Qwen2大模型微调入门实战（附完整代码）超详细讲解

Qwen2(https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen2-1.5B-Instruct/summary)是通义千问团队最近开源的大语言模型，由阿里云通义实验室研发。

以Qwen2作为基座大模型，通过指令微调的方式做高精度文本分类，是学习LLM微调的入门任务。

在本文中，我们会使用 Qwen2-1.5b-Instruct(https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen2-1.5B-Instruct/summary) 模型在 复旦中文新闻 (https://modelscope.cn/datasets/huangjintao/zh_cls_fudan-news/summary)数据集上做指令微调训练，同时使用SwanLab监控训练过程、评估模型效果。

显存要求不高，10GB左右就可以跑。

• 代码： 完整代码直接看本文第5节 或 Github(https://github.com/Zeyi-Lin/LLM-Finetune)，Jupyter Notebook(https://github.com/Zeyi-Lin/LLM-Finetune/blob/main/train_qwen2.ipynb)
• 实验日志过程： Qwen2-1.5B-Fintune – SwanLab(https://swanlab.cn/@ZeyiLin/Qwen2-fintune/runs/cfg5f8dzkp6vouxzaxlx6/chart)
• 模型： Modelscope(https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen2-1.5B-Instruct/summary)
• 数据集： zh_cls_fudan_news(https://modelscope.cn/datasets/huangjintao/zh_cls_fudan-news/summary)
• SwanLab： https://swanlab.cn(https://swanlab.cn/)

本教程参考了焦躁的冷味姜汁ttb的这篇文章(https://zhuanlan.zhihu.com/p/)。

大模型指令微调（Instruction Tuning）是一种针对大型预训练语言模型的微调技术，其核心目的是增强模型理解和执行特定指令的能力，使模型能够根据用户提供的自然语言指令准确、恰当地生成相应的输出或执行相关任务。

指令微调特别关注于提升模型在遵循指令方面的一致性和准确性，从而拓宽模型在各种应用场景中的泛化能力和实用性。

在实际应用中，我的理解是，指令微调更多把LLM看作一个更智能、更强大的传统NLP模型（比如Bert），来实现更高精度的文本预测任务。所以这类任务的应用场景覆盖了以往NLP模型的场景，甚至很多团队拿它来标注互联网数据。

下面是实战正片：

本案例基于Python>=3.8，请在您的计算机上安装好Python；

另外，您的计算机上至少要有一张英伟达显卡（显存要求并不高，大概10GB左右就可以跑）。

我们需要安装以下这几个Python库，在这之前，请确保你的环境内已安装了pytorch以及CUDA：

swanlab
modelscope
transformers
datasets
peft
accelerate
pandas

一键安装命令：

本案例测试于modelscope1.14.0、transformers4.41.2、datasets2.18.0、peft0.11.1、accelerate0.30.1、swanlab0.3.9

本案例使用的是zh_cls_fudan-news(https://modelscope.cn/datasets/huangjintao/zh_cls_fudan-news/summary)数据集，该数据集主要被用于训练文本分类模型。

该数据集由几千条数据组成，每条数据包含text、category、output三列：

• text 是训练语料，内容是书籍或新闻的文本内容；
• category 是text的多个备选类型组成的列表；
• output 则是text唯一真实的类型。

将三者组合成数据集的例子如下：

我们的训练任务，便是希望微调后的大模型能够根据Text和Category组成的提示词（Prompt），预测出正确的Output。

我们将数据集下载到本地目录下。下载方式是前往zh_cls_fudan-news – 魔搭社区(https://modelscope.cn/datasets/huangjintao/zh_cls_fudan-news/files)，将train.jsonl和test.jsonl下载到本地根目录下即可：

这里我们使用modelscope下载Qwen2-1.5B-Instruct模型（modelscope在国内，所以下载不用担心速度和稳定性问题），然后把它加载到Transformers中进行训练：

我们使用SwanLab来监控整个训练过程，并评估最终的模型效果。

这里直接使用SwanLab和Transformers的集成来实现，更多用法可以参考官方文档(https://docs.swanlab.cn/zh/guide_cloud/integration/integration-huggingface-transformers.html)：

如果你是第一次使用SwanLab，那么还需要去https://swanlab.cn上注册一个账号，在用户设置页面复制你的API Key，然后在训练开始时粘贴进去即可&千问 Qwen 教程#xff1a;

5. 完整代码 开始训练时的目录结构：

train.py:

看到下面的进度条即代表训练开始：

在SwanLab上查看最终的训练结果：

可以看到在2个epoch之后，微调后的qwen2的loss降低到了不错的水平——当然对于大模型来说，真正的效果评估还得看主观效果。

可以看到在一些测试样例上，微调后的qwen2能够给出准确的文本类型：

至此，你已经完成了qwen2指令微调的训练！

训好的模型默认被保存在./output/Qwen2文件夹下。

推理模型的代码如下：

• 代码： 完整代码直接看本文第5节 或 Github(https://github.com/Zeyi-Lin/LLM-Finetune)，Jupyter Notebook(https://github.com/Zeyi-Lin/LLM-Finetune/blob/main/train_qwen2.ipynb)
• 实验日志过程： Qwen2-1.5B-Fintune – SwanLab(https://swanlab.cn/@ZeyiLin/Qwen2-fintune/runs/cfg5f8dzkp6vouxzaxlx6/chart)
• 模型： Modelscope(https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen2-1.5B-Instruct/summary)
• 数据集： zh_cls_fudan_news(https://modelscope.cn/datasets/huangjintao/zh_cls_fudan-news/summary)
• SwanLab： https://swanlab.cn(https://swanlab.cn/)

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