【飞桨AI实战】PaddleNLP大模型指令微调，从0打造你的专属家常菜谱管家

1.项目背景

家庭烹饪作为日常生活的重要组成部分，不仅关乎健康，也是家庭情感交流的重要方式。

相信很多小伙伴在烹饪时也会困惑：不知道如何选择合适的食材和菜谱，或者缺乏灵感来创造新的菜品。

最近看到一本《家庭实用菜谱大全》，就想能不能结合它做一款推荐家常菜谱的专属大模型出来。

PaddleNLP大模型套件是一个基于飞桨（PaddlePaddle）开发的大语言模型(LLM)开发库，提供了大量的预训练 LLM 和高级 API，本次分享我们将尝试用飞桨的大模型套件，进行指令微调，做一款能够推荐菜品、具体食材和做法的大模型。

先简单画一个框架图，盘点一下本项目的具体工作，希望给感兴趣的同学一点大模型应用上的参考和帮助。

2. 百度 AI Studio 平台

本次将采用 AI Studio 平台中的免费 GPU 资源，在平台注册账号后，点击创建项目-选择 NoteBook 任务，然后添加数据集，如下图所示，完成项目创建。启动环境选择 GPU 资源。

创建项目的方式有两种：

• 一是在 AI Studio 平台参考如下方式，新建项目。

• 二是直接 fork 一个平台上的已有项目，选择【PaddleNLP大模型微调】从0打造你的专属家常菜谱管家的最新版本，点击 fork，成功后会在自己账号下新建项目副本，其中已经挂载了项目数据集和核心代码。

为了快速跑通项目流程，建议直接 fork 源项目。

3. 开始实战

3.1 菜谱数据生成

注：大模型微调使用的对话数据，已经上传到数据集中，可直接跳转到 3.2 进行微调使用。本节将主要介绍数据的制作过程，供感兴趣的同学参考。

首先我们准备一个虚拟环境，这样每次重启项目时，无需重新安装项目依赖

打开一个终端，在根目录下创建一个虚拟环境：

conda create -p /home/aistudio/envs/bot python=3.10

一键启动虚拟环境：

source activate /home/aistudio/envs/bot/

进入项目目录，安装相关依赖：

cd /home/aistudio/recipe_bot/
pip install -r requirements.txt

3.1.1 文本提取

本次用于菜谱信息提取的文档，存放在加载的数据集中：/home/aistudio/data/data290409/家庭实用菜谱大全.pdf

参考代码：/home/aistudio/recipe_bot/core.py

我们首先需要将文档中的文本信息提取出来，可以采用两种方法：

• 方式一：PDF 文字提取：选用 PyPDF2
• 方式一：文字识别 OCR，选用 PaddleOCR

方式一实现：

from PyPDF2 import PdfReader
def pypdf_to_txt(input_pdf, output_path='data/pypdf'):
    if not os.path.exists(output_path):
        os.makedirs(output_path)
    pdf_reader = PdfReader(input_pdf)
    # 遍历PDF的每一页
    for page_num in tqdm(range(len(pdf_reader.pages)), desc='pypdf_to_txt'):
        page = pdf_reader.pages[page_num]
        text = page.extract_text()
        # 将文本写入txt文件
        with open(f'{output_path}/{page_num:03d}.txt', "w", encoding="utf-8") as f:
            f.write(text)
if __name__ == '__main__':
    pypdf_to_txt('/home/aistudio/data/data290409/家庭实用菜谱大全.pdf')

方式二实现：

from paddleocr import PaddleOCR
ppocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, debug=False)

def img_ocr(img_path=None, img_data=None):
    if img_data is not None:
        img = img_data
    else:
        img = cv2.imread(img_path)
    result = ppocr.ocr(img)[0]
    texts = []
    if result:
        for line in result:
            # box = line[0]
            text = line[1][0]
            texts.append(text)
    return '\n'.join(texts)

def pdfocr_to_txt(input_pdf, output_path='data/ocr'):
    if not os.path.exists(output_path):
        os.makedirs(output_path)
    pdf_document = fitz.open(input_pdf)
    # 遍历PDF的每一页
    for page_num in tqdm(range(pdf_document.page_count)):
        if os.path.exists(f'{output_path}/{page_num:03d}.txt'):
            continue
        page = pdf_document.load_page(page_num)
        pm = page.get_pixmap()
        pm.save("temp.png")
        img = cv2.imread("temp.png")
        texts = img_ocr(img_data=img)
        with open(f'{output_path}/{page_num:03d}.txt', "w", encoding="utf-8") as f:
            f.write(texts)
if __name__ == '__main__':
    pdfocr_to_txt('/home/aistudio/data/data290409/家庭实用菜谱大全.pdf')

