93 lines
3.2 KiB
Markdown
93 lines
3.2 KiB
Markdown
# 部署指南 —— Qwen2.5-1.5B 材料科学问答模型（bf16 全量微调）
|
||
|
||
本项目基于 `Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct`，在 `样本收集.csv`（材料科学问答对）上做因果语言模型微调，单卡 16GB 显存可训练。
|
||
|
||
## 一、环境与依赖
|
||
|
||
```bash
|
||
# Python 3.10+
|
||
pip install torch torchvision torchaudio
|
||
pip install transformers>=4.44.0 accelerate
|
||
pip install pandas tqdm
|
||
```
|
||
|
||
验证 CUDA：
|
||
|
||
```bash
|
||
python -c "import torch; print('CUDA:', torch.cuda.is_available(), torch.cuda.get_device_name(0))"
|
||
```
|
||
|
||
> 国内加速下载：在脚本顶部已设置 `os.environ["HF_ENDPOINT"] = "https://hf-mirror.com"`，无需额外操作。
|
||
> 若想更快可安装 `hf_transfer` 并设 `HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1`。
|
||
|
||
## 二、文件结构
|
||
|
||
```
|
||
gpt-chemistry/
|
||
├── 样本收集.csv # 训练数据（列：问题、回答）
|
||
├── main.py # 训练脚本（bf16 全量微调）
|
||
├── test.py # 推理回测脚本
|
||
├── download.py # 模型预热下载脚本
|
||
├── deploy.md # 本指南
|
||
└── output/ # 训练产物（自动生成）
|
||
├── model.pth # state_dict
|
||
└── best_model/ # 完整模型 + tokenizer（可直接 from_pretrained）
|
||
```
|
||
|
||
## 三、方案说明
|
||
|
||
| 项目 | 配置 |
|
||
| ------------ | --------------------------------- |
|
||
| 基座模型 | Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct |
|
||
| 精度 | bfloat16 |
|
||
| 微调方式 | 全量参数微调 |
|
||
| 梯度检查点 | 开启 |
|
||
| 显存占用 | 约 8~10GB（单卡 16GB 富余） |
|
||
| 训练参数量 | 1.5B 全部 |
|
||
|
||
> 1.5B 用 bf16 全量微调约需 8~10GB 显存，16GB 卡无需量化即可跑通。相比 QLoRA 全量微调收敛更稳、效果更好。
|
||
|
||
## 四、下载模型（可选预热）
|
||
|
||
```bash
|
||
python download.py
|
||
```
|
||
|
||
`download.py` 会带进度条把模型拉到本地缓存，之后 `main.py` / `test.py` 自动命中缓存，不再重复下载。
|
||
|
||
## 五、训练流程
|
||
|
||
1. 确认 `样本收集.csv` 与 `main.py` 同目录，列名为 `问题`、`回答`。
|
||
2. 启动训练：
|
||
|
||
```bash
|
||
python main.py
|
||
```
|
||
|
||
3. 训练产物保存在 `./output/best_model/`，可直接 `from_pretrained` 加载。
|
||
4. 终端 `tqdm` 实时显示 `loss`、`avg_loss`、`lr`，每个 epoch 结束保存当前最优。
|
||
|
||
## 六、推理 / 测试
|
||
|
||
```bash
|
||
python test.py
|
||
```
|
||
|
||
`test.py` 自动从 csv 取前 10 条问题回测，对比「标准答案」与「模型回答」。
|
||
|
||
交互式问答：
|
||
|
||
```python
|
||
from test import chat
|
||
print(chat("MOF 是什么材料？"))
|
||
```
|
||
|
||
## 七、常见问题
|
||
|
||
- **OOM（显存不足）**：降低 `batch_size` 为 2 或 1 → 减小 `max_length` 至 384 → 换 Qwen2.5-0.5B。
|
||
- **下载慢**：确认已换源（脚本内已设 hf-mirror），或安装 `hf_transfer` 加速。
|
||
- **中文乱码**：确认 `样本收集.csv` 为 UTF-8 编码。
|
||
- **生成重复**：推理时提高 `repetition_penalty`(1.1~1.3) 或降低 `temperature`。
|
||
- **训练不收敛**：全量微调学习率建议 `1e-5 ~ 3e-5`，默认 `2e-5`。
|
||
- **想用 LoRA**：1.5B 全量微调显存足够，一般无需 LoRA；若要省显存可参考 PEFT 文档注入 LoRA。
|