AIGC学习笔记—minimind详解+训练+推理

前言

这个开源项目是带我的一个导师，推荐我看的，记录一下整个过程，总结一下收获。这个项目的slogan是“大道至简”，确实很简。作者说是这个项目为了帮助初学者快速入门大语言模型（LLM），通过从零开始训练一个仅26MB的微型语言模型MiniMind，最快可在3小时内完成。降低学习LLM的门槛，让更多人能够轻松上手。

MiniMind极其轻量，约为GPT-3的1/7000，适合普通个人GPU进行快速推理和训练。项目基于DeepSeek-V2和Llama3结构，涵盖数据处理、预训练、指令微调（SFT）、偏好优化（DPO）等全部阶段，支持混合专家（MoE）模型。所有代码、数据集及其来源均公开，兼容主流框架，如transformers和DeepSpeed，支持单机单卡及多卡训练，并提供模型测试及OpenAI API接口。

下面放一个官方给的结果

一、使用conda搭建环境

这里不做过多赘述了，创建一个这个项目的独立虚拟环境，在这个环境下装所需的库，如下是我的软硬件环境配置（根据自己情况酌情变动）：

Windows11
Python == 3.9
Pytorch == 2.1.2
CUDA == 11.8
requirements.txt

二、准备数据集

下载到./dataset/目录下

MiniMind训练数据集	下载地址
tokenizer训练集	HuggingFace / 百度网盘
Pretrain数据	Seq-Monkey官方 / 百度网盘 / HuggingFace
SFT数据	匠数大模型SFT数据集
DPO数据	Huggingface

这里我就是用官方的了，后续我会打包整体的上传上去，免费下载，要不**某网盘还得冲svip，为了这个会员我差点叫了一声爸爸.....但是这里我想解释一下这个数据集，因为一开始我确实不了解，记录下来

Tokenizer训练集：这个数据集用于训练分词器（tokenizer），其任务是将文本数据转化为模型可以处理的词汇单元。

Pretrain数据：用于模型的预训练确保模型能够学习通用的语言模式。

SFT数据：该数据集专门用于指令微调（SFT），使模型能够更好地理解和执行用户的具体指令。SFT是提高模型实际应用能力的重要步骤。

DPO数据：这个数据集主要用于偏好优化（DPO），旨在帮助模型通过用户反馈来改进模型输出的质量和相关性，从而更好地满足用户需求。

三、训练tokenizer

话不多说先上代码，在记录一下我在看这个代码中了解的知识以及总结。

def train_tokenizer():# 读取JSONL文件并提取文本数据def read_texts_from_jsonl(file_path):with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:for line in f:data = json.loads(line)yield data['text']# 数据集路径data_path = './dataset/tokenizer/tokenizer_train.jsonl'# 初始化分词器（tokenizer），使用BPE模型tokenizer = Tokenizer(models.BPE())# 预处理为字节级别tokenizer.pre_tokenizer = pre_tokenizers.ByteLevel(add_prefix_space=False)# 定义特殊tokenspecial_tokens = ["<unk>", "<s>", "</s>"] # 未知token、开始token、结束token# 设置训练器并添加特殊tokentrainer = trainers.BpeTrainer(vocab_size=6400, # 词汇表大小special_tokens=special_tokens,  # 确保这三个token被包含show_progress=True,# 初始化字母表initial_alphabet=pre_tokenizers.ByteLevel.alphabet())# 读取文本数据texts = read_texts_from_jsonl(data_path)print(texts)exit()# 训练tokenizertokenizer.train_from_iterator(texts, trainer=trainer)# 设置解码器tokenizer.decoder = decoders.ByteLevel()# 检查特殊token的索引assert tokenizer.token_to_id("<unk>") == 0assert tokenizer.token_to_id("<s>") == 1assert tokenizer.token_to_id("</s>") == 2# 保存tokenizertokenizer_dir = "./model/yzh_minimind_tokenizer"os.makedirs(tokenizer_dir, exist_ok=True)tokenizer.save(os.path.join(tokenizer_dir, "tokenizer.json")) # 保存tokenizer模型# 保存BPE模型tokenizer.model.save("./model/yzh_minimind_tokenizer")# 手动创建配置文件config = {"add_bos_token": False,"add_eos_token": False,"add_prefix_space": True,"added_tokens_decoder": {"0": {"content": "<unk>","lstrip": False,"normalized": False,"rstrip": False,"single_word": False,"special": True},"1": {"content": "<s>","lstrip": False,"normalized": False,"rstrip": False,"single_word": False,"special": True},"2": {"content": "</s>","lstrip": False,"normalized": False,"rstrip": False,"single_word": False,"special": True}},"additional_special_tokens": [],"bos_token": "<s>","clean_up_tokenization_spaces": False,"eos_token": "</s>","legacy": True,"model_max_length": 1000000000000000019884624838656,"pad_token": None,"sp_model_kwargs": {},"spaces_between_special_tokens": False,"tokenizer_class": "PreTrainedTokenizerFast","unk_token": "<unk>","use_default_system_prompt": False,"chat_template": "{% if messages[0]['role'] == 'system' %}{% set system_message = messages[0]['content'] %}{% endif %}{% if system_message is defined %}{{ system_message }}{% endif %}{% for message in messages %}{% set content = message['content'] %}{% if message['role'] == 'user' %}{{ '<s>user\\n' + content + '</s>\\n<s>assistant\\n' }}{% elif message['role'] == 'assistant' %}{{ content + '</s>' + '\\n' }}{% endif %}{% endfor %}"}# 保存配置文件with open(os.path.join(tokenizer_dir, "tokenizer_config.json"), "w", encoding="utf-8") as config_file:json.dump(config, config_file, ensure_ascii=False, indent=4)print("Tokenizer training completed and saved.")

从代码上来看，分词器使用的是BPE模型Tokenizer(models.BPE())，这条代码就是初始化一个字节对编码（Byte Pair Encoding，BPE）分词器，直接使用库就可以，但是这里我建议同学们去了解一下BPE，这里我推荐一篇博客，供大家学习。BPE 算法原理及使用指南【深入浅出】-CSDN博客