上述代码会将每一页文本内容提取出来保存成 .txt 文件，给大家展示下两种方法提取的结果（左-方法一，右-方法二）：

我们发现，单纯的 OCR 无法胜任文档结构化任务，相对方法二，方法一PyPDF2提取的内容更符合预期一点，不过依然不是我们想要的内容。

此时，不得不祭出最擅长文本结构化的 LLM 了~

3.1.2 文本结构化

LLM 我们选择直接调用百度开放的 ErnieBot API，省去本地部署的麻烦。

参考代码：/home/aistudio/recipe_bot/llm.py

注：调用 ErnieBot API，需要在代码中指定erniebot.access_token，可以通过如下方式获取：右上角账号头像-个人中心-访问令牌。

首先，编写对话代码：

def chat_completion(text='', system='', messages=[], model='ernie-3.5'):
    if not messages:
        messages = [{'role': 'user', 'content': text}]
    response = erniebot.ChatCompletion.create(
        model=model,
        messages=messages,
        system=system
    )
    return response.get_result()

然后，编写给 LLM 的角色提示词：

system_reorg = '''
您是经验丰富的星级大厨和文档解析大师，擅长从图片中提取的文本中精准提取出结构化信息。我会给你文本内容，其中包括3-4道菜谱内容，因为文本内容是通过OCR识别出来的，所以内容有些错乱，您需要从中提取出每道菜的【菜名、材料、调料、做法、特点和厨师一点通】，并整理成markdown格式输出。
要求：
1. 直接回答提取内容即可，不要回答其他任何内容。
2. 整理成markdown格式输出，但不需要加```markdown和```。
3. 输出的markdown格式如下：
## 菜名1
### 材料
- 材料1 - 数量/重量
--- 此处省略，完整提示词可参考项目代码 ---
'''

下面，编写批量化处理代码：

# 获取菜品信息
def get_recipe_info(input_path='data/pypdf', output_path='data/md/recipe'):
    if not os.path.exists(output_path):
        os.makedirs(output_path)
    files = os.listdir(input_path)
    for file in tqdm(files):
        output_file = os.path.join(output_path, file.replace('.txt', '.md'))
        if os.path.exists(output_file):
            continue
        text = open(os.path.join(input_path, file), 'r').read()
        result = chat_completion(text=text, system=system_reorg)
        if result:
            with open(output_file, 'w') as f:
                f.write(result)
if __name__ == '__main__':
    get_recipe_info()

给大家看下 ErnieBot 提取的结果：

整体还是符合预期的，其中 高汤·大匙（具体量未给出），是因为文本并未识别成功，LLM 自然无法给出。

接下来，我们还要提取目录信息，同样编写角色提示词让 LLM 帮我们搞定：

最终，我们在 data/md 文件夹下得到两份 .json 文件，recipe.json 和 directory.json，分别是结构化的菜谱数据和分类数据：

怎么把上述数据，转换成可供大模型微调的数据呢？

3.1.3 对话数据生成

参考飞桨大模型精调文档，PaddleNLP支持的数据格式是每行一个字典，每个字典包含以下字段：

• src : str, List(str), 模型的输入指令（instruction）、提示（prompt），模型应该执行的任务。
• tgt : str, List(str), 模型的输出。
• context（可选）：在训练过程中动态调整 system prompt，传入 system 字段。

