才能够顺利git clone。
git-lfs安装：

bash 复制代码 
1. curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/github/git-lfs/script.deb.sh | sudo bash
2. sudo apt-get install git-lfs
3. 验证安装成功：
输入： git lfs install
如果出现： git LFS initialized. 则说明成功

下载模型

bash 复制代码 
# 创建一个目录，用来存放微调的所有资料，后续的所有操作都在该路径中进行
mkdir -p /root/path/XTuner
cd /root/path/XTuner
mkdir -p model
git clone https://huggingface.co/internlm/internlm2-chat-1_8b

3 快速开始

这里我们用 internlm2-chat-1_8b 模型，通过 QLoRA 的方式来微调一个自己的小助手认知作为案例来进行演示，目标是让小助手能够正确回答出自己是训练者的小助手。

3.1 微调前的模型对话

我们可以通过网页端的 Demo 来看看微调前 internlm2-chat-1_8b 的对话效果。

首先，我们需要准备一个Streamlit程序的脚本。

需要git clone https://github.com/InternLM/Tutorial下载这个仓库，其中有streamlit_demo.py的代码

Streamlit程序的完整代码是：tools/xtuner_streamlit_demo.py。

我们需要修改18行的model_name_or_path这个变量，修改为前面下载 internlm2-chat-1_8b的目录即可。
然后，我们可以直接启动应用。

bash 复制代码 
conda activate xtuner0121

streamlit run /root/InternLM/Tutorial/tools/xtuner_streamlit_demo.py

最后，我们就可以在本地通过浏览器访问：http://127.0.0.1:8501 来进行对话了。

3.2 指令跟随微调

下面我们对模型进行微调，让模型认识到自己的弟位，了解它自己是你的一个助手。

3.2.1 准数据文件

为了让模型能够认清自己的身份弟位，在询问自己是谁的时候按照我们预期的结果进行回复，我们就需要通过在微调数据集中大量加入这样的数据。我们准备一个数据集文件datas/assistant.json，文件内容为对话数据。

bash 复制代码 
cd /root/path/XTuner
mkdir -p datas

为了简化数据文件准备，我们也可以通过脚本生成的方式来准备数据。创建一个脚本文件 xtuner_generate_assistant.py ：

bash 复制代码 
cd /root/InternLM/XTuner
touch xtuner_generate_assistant.py

输入脚本内容并保存：
xtuner_generate_assistant.py

python 复制代码 
import json

# 设置用户的名字
name = '李大爷'
# 设置需要重复添加的数据次数
n =  3750

# 初始化数据
data = [
    {"conversation": [{"input": "请介绍一下你自己", "output": "我是{}的小助手，内在是上海AI实验室书生·浦语的1.8B大模型哦".format(name)}]},
    {"conversation": [{"input": "你在实战营做什么", "output": "我在这里帮助{}完成XTuner微调个人小助手的任务".format(name)}]}
]

# 通过循环，将初始化的对话数据重复添加到data列表中
for i in range(n):
    data.append(data[0])
    data.append(data[1])

# 将data列表中的数据写入到'datas/assistant.json'文件中
with open('datas/assistant.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    # 使用json.dump方法将数据以JSON格式写入文件
    # ensure_ascii=False 确保中文字符正常显示
    # indent=4 使得文件内容格式化，便于阅读
    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)

为了训练出自己的小助手，需要将脚本中name后面的内容修改为你自己的名称。

python 复制代码 
# 将对应的name进行修改（在第4行的位置）
name = "你自己的名称"

假如想要让微调后的模型能够完完全全认识到你的身份，我们还可以把第6行的n的值调大一点。不过n值太大的话容易导致过拟合，无法有效回答其他问题。

然后执行该脚本来生成数据文件。

bash 复制代码 
cd /root/InternLM/XTuner
conda activate xtuner0121

python xtuner_generate_assistant.py
3.2.2 准备配置文件

在准备好了模型和数据集后，我们就要根据我们选择的微调方法结合微调方案来找到与我们最匹配的配置文件了，从而减少我们对配置文件的修改量。

配置文件其实是一种用于定义和控制模型训练和测试过程中各个方面的参数和设置的工具。

启动微调的配置文件内容为：

python 复制代码 
# Copyright (c) OpenMMLab. All rights reserved.
import torch
from datasets import load_dataset
from mmengine.dataset import DefaultSampler
from mmengine.hooks import (CheckpointHook, DistSamplerSeedHook, IterTimerHook,
                            LoggerHook, ParamSchedulerHook)
from mmengine.optim import AmpOptimWrapper, CosineAnnealingLR, LinearLR
from peft import LoraConfig
from torch.optim import AdamW
from transformers import (AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer,
                          BitsAndBytesConfig)

