🚀 LMFlow：一张3090微调7B LLM！

在这个人工智能飞速发展的时代，如何有效地微调大型语言模型（LLM）成了研究者和开发者们的头疼问题。今天，我们就来聊聊一个非常酷的工具——LMFlow，它不仅功能强大，还特别适合我们这些追求高效的小伙伴们！

🔍 为什么选择LMFlow？

LMFlow是一个可扩展、高效的工具箱，旨在帮助用户轻松微调大型机器学习模型。它的目标是让整个社区都能享受到一个用户友好、快速可靠的微调代码库。想象一下，这就像是给你的模型装上了“火箭发动机”，让它飞得更高、跑得更快！

📦 快速上手

1. 安装

首先，让我们来安装LMFlow。只需简单的几步，就能为你的模型装上“发动机”。以下是在Linux（Ubuntu 20.04）上的安装步骤：

git clone https://github.com/OptimalScale/LMFlow.git
cd LMFlow
conda create -n lmflow python=3.9 -y
conda activate lmflow
conda install mpi4py
bash install.sh

2. 准备数据集

准备数据集是微调的关键一步。请参考我们的官方文档，里面有详细的指导哦。

3. 微调（全参数）

如果你想要更新模型的所有参数，可以选择全参数微调。以下是微调GPT-2的示例命令：

cd data && ./download.sh alpaca && cd -

./scripts/run_finetune.sh \
  --model_name_or_path gpt2 \
  --dataset_path data/alpaca/train_conversation \
  --output_model_path output_models/finetuned_gpt2

4. 微调（LISA）

想要在内存使用和模型性能之间找到完美的平衡吗？试试LISA吧！它是一种高效的微调算法，可以帮助你在24G显存的GPU上训练7B模型。

cd data && ./download.sh alpaca && cd -

./scripts/run_finetune_with_lisa.sh \
  --model_name_or_path meta-llama/Llama-2-7b-hf \
  --dataset_path data/alpaca/train_conversation \
  --output_model_path output_models/finetuned_llama2_7b \
  --lisa_activated_layers 1 \
  --lisa_interval_steps 20

5. 微调（LoRA）

如果你想要更为高效的参数微调，LoRA是你的不二选择。它比全参数微调更节省资源，效果却不减。

cd data && ./download.sh alpaca && cd -

./scripts/run_finetune_with_lora.sh \
  --model_name_or_path facebook/galactica-1.3b \
  --dataset_path data/alpaca/train_conversation \
  --output_lora_path output_models/finetuned_galactica_lora

6. 推理与部署

微调完成后，你可以通过以下命令与模型进行对话：

./scripts/run_chatbot.sh output_models/finetuned_gpt2

如果你想在本地部署自己的模型，LMFlow也提供了基于Gradio的聊天机器人UI，方便又好用！

🛠️ 支持功能

LMFlow不仅仅是一个微调工具，它还支持多种功能：

• LISA：内存高效的微调算法
• LoRA：参数高效的微调算法
• FlashAttention：加速注意力计算
• Gradient Checkpointing：减少显存占用
• Deepspeed Zero3：高效的分布式训练

这些功能就像是给你的模型加上了“超级装备”，让它在多种任务中游刃有余。

🌟 结语

总之，LMFlow是一个强大且灵活的工具，可以帮助你高效地微调大型语言模型。无论你是研究者还是开发者，使用LMFlow都能让你的工作变得更加轻松和高效。

如果你对LMFlow感兴趣，欢迎访问官网了解更多信息，或者加入我们的Discord社区与其他用户交流经验。

📚 参考文献

1. Diao, Shizhe et al. “Lmflow: An extensible toolkit for finetuning and inference of large foundation models.” arXiv preprint arXiv:2306.12420 (2023).
2. Dong, Hanze et al. “Raft: Reward ranked finetuning for generative foundation model alignment.” arXiv preprint arXiv:2304.06767 (2023).
3. Pan, Rui et al. “LISA: Layerwise Importance Sampling for Memory-Efficient Large Language Model Fine-Tuning.” arXiv preprint arXiv:2403.17919 (2024).

让我们一起在AI的世界里飞得更高吧！🚀