AIGC：【LLM（一）】——LoRA微调加速技术

文章目录

- 一.微调方法
- - 1.1 Instruct微调
  - 1.2 LoRA微调
- 二.LoRA原理
- 三.LoRA使用

一.微调方法

Instruct微调和LoRA微调是两种不同的技术。

1.1 Instruct微调

Instruct微调是指在深度神经网络训练过程中调整模型参数的过程，以优化模型的性能。在微调过程中，使用一个预先训练好的模型作为基础模型，然后在新的数据集上对该模型进行微调。Instruct微调是一种通过更新预训练模型的所有参数来完成的微调方法，通过微调使其适用于多个下游应用。

1.2 LoRA微调

LoRA(Low-Rank Adaptation)微调冻结了预训练的模型权重，并将可训练的秩分解矩阵注入到 Transformer 架构的每一层，极大地减少了下游任务的可训练参数的数量。与Instruct微调相比，LoRA在每个Transformer块中注入可训练层，因为不需要为大多数模型权重计算梯度，大大减少了需要训练参数的数量并且降低了GPU内存的要求。研究发现，使用LoRA进行的微调质量与全模型微调相当，速度更快并且需要更少的计算。
基于LoRA的微调产生保存了新的权重，可以将生成的LoRA权重认为是一个原来预训练模型的补丁权重。所以LoRA模型无法单独使用，需要搭配原模型，两者进行合并即可获得完整版权重。
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二.LoRA原理

神经网络包含许多密集的层，这些层执行矩阵乘法。这些层中的权重矩阵通常具有全秩。当适应特定的任务时，预训练的语言模型往往具有较低的“instrisic dimension”，尽管随机投影到较小的子空间，但仍然可以有效地学习。
LoRA的实现原理在于，冻结预训练模型权重，并将可训练的秩分解矩阵注入到Transformer层的每个权重中，大大减少了下游任务的可训练参数数量。直白的来说，实际上是增加了右侧的“旁支”，也就是先用一个Linear层A，将数据从 d维降到r，再用第二个Linear层B，将数据从r变回d维。最后再将左右两部分的结果相加融合，得到输出的hidden_state。
如上图所示，左边是预训练模型的权重，输入输出维度都是d，在训练期间被冻结，不接受梯度更新。右边部分对A使用随机的高斯初始化，B在训练开始时为零，r是秩，会对△Wx做缩放 α/r。
在这里插入图片描述

Lora 性质 1：全面微调的推广
通过将 LoRA 秩 r 设置为预训练的权重矩阵的秩，大致恢复了完整微调的表达性。换句话说，当增加可训练参数的数量时，训练LoRA大致收敛于训练原始模型。

Lora 性质 2：没有额外的推断延迟
在生产中部署时，可以显式地计算和存储 $W = W_0 + BA$ ，并像往常一样执行推理，也就是将 LoRA 权重和原始模型权重合并，不增加任何的推断耗时 $W_0$ 和 $B A$ 都是 $R^{d×k}$ 。当需要切换到另一个下游任务时，可以通过减去 BA 然后添加不同的 $B^{'} A^{'}$ 来恢复 $W_0$ ，这是一个内存开销很小的快速操作。

LoRA的优势
1）一个预先训练好的模型可以被共享，并用于为不同的任务建立许多小的LoRA模块。可以冻结共享模型，并通过替换图中的矩阵A和B来有效地切换任务，大大降低了存储需求和任务切换的难度。
2）在使用自适应优化器时，LoRA使训练更加有效，并将硬件进入门槛降低了3倍，因为我们不需要计算梯度或维护大多数参数的优化器状态。相反，我们只优化注入的、小得多的低秩矩阵。
3）简单的线性设计允许在部署时将可训练矩阵与冻结权重合并，与完全微调的模型相比，在结构上没有引入推理延迟。
4）LoRA与许多先前的方法是正交的，可以与许多方法结合，如前缀调整。

三.LoRA使用

HuggingFace的PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning）中提供了模型微调加速的方法，参数高效微调（PEFT）方法能够使预先训练好的语言模型（PLMs）有效地适应各种下游应用，而不需要对模型的所有参数进行微调。

对大规模的PLM进行微调往往成本过高，在这方面，PEFT方法只对少数（额外的）模型参数进行微调，基本思想在于仅微调少量 (额外) 模型参数，同时冻结预训练 LLM 的大部分参数，从而大大降低了计算和存储成本，这也克服了灾难性遗忘的问题，这是在 LLM 的全参数微调期间观察到的一种现象PEFT 方法也显示出在低数据状态下比微调更好，可以更好地泛化到域外场景。