from xtuner.dataset import process_hf_dataset
from xtuner.dataset.collate_fns import default_collate_fn
from xtuner.dataset.map_fns import alpaca_map_fn, template_map_fn_factory
from xtuner.engine.hooks import (DatasetInfoHook, EvaluateChatHook,
                                 VarlenAttnArgsToMessageHubHook)
from xtuner.engine.runner import TrainLoop
from xtuner.model import SupervisedFinetune
from xtuner.parallel.sequence import SequenceParallelSampler
from xtuner.utils import PROMPT_TEMPLATE, SYSTEM_TEMPLATE

#######################################################################
#                          PART 1  Settings                           #
#######################################################################
# Model
pretrained_model_name_or_path = '/root/model/internlm2-chat-1_8b'
use_varlen_attn = False

# Data
alpaca_en_path = 'datas/assistant.json'
prompt_template = PROMPT_TEMPLATE.internlm2_chat
max_length = 2048
pack_to_max_length = True

# parallel
sequence_parallel_size = 1

# Scheduler & Optimizer
batch_size = 1  # per_device
accumulative_counts = 16
accumulative_counts *= sequence_parallel_size
dataloader_num_workers = 0
max_epochs = 3
optim_type = AdamW
lr = 2e-4
betas = (0.9, 0.999)
weight_decay = 0
max_norm = 1  # grad clip
warmup_ratio = 0.03

# Save
save_steps = 500
save_total_limit = 2  # Maximum checkpoints to keep (-1 means unlimited)

# Evaluate the generation performance during the training
evaluation_freq = 500
SYSTEM = SYSTEM_TEMPLATE.alpaca
evaluation_inputs = [
    '请给我介绍五个上海的景点', 'Please tell me five scenic spots in Shanghai'
]

#######################################################################
#                      PART 2  Model & Tokenizer                      #
#######################################################################
tokenizer = dict(
    type=AutoTokenizer.from_pretrained,
    pretrained_model_name_or_path=pretrained_model_name_or_path,
    trust_remote_code=True,
    padding_side='right')

model = dict(
    type=SupervisedFinetune,
    use_varlen_attn=use_varlen_attn,
    llm=dict(
        type=AutoModelForCausalLM.from_pretrained,
        pretrained_model_name_or_path=pretrained_model_name_or_path,
        trust_remote_code=True,
        torch_dtype=torch.float16,
        quantization_config=dict(
            type=BitsAndBytesConfig,
            load_in_4bit=True,
            load_in_8bit=False,
            llm_int8_threshold=6.0,
            llm_int8_has_fp16_weight=False,
            bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16,
            bnb_4bit_use_double_quant=True,
            bnb_4bit_quant_type='nf4')),
    lora=dict(
        type=LoraConfig,
        r=64,
        lora_alpha=16,
        lora_dropout=0.1,
        bias='none',
        task_type='CAUSAL_LM'))

#######################################################################
#                      PART 3  Dataset & Dataloader                   #
#######################################################################
alpaca_en = dict(
    type=process_hf_dataset,
    dataset=dict(type=load_dataset, path='json', data_files="datas/assistant.json"),
    tokenizer=tokenizer,
    max_length=max_length,
    dataset_map_fn=None,
    template_map_fn=dict(
        type=template_map_fn_factory, template=prompt_template),
    remove_unused_columns=True,
    shuffle_before_pack=True,
    pack_to_max_length=pack_to_max_length,
    use_varlen_attn=use_varlen_attn)

sampler = SequenceParallelSampler \
    if sequence_parallel_size > 1 else DefaultSampler
train_dataloader = dict(
    batch_size=batch_size,
    num_workers=dataloader_num_workers,
    dataset=alpaca_en,
    sampler=dict(type=sampler, shuffle=True),
    collate_fn=dict(type=default_collate_fn, use_varlen_attn=use_varlen_attn))

#######################################################################
#                    PART 4  Scheduler & Optimizer                    #
#######################################################################
# optimizer
optim_wrapper = dict(
    type=AmpOptimWrapper,
    optimizer=dict(
        type=optim_type, lr=lr, betas=betas, weight_decay=weight_decay),
    clip_grad=dict(max_norm=max_norm, error_if_nonfinite=False),
    accumulative_counts=accumulative_counts,
    loss_scale='dynamic',
    dtype='float16')

