我之前曾把大模型比作成一位无所不能无所不知且不知疲惫的“大师”。我们在日常工作、学习中等一些通用知识方面的问题，通常情况下，我们均可通过 Prompt 提示词就能从“大师”那里得到期望的结果。
但是，在某些垂直场景的特定任务（包括：个性化服务、内部私有数据等）中，这位“大师”可能就不一定能胜任了：
- 数据隐私安全： 保密项目、创业团体和企业内部数据是需要保证绝对安全的，“大师”的知识来自预训练的公开数据，在推理时就缺乏这方面知识。
- Prompt 长度和截取： 使用清晰详细的 Prompt 提示词，确实能帮助“大师”理解我们需求，从而更好的输出结果。但是大模型对输入序列的长度有限制，超长会被截断，同时超长的 Prompt 提示意味着推理成本更高、推理效率更低，可能达不到预期的效果。
- 个性化需求： 预训练的大模型，其对问题的理解和输出方式基本固定，无法满足个性化的需求。
这个时候，我们可以通过标记好的结构化数据，让“大师”进一步学习（即：微调），通过调整“大师”的知识（即：调整大模型参数），达到处理特定任务的能力。
根据我们需要调整的大模型的参数量，微调技术大致可以分为 2 种：
- 全量微调 即FFT(Full Fine-Tuning)，它使用特定领域的数据集对模型的所有参数进行调整，微调的参数量跟预训练时一样多，训练成本和资源会很高，同时可能因数据集等原因出现过拟合问题，导致发生灾难性遗忘(Catastrophic Forgetting)，即我们可能会让大模型在某个领域的能力变的更好，但也可能会让原来其它表现好领域的能力变差。
- 参数高效微调 即PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning)，它仅更新模型中的小部分参数，保持大部分预训练权重不变，在保持模型性能的同时减少所需的计算资源和存储空间，可在有效避免过拟合问题的同时，还有助于保留模型在广泛任务上的通用知识（即：泛化能力）。
LoRA(Low-Rank Adaptation)是一种高效的大模型PEFT微调技术，它是通过在预训练模型的关键层（如全连接层和自注意力层）之间添加低秩矩阵来完成微调。这些低秩矩阵的引入使得模型能够适应新的任务，而无需改变原有的大量参数。由于低秩矩阵的参数数量远小于原有层的参数数量，这就大大减少了需要训练的参数总数。
LoRA的优势在于，即使在资源有限的情况下，也可以有效地对大型预训练模型进行微调，使其适应各种下游任务，如文本分类、命名实体识别等。此外，由于 LoRA 的微调通常只需要较少的数据，这也使得它成为小数据集场景下的一个有力工具。
我将通过本教程，基于Qwen2-0.5B开源的预训练大模型，和大家一起进行一次大模型文本分类能力的微调。在 AI 蓬勃发展的今天，期望能通过本教程，与大家一起在我们的 AI 知识库里新增储备微调知识，逐步做到肚里有货，从容不迫。
完成一次完整的大模型微调，大致需要以下几个步骤：
- 环境准备： 主要是 Python 依赖库安装
- 数据集准备： 针对特定任务，准备相关的数据，数据内容包含Prompt 提示词和输出即可
- 准备大模型： 我们可以通过 HF、ModelScope 等下载预训练大模型权重
- 大模型微调： 包括加载大模型、数据集格式化处理、LoRA 参数准备等。最后，微调过程我们通过swanlab可视化界面查看
环境准备和安装依赖包
首先，我们需要通过Miniconda安装 Python 依赖库：
# 切换环境
conda activate PY3.12.2
# 安装依赖库
pip install transformers datasets peft accelerate modelscope swanlab
以上 6 个库的主要用途简单介绍：
- transformers HuggingFace 出品的深度学习框架，是 NLP（自然语言处理）领域最流行的训练与推理框架。在本教程中主要用于加载模型、训练以及推理。
- datasets HuggingFace 出品的数据集工具，在本教程中主要用于加载数据集。
- peft HuggingFace 出品的微调工具，是一个流行的实现 LoRA 和其他微调技术的库。本教程中主要用于微调训练，与微调后模型推理。
- accelerate HuggingFace 出品的帮助简化分布式训练和混合精度训练的库。本教程中主要用于支持混合精度训练。
- modelscope ModelScope 库使开发人员能够通过丰富的 API 设计执行推理、训练和评估，从而促进跨不同 AI 领域的最先进模型的统一体验。代码中将主要用于在国内环境中下载 Qwen 大模型。
- swanlab 西安电子科技大学出品，深度学习实验管理与训练的可视化工具，可记录整个实验的超参数、指标、训练环境、Python 版本等，并通过可视化图表展示，帮助我们分析训练的结果。本教程中主要用于记录指标和可视化界面。