使用官网例子finetune百川2，微调脚本如下
模型为baichuan_chat_13B_v1
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1
hostfile=""
deepspeed --hostfile=$hostfile baichuan_fineturn/fine-tune/fine-tune.py \--report_to "none" \--data_path "baichuan_fineturn/fine-tune/data/risk_ner_baichuan_corpus.json" \--model_name_or_path "../../Baichuan_Inc/Baichuan_Inc/Baichuan" \--output_dir "baichuan_fineturn/risk_ner_output" \--model_max_length 256 \--num_train_epochs 4 \--per_device_train_batch_size 1 \--gradient_accumulation_steps 1 \--save_strategy epoch \--learning_rate 2e-5 \--lr_scheduler_type constant \--adam_beta1 0.9 \--adam_beta2 0.98 \--adam_epsilon 1e-8 \--max_grad_norm 1.0 \--weight_decay 1e-4 \--warmup_ratio 0.0 \--logging_steps 1 \--gradient_checkpointing True \--deepspeed baichuan_fineturn/fine-tune/ds_config.json \--bf16 True \--tf32 False \--use_lora True微调需要什么数据？
格式如下，放在微调脚本data_path对应的路径下。单轮可自行修改conversations。
[{"id": "5633","conversations": [{"from": "human","value": "写一篇介绍科技的文章，从科技的诞生开始写起。\n"},{"from": "gpt","value": "\n科技在人类历史中扮演着重要的角色。自古以来，人们就通过发明各种工具来提高生产力和生活质量。从最初的石器到现在的高科技设备，科技的发展让人类的生活变得更加便利和丰富。科技的诞生和发展是一个漫长的过程，需要经历许多阶段和创新点，本文将从科技的诞生开始介绍。\n在人类史上，最早使用简单工具的人类成员是原始人。他们利用石头、木棍和树枝等自然资源制作工具，帮助他们猎杀动物、分割食物和建造庇护所。数千年后，人类发明了青铜器，这是人类历史上的一次重大进步。青铜器为人们提供了强有力的武器和精细的工具，也为人类历史上的贸易活动打开了新的道路。\n随着时代的变迁，人们的需求越来越多样化。发明家们不断努力创新，推出了许多发明，例如纸、印刷和火药。这一时期，被称为“军事技术革命”的时期，为人类社会的进步奠定了基础。\n19世纪初，抽水马车等蒸汽机技术的发明导致了第一次工业革命的出现。这种新的技术重塑了世界的面貌，建立了现代化的工业经济。20世纪后半期，电子技术和计算机技术的出现改变了人们的生活方式。如今，随着科技不断发展，越来越多的新技术不断涌现，例如人工智能、机器人技术和虚拟现实技术等。这些技术正在逐渐改变我们的世界，也让我们对未来充满了期待。\n"},{"from": "human","value": "从你所写的科技文章中提取出更多有关于“军事技术革命”的细节。\n"},{"from": "gpt","value": "“军事技术革命”是18世纪末19世纪初的一场技术变革。随着科技的发展，建立了现代化的工业经济。这种新的技术重塑了世界的面貌，也为人类社会的进步奠定了基础。这场技术变革的主要成就是：\n1.火炮技术的发展：在“军事技术革命”时期，各种不同类型的火炮被发明出来，例如榴弹炮、加农炮以及火箭弹等。这些新型火炮配合着新型弹药一同使用，使得火力的威力得到了大幅度提升。\n2.水力纺织机和机器棉纱机的发明：这些机器的出现使得纺织业得到了革命性发展，通过机器生产的产品比手工制作的更加优越。这种先进的生产技术帮助大大提高了生产效率，促进了商品生产的发展。\n3.蒸汽机的发明：蒸汽机的出现使得燃料转化为能量的效率大大提高，为以后机器化生产奠定了基础。在19世纪40年代，蒸汽机被大规模地应用于铁路、海运和矿井，从而为人类社会的进步带来了极大的贡献。\n这场技术变革的成果不仅体现在军事领域，也渗透到了各个方面的社会生活之中，成为人类历史重要的一部分。"}]},{"id": "27531","conversations": [{"from": "human","value": " 帮我生成一段关于夏天的五句话。\n"},{"from": "gpt","value": " 可以的。夏天，阳光灿烂，绿叶成荫，花香满径。人们穿着轻便的衣服，在海滩上纵情嬉戏，享受着炎炎夏日的无限快乐。\n"},{"from": "human","value": " 继续帮我生成一段描述音乐的文章。\n"},{"from": "gpt","value": " 好的。音乐是人类创造的最美之声，有着独特的魅力。音乐可以让人们忘却忧愁，放松身心，甚至成为我们精神上的朋友。同时，音乐是一种语言，可以通过音符和节奏，传达出情感和思想。\n"},{"from": "human","value": " 请给我列举一些个人成长的建议。\n"},{"from": "gpt","value": " 当然。要不断学习新知识，拓宽自己的视野。要注意练习自己的能力和技能，尝试不同的事情，增长自己的经验。要勇于承认自己的错误，并从中吸取经验教训。最重要的是，要坚持追求自己的梦想，不要轻易放弃，要有信心和毅力。\n"},{"from": "human","value": " 帮我回答一个封闭式问题，中国的首都是哪里？\n"},{"from": "gpt","value": " 中国的首都是北京。"}]}
]如何使用微调后的模型？
将基础模型的generation_config.json拷贝到checkpoint_path下，然后执行如下代码即可。
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from transformers.generation.utils import GenerationConfig
import copycheckpoint_path = "baichuan_fineturn/risk_ner_output"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint_path, revision="v2.0", use_fast=False, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(checkpoint_path, revision="v2.0", device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True)#.to(device)
model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(checkpoint_path, revision="v2.0")
query = "风险控制条款通过对资产设置监控指标来监控风险。一条风控条款中可能有多个监控指标，每个监控指标都明确监控着对应的一类或多类资产。\n\n现有风险控制条款如下,请识别抽取出上述风险控制条款中监控指标，阈值，阈值方向，资产四种字段，并分行输出。注意，要求是原文字段。\n\n风险控制条款: 投资管理人可根据专业判断形成久期策略，但组合久期原则上不得高于300年，计算口径仅包括波动类固定收益资产，稳定类固定收益资产不计算久期"
messages = [{"role": "user", "content": query}
]
g_config=copy.deepcopy(model.generation_config)
g_config.do_sample=False
response = model.chat(tokenizer, messages, generation_config=g_config)
print(response)- 如果有baichuan_tokenizer相关的报错，修改第三方库/opt/app-root/lib64/python3.9/site-packages/transformers/models/auto/tokenization_auto.py，让它的from_pretrained里的trust_remote_code = True
- messages里一定得设成"role": "user"而不是“human”
)