例如，使用PEFT-lora进行加速微调的效果如下，从中我们可以看到该方案的优势：
在这里插入图片描述

## 1、引入组件并设置参数
from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM
from peft import get_peft_config, get_peft_model, get_peft_model_state_dict, LoraConfig, TaskType
import torch
from datasets import load_dataset
import os
os.environ["TOKENIZERS_PARALLELISM"] = "false"
from transformers import AutoTokenizer
from torch.utils.data import DataLoader
from transformers import default_data_collator, get_linear_schedule_with_warmup
from tqdm import tqdm## 2、搭建模型peft_config = LoraConfig(task_type=TaskType.SEQ_2_SEQ_LM, inference_mode=False, r=8, lora_alpha=32, lora_dropout=0.1)model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name_or_path)## 3、加载数据
dataset = load_dataset("financial_phrasebank", "sentences_allagree")
dataset = dataset["train"].train_test_split(test_size=0.1)
dataset["validation"] = dataset["test"]
del dataset["test"]classes = dataset["train"].features["label"].names
dataset = dataset.map(lambda x: {"text_label": [classes[label] for label in x["label"]]},batched=True,num_proc=1,
)## 4、训练数据预处理
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)def preprocess_function(examples):inputs = examples[text_column]targets = examples[label_column]model_inputs = tokenizer(inputs, max_length=max_length, padding="max_length", truncation=True, return_tensors="pt")labels = tokenizer(targets, max_length=3, padding="max_length", truncation=True, return_tensors="pt")labels = labels["input_ids"]labels[labels == tokenizer.pad_token_id] = -100model_inputs["labels"] = labelsreturn model_inputsprocessed_datasets = dataset.map(preprocess_function,batched=True,num_proc=1,remove_columns=dataset["train"].column_names,load_from_cache_file=False,desc="Running tokenizer on dataset",
)train_dataset = processed_datasets["train"]
eval_dataset = processed_datasets["validation"]train_dataloader = DataLoader(train_dataset, shuffle=True, collate_fn=default_data_collator, batch_size=batch_size, pin_memory=True
)
eval_dataloader = DataLoader(eval_dataset, collate_fn=default_data_collator, batch_size=batch_size, pin_memory=True)## 5、设定优化器和正则项
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=lr)
lr_scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(optimizer=optimizer,num_warmup_steps=0,num_training_steps=(len(train_dataloader) * num_epochs),
)## 6、训练与评估model = model.to(device)for epoch in range(num_epochs):model.train()total_loss = 0for step, batch in enumerate(tqdm(train_dataloader)):batch = {k: v.to(device) for k, v in batch.items()}outputs = model(**batch)loss = outputs.losstotal_loss += loss.detach().float()loss.backward()optimizer.step()lr_scheduler.step()optimizer.zero_grad()model.eval()eval_loss = 0eval_preds = []for step, batch in enumerate(tqdm(eval_dataloader)):batch = {k: v.to(device) for k, v in batch.items()}with torch.no_grad():outputs = model(**batch)loss = outputs.losseval_loss += loss.detach().float()eval_preds.extend(tokenizer.batch_decode(torch.argmax(outputs.logits, -1).detach().cpu().numpy(), skip_special_tokens=True))eval_epoch_loss = eval_loss / len(eval_dataloader)eval_ppl = torch.exp(eval_epoch_loss)train_epoch_loss = total_loss / len(train_dataloader)train_ppl = torch.exp(train_epoch_loss)print(f"{epoch=}: {train_ppl=} {train_epoch_loss=} {eval_ppl=} {eval_epoch_loss=}")## 7、模型保存
peft_model_id = f"{model_name_or_path}_{peft_config.peft_type}_{peft_config.task_type}"
model.save_pretrained(peft_model_id)## 8、模型推理预测from peft import PeftModel, PeftConfig
peft_model_id = f"{model_name_or_path}_{peft_config.peft_type}_{peft_config.task_type}"
config = PeftConfig.from_pretrained(peft_model_id)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(config.base_model_name_or_path)model = PeftModel.from_pretrained(model, peft_model_id)
model.eval()inputs = tokenizer(dataset["validation"][text_column][i], return_tensors="pt")
print(dataset["validation"][text_column][i])
print(inputs)
with torch.no_grad():outputs = model.generate(input_ids=inputs["input_ids"], max_new_tokens=10)print(outputs)print(tokenizer.batch_decode(outputs.detach().cpu().numpy(), skip_special_tokens=True))