14 大模型 LLM 微调教程系列之训练过程

训练过程不是黑盒等待。日志、checkpoint、验证集结果和抽样输出都要按节奏保存。这样出现退化时，才能回到具体轮次。

每个 epoch 后我会抽固定 10 条样本生成结果，看格式、事实、拒答和风格有没有偏。指标正常但样本难看，仍然不能上线。

在上一篇中，我们讨论了微调过程中的参数设置，这对成功进行微调至关重要。在本篇文章中，我们将深入探讨微调训练过程的具体实现。接下来，我们将通过案例和代码，详细解析如何有效地执行微调训练。

训练过程概述

微调的整体训练过程可以概括为以下几个步骤：

执行大模型微调训练时，先看数据加载、训练步数、损失曲线、验证样例、检查点和异常中断恢复。

数据准备：准备并加载微调所需的数据集。
模型加载：加载预训练的大模型。
优化器设置：初始化优化器以支持模型参数的更新。
训练循环：在训练数据上迭代，更新模型参数。
损失计算与反向传播：计算损失并进行反向传播。

下面我们将详细讲解每一个步骤。

1. 数据准备

在微调过程中，首先需要准备合适的数据集。假设我们有一个文本分类任务，数据集格式如下：

text,label
"这是一条正面评论",1
"这是一条负面评论",0

我们可以使用 pandas 来加载数据，并使用 datasets 库来进一步处理：

import pandas as pd
from datasets import Dataset

# Load dataset
data = pd.read_csv('dataset.csv')
dataset = Dataset.from_pandas(data)

2. 模型加载

接下来，我们需要加载预训练的大模型。我们可以使用 transformers 库来简化这一过程。以下是加载模型的代码示例：

from transformers import AutoModelForSequenceClassification

# Load pre-trained model
model_name = 'bert-base-uncased'
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=2)

3. 优化器设置

为了更新模型参数，我们需要一个优化器。在这里，我们将使用 AdamW 优化器，它在许多任务中表现良好。

from transformers import AdamW

# Set up the optimizer
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=5e-5)

4. 训练循环

现在，我们已经准备好训练。下面是一个简化的训练循环代码示例：

from tqdm import tqdm
import torch

model.train()  # Set model to training mode

for epoch in range(num_epochs):
    for batch in tqdm(train_dataloader):
        inputs = batch['text']
        labels = batch['label']

        # Move inputs and labels to GPU if available
        inputs = inputs.to(device)
        labels = labels.to(device)

        optimizer.zero_grad()  # Clear previous gradients
        outputs = model(inputs, labels=labels)  # Forward pass
        loss = outputs.loss  # Get the loss
        
        loss.backward()  # Backward pass
        optimizer.step()  # Update the parameters

        print(f"Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}")

5. 损失计算与反向传播

在上面的训练循环中，我们使用了 outputs.loss 来获取模型的损失值，随后通过 loss.backward() 进行反向传播，以更新模型的权重。调整学习率和批次大小等参数可以影响模型收敛的速度和效果。

注意事项

学习率：选择合适的学习率至关重要，过高的学习率可能导致训练不稳定，过低则可能收敛缓慢。
批次大小：批次大小的选择会影响训练速度和模型性能，通常在 16 到 128 之间进行尝试。
早停：为了避免过拟合，可以使用早停策略，当验证集损失不再下降时停止训练。

学完《大模型 LLM 微调教程系列之训练过程》后，不妨换一个自己的场景试一次，重点观察输入、处理和输出是否能对应起来。

如果想把《大模型 LLM 微调教程系列之训练过程》用到自己的任务里，可以先缩小场景，只验证一个最关键的判断点。

总结

在本篇文章中，我们详细介绍了大模型 LLM 微调过程中的训练过程。通过案例和代码示例，我们探讨了数据准备、模型加载、优化器设置、训练循环以及损失计算与反向传播的具体实现。这些都是微调成功的关键步骤。在下一篇文章中，我们将讨论微调过程中的模型保存与加载。欢迎期待！大模型微调阅读地图卡

读《大模型 LLM 微调教程系列之训练过程》时，可以把配图当成路线卡：先看整体顺序，再看每一步为什么这样做，最后再检查边界条件。

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LLM 微调教程 · 第 14 / 24 篇

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