概述

跃入大模型微调的世界：借助通义千问Qwen2-1.5B-Instruct模型探索zh_cls_fudan_news数据集的文本分类任务微调之旅。本文将引领您走进环境与库的安装、数据集的准备、模型的加载与配置、训练可视化工具的集成、完整的代码流程与训练，以及训练结果的展示与模型评估的每一个环节。这不仅是一篇帮助开发者掌握大模型微调技巧的指导，还是一次实际文本分类任务应用中的深入探索。

环境与库安装

在大模型微调之旅开始之前，确保您的开发环境已经安装了必要的库。接下来，我们将安装几个关键的Python库，它们将伴随您完成整个微调过程：

使用pip install命令安装swanlab、modelscope、transformers、datasets、peft、pandas和accelerate等库。

数据集准备

对于本次微调任务，我们将聚焦于zh_cls_fudan_news数据集。这个数据集专为文本分类任务而设计，包含数千条带有文本内容、类别列表和真实类标签的训练数据。数据集分为训练集和测试集，训练集用于模型微调，测试集则用于评估模型性能。

下载与格式转换

从指定的GitHub链接下载数据集：

通过wget命令从链接下载train.jsonl和test.jsonl文件。

紧接着，利用datasets库读取并准备数据：

使用datasets.load_from_disk方法分别加载训练集和测试集。

模型加载与配置

我们将通过modelscope下载预训练的Qwen2-1.5B-Instruct模型，并利用transformers库进行微调。这一环节，我们将展示如何轻松加载模型并进行配置，为接下来的训练任务做好充分准备。

利用modelscope的snapshot_download方法以及transformers库中的AutoTokenizer和AutoModelForCausalLM类，完成模型的下载、配置与加载。

训练可视化工具集成

为了实时监控训练过程，我们将集成swanlab与transformers。通过SwanLabCallbacks，您可以直观地查看训练过程中的各项指标，确保训练过程顺利进行。

通过导入swanlab.integration.huggingface中的SwanLabCallback，并设置相关的项目名称、实验名称和描述信息，将SwanLab与训练过程紧密结合。

现在，您已经掌握了在通义千问Qwen2-1.5B-Instruct模型上，使用zh_cls_fudan_news数据集进行微调的关键步骤。接下来的章节将展示如何完成整个微调流程，包括代码流程、训练、结果展示与模型评估。让我们一起踏上这次大模型微调的学习之旅吧！ 完整代码流程与训练

数据预处理与准备

在开始训练之前，首先定义数据预处理逻辑。这个过程包括数据清洗、特征提取等关键步骤，以确保模型能够正确理解和处理输入的数据。具体函数定义如下：

```python

def process_func(example):

在这里实现数据预处理的逻辑

...

```

接着，设置训练所需的环境和参数。使用加速器来优化训练过程，准备模型和训练数据集：

```python

def train():

accelerator = Accelerator()

model = accelerator.prepare(model)

data_collator = DataCollatorForSeq2Seq(tokenizer=tokenizer)

train_dataset = train_dataset.map(process_func, batched=True)

test_dataset = test_dataset.map(process_func, batched=True)

定义训练参数

training_args = TrainingArguments(

output_dir="./output/Qwen2",

per_device_train_batch_size=4,

gradient_accumulation_steps=4,

logging_steps=10,

num_train_epochs=2,

save_steps=100,

learning_rate=1e-4,

save_on_each_node=True,

gradient_checkpointing=True,

report_to="none"

)

trainer = Trainer(

model=model,

args=training_args,

train_dataset=train_dataset,

eval_dataset=test_dataset,

data_collator=data_collator,

callbacks=[swanlab_callback],

)

trainer.train()

accelerator.print("Training completed.")

```

模型训练启动

当以上准备工作完成后，通过执行`train()`函数启动训练过程。模型开始按照设定的参数进行迭代训练。

训练结果展示与模型评估

训练结束后，使用测试集对模型性能进行评估。通过预测函数获取模型的预测结果，并对其进行可视化展示：

```python

predictions = trainer.predict(test_dataset)

```

推理与应用

保存训练好的模型以便日后使用。通过以下命令保存模型：

```python

trainer.save_model("./output/Qwen2/checkpoint-best")

```

至此，你已经完成了使用Qwen2-1.5B-Instruct模型在zh_cls_fudan_news数据集上的微调任务。模型已经准备好进行推理和应用。你可以根据实际需求加载模型，并在新数据上进行预测和分析。