貴陽電商網(wǎng)站建設,網(wǎng)站開發(fā)問卷調(diào)查,網(wǎng)站訂單系統(tǒng)模板,禁用wordpress更新#x1f4b8; 前言#xff1a;沒錢買 4090 就不配玩大模型了嗎#xff1f; 現(xiàn)在的 AI 圈子太卷了。NVIDIA A100 一卡難求#xff0c;RTX 4090 價格居高不下。對于學生黨、獨立開發(fā)者或者想嘗鮮 AI 的朋友來說#xff0c;動輒幾萬塊的硬件投入簡直是“勸退門檻”。 但是 前言沒錢買 4090 就不配玩大模型了嗎現(xiàn)在的 AI 圈子太卷了。NVIDIA A100 一卡難求RTX 4090 價格居高不下。對于學生黨、獨立開發(fā)者或者想嘗鮮 AI 的朋友來說動輒幾萬塊的硬件投入簡直是“勸退門檻”。但是只要你有一個 Google 賬號你其實已經(jīng)坐擁了一臺配備NVIDIA T4 (16GB 顯存)的云端服務器。雖然 T4 比不上 A100但只要配合4-bit 量化和LoRA (Low-Rank Adaptation)技術外加Unsloth這個“省顯存神器”訓練一個屬于自己的 Llama 3 8B 模型綽綽有余今天我就手把手教你如何“白嫖” Google Colab 的算力0 成本微調(diào)大模型。 硬核知識為什么 T4 能跑大模型在開始寫代碼前我們要先搞懂原理否則報錯了都不知道為什么。Google Colab 免費版提供的 Tesla T4 擁有16GB 顯存。全參數(shù)微調(diào)Llama-3-8B需要約 120GB 顯存T4 直接爆顯存。LoRA 4bit 量化微調(diào)模型權重被壓縮且只訓練極少量的參數(shù)LoRA Adapter。顯存占用可降至6GB - 8GB。這就是我們“白嫖”的理論基礎QLoRA 技術。4-bit 量化反向傳播更新推理時原始大模型權重FP16 占用16GB凍結的量化權重占用約 5GBLoRA 適配器Trainable Adapters訓練數(shù)據(jù)最終模型凍結權重 LoRA適配器? 準備工作環(huán)境搭建Step 1: 開啟 Colab GPU 模式打開 Google Colab。點擊頂部菜單修改 (Edit)-筆記本設置 (Notebook settings)。硬件加速器選擇T4 GPU。Step 2: 安裝神器 Unsloth普通的 HuggingFace Trainer 在 T4 上可能會慢或者偶爾 OOM爆顯存。我們使用Unsloth它能讓微調(diào)速度提升 2-5 倍且顯存占用減少 60%。在 Colab 的第一個代碼塊中運行%%captureimporttorch major_version,minor_versiontorch.cuda.get_device_capability()# 根據(jù) Colab 的 CUDA 版本自動安裝 Unsloth!pip installunsloth[colab-new] githttps://github.com/unslothai/unsloth.git# 安裝其他必要庫!pip install--no-depsxformers0.0.27trl0.9.0peft accelerate bitsandbytes 實戰(zhàn)環(huán)節(jié)開始微調(diào) Llama-31. 加載 4-bit 量化模型我們要使用的是 Llama-3-8B。Unsloth 已經(jīng)為我們準備好了優(yōu)化過的版本。fromunslothimportFastLanguageModelimporttorch max_seq_length2048# 序列長度Colab T4 建議 2048太長會爆dtypeNone# 自動檢測 Float16 或 Bfloat16load_in_4bitTrue# 開啟 4bit 量化這是省顯存的關鍵model,tokenizerFastLanguageModel.from_pretrained(model_nameunsloth/llama-3-8b-bnb-4bit,# 預量化模型max_seq_lengthmax_seq_length,dtypedtype,load_in_4bitload_in_4bit,)2. 添加 LoRA 適配器這一步就是告訴模型“我不想動你的大腦主權重我只想給你戴個眼鏡LoRA讓你學會新知識?！眒odelFastLanguageModel.get_peft_model(model,r16,# LoRA 的秩建議 8, 16, 32。越大越聰明但顯存占用越高target_modules[q_proj,k_proj,v_proj,o_proj,gate_proj,up_proj,down_proj,],lora_alpha16,lora_dropout0,# 為了優(yōu)化設置為 0biasnone,# 為了優(yōu)化設置為 noneuse_gradient_checkpointingunsloth,# 開啟顯存優(yōu)化技術random_state3407,use_rsloraFalse,loftq_configNone,)3. 準備數(shù)據(jù)我們用經(jīng)典的 Alpaca 數(shù)據(jù)集演示。你可以把這里換成自己的 json 數(shù)據(jù)格式{instruction: ..., input: ..., output: ...}。