使用 DeepSpeed 框架训练时如何配置 QLoRA

在使用 DeepSpeed 框架训练时配置 QLoRA，可以参考以下步骤：

1. 安装相关依赖

确保安装了 DeepSpeed 和 transformers 等相关库：

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pip install deepspeed transformers

2. 配置 DeepSpeed

创建一个 DeepSpeed 配置文件（如 ds_config.json），以下是一个示例配置：

JSON复制

{
  "train_batch_size": 32,
  "gradient_accumulation_steps": 1,
  "fp16": {
    "enabled": true
  },
  "zero_optimization": {
    "stage": 2
  }
}

3. 配置 QLoRA

首先，定义 LoRA 的配置参数：

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from peft import LoraConfig

lora_config = LoraConfig(
    r=16,  # LoRA 的秩
    lora_alpha=32,  # LoRA 的 alpha 值
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],  # 需要应用 LoRA 的模块
    lora_dropout=0.05,  # LoRA 的 dropout 比率
    bias="none",  # 是否对 bias 进行 LoRA
    task_type="CAUSAL_LM"
)

4. 准备模型

加载模型并进行量化处理：

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from peft import prepare_model_for_kbit_training, get_peft_model
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "model_name_or_path",
    device_map="auto",
    quantization_config=GPTQConfig(bits=4, disable_exllama=True)  # 4 位量化
)
model = prepare_model_for_kbit_training(model)
model = get_peft_model(model, lora_config)

5. 集成 DeepSpeed

在训练脚本中初始化 DeepSpeed：

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import deepspeed

model_engine, optimizer, _, _ = deepspeed.initialize(
    model=model,
    optimizer=None,
    config_params="ds_config.json"
)

6. 训练模型

使用 DeepSpeed 提供的工具进行训练：

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for step, batch in enumerate(data_loader):
    loss = model_engine(batch)
    model_engine.backward(loss)
    model_engine.step()

7. 保存和加载模型

DeepSpeed 提供了保存和加载模型的功能：

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# 保存模型
model_engine.save_checkpoint("save_dir", "ckpt_id")

# 加载模型
model_engine.load_checkpoint("load_dir", "ckpt_id")

注意事项

• 硬件要求：确保你的硬件支持 DeepSpeed 和量化操作，例如支持 FP16 或 BF16。

• 模型选择：选择适合量化的大语言模型。

• 性能优化：根据实际需求调整 DeepSpeed 和 QLoRA 的配置参数。

通过以上步骤，你可以在使用 DeepSpeed 框架时配置 QLoRA，实现高效的模型微调和训练。