为此，参考上述格式，我们可以编写如下函数生成对话数据：

def get_sft_data():
    context = {'system': '您是一位五星级大厨，擅长回答关于一切有关菜谱的问题，包括菜品推荐，食材选择，具体做法等等。'}
    results = []
    # 生成和类别相关的问题
    dir_dict = json.load(open('data/md/directory.json', 'r'))
    for cate, name_list in dir_dict.items():
        for i in range(10):
            src = f'请您帮我推荐几道关于{cate}的菜品'
            tgt = random.sample(name_list, random.randint(2, min(len(name_list), 10)))
            results.append({'src': src, 'tgt': '\n'.join(tgt), 'context': context})
        for i in range(10):
            num = random.randint(2, min(len(name_list), 10))
            src = f'请您帮我推荐{num}道关于{cate}的菜品'
            tgt = random.sample(name_list, num)
            results.append({'src': src, 'tgt': '\n'.join(tgt), 'context': context})
    # 生成和菜名相关的问题
    rec_dict = json.load(open('data/md/recipe.json', 'r'))
    for title, content_dict in rec_dict.items():
        material = '\n'.join(content_dict.get('材料', ''))
        if not material.strip():
            continue
        seasonings = '\n'.join(content_dict.get('调料', ''))
        steps = '\n'.join(content_dict.get('做法', ''))
        charcter = '\n'.join(content_dict.get('特点', ''))
        tips = '\n'.join(content_dict.get('厨师一点通', ''))
        src = f'{title}这道菜需要准备些什么食材和调料'
        tgt = f'{title}这道菜需要准备的食材有：{material}，调料有：{seasonings}'
        results.append({'src': src, 'tgt': tgt, 'context': context})
        src = f'{title}这道菜怎么做'
        if tips:
            tgt = f'{title}这道菜的具体做法如下：{steps}，最后再给你点小建议：{tips}'
        else:
            tgt = f'{title}这道菜的具体做法如下：{steps}'
        results.append({'src': src, 'tgt': tgt, 'context': context})
        if charcter:
            src = f'{title}这道菜有什么特点'
            tgt = f'{title}的特点是：{charcter}'
            results.append({'src': src, 'tgt': tgt, 'context': context})
            src = f'我今天想吃点{charcter}的菜，你可以帮我推荐一道菜么'
            tgt = f'没问题，{title}这道菜{charcter}，需要准备的食材有：{material}，调料有：{seasonings}，具体做法如下：{steps}，最后再给你点小建议：{tips}'
            results.append({'src': src, 'tgt': tgt, 'context': context})
    random.shuffle(results)
    with open('data/sft_data.json', 'w') as f:
        f.write(json.dumps(results, ensure_ascii=False, indent=4))

上述代码分别生成：和类别相关的问题，和菜名相关的问题，共计 2083 条用于训练，我们随机抽取 100 条用于验证。

训练 & 验证数据放在了：/home/aistudio/data/data290409/:

• train.json
• dev.json

感兴趣的小伙伴，也可参考上述代码自行生成。

3.2 LLM 指令微调

数据准备好之后，我们开启 LLM 指令微调。

3.2.1 环境准备

首先，打开一个终端，下载 PaddleNLP 并安装依赖：

git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP.git
cd /home/aistudio/PaddleNLP/
pip install --upgrade paddlenlp==3.0.0b0
pip install paddlepaddle-gpu==3.0.0b1 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu118/

为了方便大家快速跑通流程，这里我们选用 Qwen/Qwen2-0.5B 进行简单测试：

from paddlenlp.transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen2-0.5B")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen2-0.5B", dtype="float16")
input_features = tokenizer("你好！请自我介绍一下。", return_tensors="pd")
outputs = model.generate(**input_features, max_length=128)
print(tokenizer.batch_decode(outputs[0]))

Qwen/Qwen2-0.5B推理大概占用 4G 显存。

3.2.2 数据准备

微调需要进入 llm 目录：

cd /home/aistudio/PaddleNLP/llm

然后准备训练数据，我们在第一步已经生成，直接软链接过来：

mkdir data_sft
ln -s /home/aistudio/data/data290409/train.json data_sft/train.json
ln -s /home/aistudio/data/data290409/dev.json data_sft/dev.json

下面将开始进行模型训练，LLM 微调包括多种方式，这里我们选用最常见的两种方式进行展示。

• SFT 全参微调：对模型的所有参数进行微调，需要更多的计算资源和时间，特别是对参数量巨大的模型
• LoRA 微调：一种参数高效的微调方法，基于 LLM 的内在低秩特性，通过增加旁路矩阵来模拟全参数微调。只训练新增参数，而保持原始参数固定，训练速度更快。