fromdatasetsimportload_dataset# 定義提示詞模板alpaca_promptBelow is an instruction that describes a task, paired with an input that provides further context. Write a response that appropriately completes the request. ### Instruction: {} ### Input: {} ### Response: {}EOS_TOKENtokenizer.eos_token# 必須添加結束符defformatting_prompts_func(examples):instructionsexamples[instruction]inputsexamples[input]outputsexamples[output]texts[]forinstruction,input,outputinzip(instructions,inputs,outputs):textalpaca_prompt.format(instruction,input,output)EOS_TOKEN texts.append(text)return{text:texts,}# 加載數(shù)據(jù)集datasetload_dataset(yahma/alpaca-cleaned,splittrain)datasetdataset.map(formatting_prompts_func,batchedTrue)4. 開始訓練 (Training)激動人心的時刻到了配置訓練參數(shù)。fromtrlimportSFTTrainerfromtransformersimportTrainingArguments trainerSFTTrainer(modelmodel,tokenizertokenizer,train_datasetdataset,dataset_text_fieldtext,max_seq_lengthmax_seq_length,dataset_num_proc2,packingFalse,# 如果顯存夠開啟 packing 可以加速argsTrainingArguments(per_device_train_batch_size2,# T4 顯存小Batch Size 設小點gradient_accumulation_steps4,# 累積梯度相當于 Batch Size * 4warmup_steps5,max_steps60,# 測試跑 60 步即可正式訓練建議設為 epochlearning_rate2e-4,fp16nottorch.cuda.is_bf16_supported(),bf16torch.cuda.is_bf16_supported(),logging_steps1,optimadamw_8bit,# 使用 8bit 優(yōu)化器再次省顯存weight_decay0.01,lr_scheduler_typelinear,seed3407,output_diroutputs,),)# 開始訓練trainer_statstrainer.train()此時你可以看到進度條開始走動Loss 開始下降。在 T4 上這套配置大約占用 7GB-8GB 顯存非常安全不會 OOM。 推理驗證看看它學會了沒訓練完成后我們直接在 Notebook 里測試效果。# 開啟推理模式FastLanguageModel.for_inference(model)inputstokenizer([alpaca_prompt.format(請用中文介紹一下你自己。,# Instruction,# Input,# Output)],return_tensorspt).to(cuda)outputsmodel.generate(**inputs,max_new_tokens64,use_cacheTrue)print(tokenizer.batch_decode(outputs)[0]) 保存模型防止 Colab 斷開連接Colab 最大的坑就是會“斷連”。一旦斷開運行內(nèi)存里的東西全沒了。所以訓練完一定要保存到 Google Drive或者導出為GGUF格式。# 保存 LoRA 適配器到本地Colab 臨時空間model.save_pretrained(lora_model)# 或者保存為 GGUF 格式可以直接在 Ollama 里跑# model.save_pretrained_gguf(model, tokenizer, quantization_method q4_k_m)?? 避坑指南 (必看)顯存溢出 (OOM)如果你改了代碼報 OOM請檢查max_seq_length是否設得太大超過 4096或者batch_size是否太大。網(wǎng)絡問題Colab 訪問 HuggingFace 有時會慢如果報錯Connection Error多試幾次或者檢查網(wǎng)絡環(huán)境。使用時長免費版 Colab 連續(xù)使用 12 小時左右會強制重置。記得掛載 Google Drive 定期保存 Checkpoint。 總結看不需要幾萬塊的顯卡也不需要復雜的環(huán)境配置。通過Colab Unsloth QLoRA我們只用了十幾分鐘就免費體驗了完整的大模型微調(diào)流程。技術在貶值但學習能力在升值。趕緊動手試試訓練一個懂你“暗語”的專屬 AI 吧