腾小云导读
本文并非基于微调训练模型，而是从头开始训练出一个全新的大语言模型的硬核教程。看完本篇，你将了解训练出一个大模型的环境准备、数据准备，生成分词，模型训练、测试模型等环节分别需要做什么。AI 小白友好~文中代码可以直接实操运行。欢迎阅读体验。
目录
1 准备训练环境
2 准备训练数据
3 训练分词器
4 训练模型
5 测试模型
6 完整代码
通过这篇文章，你可以预训练一个全新大语言模型。
注意是全新的模型，不是微调。
全新训练的好处是训练的数据、训练的参数都是可修改的，通过调试运行我们可以更好的理解大模型训练过程。我们可以用特定类型数据的训练，来完成特定类型数据的输出。
关于大模型已经有很多文章，微调模型的文章比较多，全新预训练全新模型的文章很少。个人觉得有的也讲的很复杂，代码也很难跑通。本文不会讲的很复杂，代码也很容易运行。仅用61行代码，就能训练出一个全新大语言模型。
本文以代码为主，运行代码需要 Python 环境。
01、准备训练环境
我的训练环境基于腾讯云的 GPU 机器。
地址：cloud.tencent.com/product/gpu
| GPU类型：GN7.2XLARGE32 T4 显卡：1颗 显存：16GB； python 3.11； requirements.txt: |
|---|
ini复制代码tokenizers==0.13.3
torch==2.0.1
transformers==4.30.
02、准备训练数据
首先我们要为训练准备数据，比如我就想基于《三国演义》训练一个模型。三国演义下载地址：
raw.githubusercontent.com/xinzhanguo/…
03、训练分词器
分词（tokenization）是把输入文本切分成有意义的子单元（tokens）。通过以下代码，根据我们的数据生成一个新的分词器：
python复制代码from tokenizers import Tokenizer
from tokenizers.models import BPE
from tokenizers.trainers import BpeTrainer
from tokenizers.normalizers import NFKC, Sequence
from tokenizers.pre_tokenizers import ByteLevel
from tokenizers.decoders import ByteLevel as ByteLevelDecoder
from transformers import GPT2TokenizerFast
# 构建分词器 GPT2 基于 BPE 算法实现
tokenizer = Tokenizer(BPE(unk_token="<unk>"))
tokenizer.normalizer = Sequence([NFKC()])
tokenizer.pre_tokenizer = ByteLevel()
tokenizer.decoder = ByteLevelDecoder()
special_tokens = ["<s>","<pad>","</s>","<unk>","<mask>"]
trainer = BpeTrainer(vocab_size=50000, show_progress=True, inital_alphabet=ByteLevel.alphabet(), special_tokens=special_tokens)
# 创建 text 文件夹，并把 sanguoyanyi.txt 下载，放到目录里
files = ["text/sanguoyanyi.txt"]
# 开始训练了
tokenizer.train(files, trainer)
# 把训练的分词通过GPT2保存起来，以方便后续使用
newtokenizer = GPT2TokenizerFast(tokenizer_object=tokenizer)
newtokenizer.save_pretrained("./sanguo")
运行时显示如下图：
成功运行代码后，我们在 sanguo 目录生成如下文件：
复制代码merges.txt special_tokens_map.json tokenizer.json tokenizer_config.json vocab.json
现在我们已经成功训练了一个大语言模型的分词器。
04、训练模型
利用下面代码进行模型训练：
ini复制代码from transformers import GPT2Config, GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
# 加载分词器
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("./sanguo")
tokenizer.add_special_tokens({
"eos_token": "</s>",
"bos_token": "<s>",
"unk_token": "<unk>",
"pad_token": "<pad>",
"mask_token": "<mask>"
})
# 配置GPT2模型参数
config = GPT2Config(
vocab_size=tokenizer.vocab_size,
bos_token_id=tokenizer.bos_token_id,
eos_token_id=tokenizer.eos_token_id
)
# 创建模型
model = GPT2LMHeadModel(config)
# 训练数据我们用按行分割
from transformers import LineByLineTextDataset
dataset = LineByLineTextDataset(
tokenizer=tokenizer,
file_path="./text/sanguoyanyi.txt",
block_size=32,
# 如果训练时你的显存不够
# 可以适当调小 block_size
)
from transformers import DataCollatorForLanguageModeling
data_collator = DataCollatorForLanguageModeling(
tokenizer=tokenizer, mlm=False, mlm_probability=0.15
)
from transformers import Trainer, TrainingArguments
# 配置训练参数
training_args = TrainingArguments(
output_dir="./output",
overwrite_output_dir=True,
num_train_epochs=20,
per_gpu_train_batch_size=16,
save_steps=2000,
save_total_limit=2,
)
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
data_collator=data_collator,
train_dataset=dataset,
)
trainer.train()
# 保存模型
model.save_pretrained('./sanguo')
运行比较耗时，显示训练数据如下图：
成功运行代码，我们发现 sanguo 目录下面多了三个文件：
arduino复制代码config.json generation_config.json pytorch_model.bin
现在我们就成功生成训练出基于《三国演义》的一个大语言模型。
05、测试模型
我们用文本生成，对模型进行测试代码如下：
scss复制代码from transformers import pipeline, set_seed
generator = pipeline('text-generation', model='./sanguo')
set_seed(42)
txt = generator("吕布", max_length=10)
print(txt)
运行显示模型输出了三国相关的文本：“吕布十二回 张翼德 张翼德时曹操 武侯计计计”
再测试一条：
scss复制代码txt = generator("接着奏乐", max_length=10)
print(txt)
“接着奏乐u3000却说曹操引军因二人”
这内容不忍直视，如果想优化，我们也可以基于全新的模型进行微调训练；我们也可以适当地调整下训练参数，以达到较好的效果。
06、完整代码
以下是完整代码，代码地址：
linux 中运行方法：
bash复制代码# 创建环境
python3 -m venv ~/.env
# 加载环境
source ~/.env/bin/activate
# 下载代码
git clone [email protected]:xinzhanguo/hellollm.git
cd hellollm
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 运行代码
python sanguo.py
以上我们就完成一个全新的模型训练。代码去除注释空行总共61行。
本文代码模型是基于 GPT2 的，当然你也可以基于 LLama 或者 Bert 等模型去实现全新的大语言模型。
代码虽然不是很多，但是如果初次尝试运行的话你也许会遇到很多问题，比如环境搭建。为了避免其他烦恼，我建议用 docker 方式运行代码:
bash复制代码# 下载代码
git clone [email protected]:xinzhanguo/hellollm.git
cd hellollm
# 编译镜像
docker build -t hellollm:beta .
# 可以选择以GPU方式运行
# docker run -it --gpus all hellollm:beta sh
docker run -it hellollm:beta sh
python sanguo.py
更多代码可以参考：Hello LLM!
以上就是本篇文章的全部内容，欢迎转发分享。
-End-
原创作者｜辛占国
技术责编｜jipingjia
你觉得大模型有哪些应用场景？欢迎在腾讯云开发者公众号评论区讨论。我们将选取1则最有意义的分享，送出腾讯云开发者 – 马克杯1个（见下图）。7月24日中午12点开奖。