# learning policy
# More information: https://github.com/open-mmlab/mmengine/blob/main/docs/en/tutorials/param_scheduler.md  # noqa: E501
param_scheduler = [
    dict(
        type=LinearLR,
        start_factor=1e-5,
        by_epoch=True,
        begin=0,
        end=warmup_ratio * max_epochs,
        convert_to_iter_based=True),
    dict(
        type=CosineAnnealingLR,
        eta_min=0.0,
        by_epoch=True,
        begin=warmup_ratio * max_epochs,
        end=max_epochs,
        convert_to_iter_based=True)
]

# train, val, test setting
train_cfg = dict(type=TrainLoop, max_epochs=max_epochs)

#######################################################################
#                           PART 5  Runtime                           #
#######################################################################
# Log the dialogue periodically during the training process, optional
custom_hooks = [
    dict(type=DatasetInfoHook, tokenizer=tokenizer),
    dict(
        type=EvaluateChatHook,
        tokenizer=tokenizer,
        every_n_iters=evaluation_freq,
        evaluation_inputs=evaluation_inputs,
        system=SYSTEM,
        prompt_template=prompt_template)
]

if use_varlen_attn:
    custom_hooks += [dict(type=VarlenAttnArgsToMessageHubHook)]

# configure default hooks
default_hooks = dict(
    # record the time of every iteration.
    timer=dict(type=IterTimerHook),
    # print log every 10 iterations.
    logger=dict(type=LoggerHook, log_metric_by_epoch=False, interval=10),
    # enable the parameter scheduler.
    param_scheduler=dict(type=ParamSchedulerHook),
    # save checkpoint per `save_steps`.
    checkpoint=dict(
        type=CheckpointHook,
        by_epoch=False,
        interval=save_steps,
        max_keep_ckpts=save_total_limit),
    # set sampler seed in distributed evrionment.
    sampler_seed=dict(type=DistSamplerSeedHook),
)

# configure environment
env_cfg = dict(
    # whether to enable cudnn benchmark
    cudnn_benchmark=False,
    # set multi process parameters
    mp_cfg=dict(mp_start_method='fork', opencv_num_threads=0),
    # set distributed parameters
    dist_cfg=dict(backend='nccl'),
)

# set visualizer
visualizer = None
# set log level
log_level = 'INFO'
# load from which checkpoint
load_from = None
# whether to resume training from the loaded checkpoint
resume = False
# Defaults to use random seed and disable `deterministic`
randomness = dict(seed=None, deterministic=False)
# set log processor
log_processor = dict(by_epoch=False)
3.2.2.3 对配置文件进行修改

在选择了一个最匹配的配置文件并准备好其他内容后，下面我们要做的事情就是根据我们自己的内容对该配置文件进行调整，使其能够满足我们实际训练的要求。
配置文件介绍

打开配置文件后，我们可以看到整体的配置文件分为五部分：

PART 1 Settings：涵盖了模型基本设置，如预训练模型的选择、数据集信息和训练过程中的一些基本参数（如批大小、学习率等）。

PART 2 Model & Tokenizer：指定了用于训练的模型和分词器的具体类型及其配置，包括预训练模型的路径和是否启用特定功能（如可变长度注意力），这是模型训练的核心组成部分。

PART 3 Dataset & Dataloader：描述了数据处理的细节，包括如何加载数据集、预处理步骤、批处理大小等，确保了模型能够接收到正确格式和质量的数据。

PART 4 Scheduler & Optimizer：配置了优化过程中的关键参数，如学习率调度策略和优化器的选择，这些是影响模型训练效果和速度的重要因素。

PART 5 Runtime：定义了训练过程中的额外设置，如日志记录、模型保存策略和自定义钩子等，以支持训练流程的监控、调试和结果的保存。

一般来说我们需要更改的部分其实只包括前三部分，而且修改的主要原因是我们修改了配置文件中规定的模型、数据集。后两部分都是 XTuner 官方帮我们优化好的东西，一般而言只有在魔改的情况下才需要进行修改。

下面我们将根据项目的需求一步步的进行修改和调整吧！

在 PART 1 的部分，我们需要将pretrained_model_name_or_path 改成我们从HuggingFace上下载的internlm2-chat-1_8b模型目录。以及将alpaca_en_path 修改成我们构建的数据集文件路径。对应的在PART 3的

为了训练过程中能够实时观察到模型的变化情况，XTuner 贴心的推出了一个 evaluation_inputs 的参数来让我们能够设置多个问题来确保模型在训练过程中的变化是朝着我们想要的方向前进的。我们可以添加自己的输入。dataset也需要修改为

python 复制代码 
dataset=dict(type=load_dataset, path='json', data_files=dict(train=alpaca_en_path))