两种微调的脚本均为：python run_finetune.py，唯一的区别是指定不同的配置文件。

接下来，你需要根据自己的配置选择一个 LLM，如果你选择的是 16G 显存的 V100，那么 7B 以上的模型都是跑不了的。

为了方便大家快速跑通流程，下面我们选用 Qwen/Qwen2-0.5B 进行指令微调。SFT 全参微调 和 LoRA 微调 的配置文件分别在：config/qwen/sft_argument.json 和 config/qwen/lora_argument.json。

3.2.3 SFT 全参微调

首先，修改配置文件config/qwen/sft_argument.json，需要修改的几个地方如下:

"model_name_or_path": "Qwen/Qwen2-0.5B", # 指定选用的模型
"dataset_name_or_path": "./data_sft", # 指定数据集位置
"output_dir": "./checkpoints/sft_ckpts",# 指定训练输出模型权重的存放位置

"bf16": false,
"fp16": true,
"use_flash_attention": false

特别注意：

• 如果选用的是 V100，不能使用 "bf16" 和 "use_flash_attention"。因为 V100 的 Compute Capability 为 7.0，不支持 bf16 计算，如需使用，可切换到飞桨的 A100 环境。

• 如果选用的是 A100，且使用"bf16" 和 "use_flash_attention"，需安装 PaddleNLP 自定义 OP。

  cd /home/aistudio/PaddleNLP/csrc
  pip install -r requirements.txt
  python setup_cuda.py install

  安装成功，提示如下：

  Installed /home/aistudio/envs/bot/lib/python3.10/site-packages/paddlenlp_ops-0.0.0-py3.10-linux-x86_64.egg

配置文件准备好之后，一键开启训练：

python run_finetune.py ./config/qwen/sft_argument.json

给大家展示下：不同训练配置下，训练时长对比：

• fp16 不用 flash attention

• fp16 用 flash attention

• bf16 用 flash attention

所以，flash attention 的提速还是很显著的！

bf16（BFloat16）和fp16（Float16）是两种不同的浮点数表示格式，有什么区别？

• bf16：1位符号位，8位指数，7位尾数。
• fp16：1位符号位，5位指数，10位尾数。

所以，bf16 指数范围更大，适合处理大范围的数值，可以减少内存带宽需求，同时保持较好的数值稳定性。，而 fp16 尾数精度更高，适合需要更高精度的小数运算。

3.2.4 LoRA 微调

首先，修改配置文件config/qwen/lora_argument.json，需要修改的几个地方，参考 SFT 全参微调 即可。

配置文件准备好之后，一键开启训练：

python run_finetune.py ./config/qwen/lora_argument.json

训练结束后，还需将 lora 参数合并到主干模型中：

python merge_lora_params.py \
    --model_name_or_path /home/aistudio/.paddlenlp/models/Qwen/Qwen2-0.5B \
    --lora_path ./checkpoints/lora_ckpts \
    --output_path ./checkpoints/lora_merge \
    --device "gpu" \
    --safe_serialization True

脚本参数介绍:

• model_name_or_path: 主干模型参数路径。
• lora_path: LoRA参数路径。
• output_path: 合并参数后保存路径。

3.2.5 推理测试&结果对比

我们采用最简单的推理脚本对训练后的模型进行测试：

from paddlenlp.transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
model_name = "/home/aistudio/.paddlenlp/models/Qwen/Qwen2-0.5B"
# model_name = "/home/aistudio/PaddleNLP/llm/checkpoints/sft_ckpts/"
# model_name = "/home/aistudio/PaddleNLP/llm/checkpoints/lora_merge"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, dtype="float16")
input_features = tokenizer("我今天想吃点鲜香诱人，润滑爽口的菜，你可以帮我推荐一道么", return_tensors="pd")
outputs = model.generate(**input_features, max_length=512)
print(tokenizer.batch_decode(outputs[0]))

对于问题：我今天想吃点鲜香诱人，润滑爽口的菜，你可以帮我推荐一道么

不同模型的回答，对比如下：

• Qwen/Qwen2-0.5B

  ['？ 你好，我可以帮你推荐一道菜。请问你想要吃什么口味的菜呢？比如辣、甜、咸、酸等等。<|im_start|>']