在 PART 3 的部分，由于我们准备的数据集是 JSON 格式的数据，并且对话内容已经是 input 和 output 的数据对，所以不需要进行格式转换。

注意：dataset_map_fn=None这个需要修改成None

python 复制代码 
#######################################################################
#                          PART 1  Settings                           #
#######################################################################
# 下载的internlm2-chat-1_8b模型位置
pretrained_model_name_or_path = '/root/path/internlm2-chat-1_8b'

# 构造的数据集位置
alpaca_en_path = 'datas/assistant.json'
# 测试输入
evaluation_inputs = [
   '请介绍一下你自己', 'Please introduce yourself'
]

#######################################################################
#                      PART 3  Dataset & Dataloader                   #
#######################################################################
alpaca_en = dict(
    type=process_hf_dataset,
   dataset=dict(type=load_dataset, path='json', data_files=dict(train=alpaca_en_path)), # 修改加载文件的方法
    tokenizer=tokenizer,
    max_length=max_length,
    dataset_map_fn=None,  # 这里改成None
    template_map_fn=dict(
        type=template_map_fn_factory, template=prompt_template),
    remove_unused_columns=True,
    shuffle_before_pack=True,
    pack_to_max_length=pack_to_max_length,
    use_varlen_attn=use_varlen_attn)

除此之外，我们还可以对一些重要的参数进行调整，包括学习率（lr）、训练的轮数（max_epochs）等等。
常用参数介绍

参数名 解释
data_path 数据路径或 HuggingFace 仓库名
max_length 单条数据最大 Token 数，超过则截断
pack_to_max_length 是否将多条短数据拼接到 max_length，提高 GPU 利用率
accumulative_counts 梯度累积，每多少次 backward 更新一次参数
sequence_parallel_size 并行序列处理的大小，用于模型训练时的序列并行
batch_size 每个设备上的批量大小
dataloader_num_workers 数据加载器中工作进程的数量
max_epochs 训练的最大轮数
optim_type 优化器类型，例如 AdamW
lr 学习率
betas 优化器中的 beta 参数，控制动量和平方梯度的移动平均
weight_decay 权重衰减系数，用于正则化和避免过拟合
max_norm 梯度裁剪的最大范数，用于防止梯度爆炸
warmup_ratio 预热的比例，学习率在这个比例的训练过程中线性增加到初始学习率
save_steps 保存模型的步数间隔
save_total_limit 保存的模型总数限制，超过限制时删除旧的模型文件
prompt_template 模板提示，用于定义生成文本的格式或结构
... ...

如果想充分利用显卡资源，可以将 max_length 和 batch_size 这两个参数调大。

3.2.3 启动微调

完成了所有的准备工作后，我们就可以正式的开始我们下一阶段的旅程：XTuner 启动~！

当我们准备好了所有内容，我们只需要将使用 xtuner train 命令令即可开始训练。

xtuner train 命令用于启动模型微调进程。该命令需要一个参数：CONFIG 用于指定微调配置文件。这里我们使用修改好的配置文件 internlm2_chat_1_8b_qlora_alpaca_e3_copy.py。

训练过程中产生的所有文件，包括日志、配置文件、检查点文件、微调后的模型等，默认保存在 work_dirs 目录下，我们也可以通过添加 --work-dir 指定特定的文件保存位置。

bash 复制代码 
cd /root/InternLM/XTuner
conda activate xtuner0121

xtuner train ./internlm2_chat_1_8b_qlora_alpaca_e3_copy.py

在训练完后，我们的目录结构应该是这样子的。
目录结构

├── work_dirs
│   └── internlm2_chat_1_8b_qlora_alpaca_e3_copy
│       ├── 20240626_222727
│       │   ├── 20240626_222727.log
│       │   └── vis_data
│       │       ├── 20240626_222727.json
│       │       ├── config.py
│       │       ├── eval_outputs_iter_95.txt
│       │       └── scalars.json
│       ├── internlm2_chat_1_8b_qlora_alpaca_e3_copy.py
│       ├── iter_96.pth
│       └── last_checkpoint
3.2.4 模型格式转换

模型转换的本质其实就是将原本使用 Pytorch 训练出来的模型权重文件转换为目前通用的 HuggingFace 格式文件，那么我们可以通过以下命令来实现一键转换。

我们可以使用 xtuner convert pth_to_hf 命令来进行模型格式转换。

xtuner convert pth_to_hf 命令用于进行模型格式转换。该命令需要三个参数：CONFIG 表示微调的配置文件， PATH_TO_PTH_MODEL 表示微调的模型权重文件路径，即要转换的模型权重， SAVE_PATH_TO_HF_MODEL 表示转换后的 HuggingFace 格式文件的保存路径。