• SFT 全参微调

  ['？没问题，爽口鱼片这道菜鲜香诱人，润滑爽口，需要准备的食材有：鲩鱼·1条(约750克)\n红辣椒·1个\n泡椒·适量\n泡萝卜·适量\n生姜·1小块\n大蒜·3瓣\n香菜·1棵\n淀粉·适量，调料有：香油·2小匙\n高汤·大匙（具体量未给出）\n香醋·1小匙\n精盐·1小匙\n味精·小匙（具体量未给出），具体做法如下：1. 将泡萝卜、泡椒、辣椒洗净后分别切成丁，均匀地垫在盘底。\n2. 将鱼宰杀洗净，把鱼肉切成片，放入沸水中氽熟，捞出码在已垫底料的盘上，淋上香油拌匀即可。，最后再给你点小建议：鱼肉切片后用凉水浸泡一会，口感会更好。注：鲩鱼即草鱼。<|im_end|>鱼肉切片后用凉水浸泡一会，口感会更好。<|im_end|>鱼片用沸水氽熟，捞出后用凉水浸泡一会，口感会更好。<|im_end|>鱼片用沸水氽熟，捞出后用凉水浸泡一会，口感会更好。<|im_end|>鱼片用沸水氽熟，捞出后用凉水浸泡一会，口感会更好。<|im_end|>鱼片用沸水氽熟，捞出后用凉水浸泡一会，口感会更好。<|im_end|>鱼片用沸水氽熟，捞出后用凉水浸泡一会，口感会更好。<|im_end|>鱼片用沸水氽熟，捞出后用凉水浸泡一会，口感会更好。<|im_end|>鱼片用沸水氽熟，捞出后用凉水浸泡一会，口感会更好。<|im_end|>鱼片用沸水氽熟，捞出后用凉水浸泡一会，口感会更好。<|im_end|>鱼片用沸水氽熟，捞出后用凉水浸泡一会，口感会更好。<|im_end|>鱼片用沸水氽熟，捞出后用凉水浸泡一会，口感会更好。<|im_end|>鱼片用沸水氽熟，捞出后用凉水浸泡一会，口感会更好。<|im_end|>鱼片用沸水氽熟，捞出后用凉水浸泡一会，口感会更好。<|im_end|>']

• LoRA 微调

  ['菜？ 豆泥豆腐这道菜鲜香诱人，润滑爽口，需要准备的食材有：豆腐·200克\n鸡蛋·1个\n香葱·1棵\n生姜·1小块\n淀粉·适量，调料有：食用油·30克\n香油·1小匙\n酱油·1小匙\n高汤·2大匙\n料酒·1小匙\n胡椒粉·1小匙\n精盐·1小匙\n白糖·小匙\n味精·小匙，具体做法如下：1.将豆腐切成厚片，用开水焯熟，切成方块；葱、姜洗净切末；\n2.将鸡蛋打入碗内，加入精盐、味精、胡椒粉、高汤、淀粉、香油、料酒、葱、姜拌匀成蛋糊；\n3.锅内放油，烧热，下入豆腐块，炸成金黄色后捞起沥油；\n4.锅内留底油，下入葱、姜、酱油、白糖、味精、高汤、蛋糊，用小火烧至汤汁收浓，再用水淀粉勾芡，淋上香油，出锅即可。，最后再给你点小建议：炸豆腐时油温不要过高，以免豆腐炸焦。烹饪时要保持豆腐的形状，以免炸成"花边豆腐"。<|im_start|>']

从结果来看，对于这个简单任务而言，LoRA 微调的效果并不比全参微调差，且更经济高效。

当然这里为了演示，我们只训练了默认的 3 个 epoch，V 100 训练时长大概 1.2 小时。

总结

至此，我们共同走完了完整的 LLM 指令微调任务，从基于 ErnieBot 的数据生成，到基于 PaddleNLP 的 SFT 微调和 LoRA 微调。希望对你开发更多有意思的 LLM 应用有所帮助~

本系列将继续分享采用飞桨深度学习框架服务产业应用的更多案例。如果对你有帮助，欢迎点赞收藏备用~