除此之外，我们其实还可以在转换的命令中添加几个额外的参数，包括：

参数名 解释
--fp32 代表以fp32的精度开启，假如不输入则默认为fp16
--max-shard-size {GB} 代表每个权重文件最大的大小（默认为2GB）
bash 复制代码 
cd /root/InternLM/XTuner
conda activate xtuner0121

# 先获取最后保存的一个pth文件
pth_file=`ls -t ./work_dirs/internlm2_chat_1_8b_qlora_alpaca_e3_copy/*.pth | head -n 1`
export MKL_SERVICE_FORCE_INTEL=1
export MKL_THREADING_LAYER=GNU
xtuner convert pth_to_hf ./internlm2_chat_1_8b_qlora_alpaca_e3_copy.py ${pth_file} ./hf

模型格式转换完成后，我们的目录结构应该是这样子的。
目录结构

├── hf
│   ├── README.md
│   ├── adapter_config.json
│   ├── adapter_model.bin
│   └── xtuner_config.py

转换完成后，可以看到模型被转换为 HuggingFace 中常用的 .bin 格式文件，这就代表着文件成功被转化为 HuggingFace 格式了。

此时，hf 文件夹即为我们平时所理解的所谓 "LoRA 模型文件"

可以简单理解：LoRA 模型文件 = Adapter

3.2.5 模型合并

对于 LoRA 或者 QLoRA 微调出来的模型其实并不是一个完整的模型，而是一个额外的层（Adapter），训练完的这个层最终还是要与原模型进行合并才能被正常的使用。

对于全量微调的模型（full）其实是不需要进行整合这一步的，因为全量微调修改的是原模型的权重而非微调一个新的 Adapter ，因此是不需要进行模型整合的。

在 XTuner 中提供了一键合并的命令 xtuner convert merge，在使用前我们需要准备好三个路径，包括原模型的路径、训练好的 Adapter 层的（模型格式转换后的）路径以及最终保存的路径。

xtuner convert merge命令用于合并模型。该命令需要三个参数：LLM 表示原模型路径，ADAPTER 表示 Adapter 层的路径， SAVE_PATH 表示合并后的模型最终的保存路径。

在模型合并这一步还有其他很多的可选参数，包括：

参数名 解释
--max-shard-size {GB} 代表每个权重文件最大的大小（默认为2GB）
--device {device_name} 这里指的就是device的名称，可选择的有cuda、cpu和auto，默认为cuda即使用gpu进行运算
--is-clip 这个参数主要用于确定模型是不是CLIP模型，假如是的话就要加上，不是就不需要添加
bash 复制代码 
cd /root/InternLM/XTuner
conda activate xtuner0121

export MKL_SERVICE_FORCE_INTEL=1
export MKL_THREADING_LAYER=GNU
xtuner convert merge /root/InternLM/XTuner/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b ./hf ./merged --max-shard-size 2GB

模型合并完成后，我们的目录结构应该是这样子的。
目录结构

├── merged
│   ├── config.json
│   ├── configuration_internlm2.py
│   ├── generation_config.json
│   ├── modeling_internlm2.py
│   ├── pytorch_model-00001-of-00002.bin
│   ├── pytorch_model-00002-of-00002.bin
│   ├── pytorch_model.bin.index.json
│   ├── special_tokens_map.json
│   ├── tokenization_internlm2.py
│   ├── tokenization_internlm2_fast.py
│   ├── tokenizer.json
│   ├── tokenizer.model
│   └── tokenizer_config.json

在模型合并完成后，我们就可以看到最终的模型和原模型文件夹非常相似，包括了分词器、权重文件、配置信息等等。

3.3 微调后的模型对话

微调完成后，我们可以再次运行xtuner_streamlit_demo.py脚本来观察微调后的对话效果，不过在运行之前，我们需要将脚本中的模型路径修改为微调后的模型的路径。

diff 复制代码 
# 直接修改脚本文件第18行
- model_name_or_path = "/root/InternLM/XTuner/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b"
+ model_name_or_path = "/root/InternLM/XTuner/merged"

然后，我们可以直接启动应用。

bash 复制代码 
conda activate xtuner0121

streamlit run /root/InternLM/Tutorial/tools/xtuner_streamlit_demo.py

运行后，确保端口映射正常，如果映射已断开则需要重新做一次端口映射。

bash 复制代码 
ssh -CNg -L 8501:127.0.0.1:8501 root@ssh.intern-ai.org.cn -p 43551

最后，通过浏览器访问：http://127.0.0.1:8501 来进行对话了。

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