快速玩转 Llama2！阿里云机器学习 PAI 推出最佳实践（一）——低代码 Lora 微调及部署

本文基于阿里云机器学习 PAI 实现大语言模型 Llama2 低代码 Lora 微调及部署，适合想要快速开箱体验预训练模型的开发者

前言

近期，Meta 宣布大语言模型 Llama2 开源，包含 7B、13B、70B 不同尺寸，分别对应 70 亿、130 亿、700 亿参数量，并在每个规格下都有专门适配对话场景的优化模型 Llama-2-Chat。Llama2 可免费用于研究场景和商业用途（但月活超过 7 亿以上的企业需要申请），对企业和开发者来说，提供了大模型研究的最新利器。

目前，Llama-2-Chat 在大多数评测指标上超过了其他开源对话模型，并和一些热门闭源模型（ChatGPT、PaLM）相差不大。阿里云机器学习平台 PAI 第一时间针对 Llama2 系列模型进行适配，推出全量微调、Lora 微调、推理服务等场景最佳实践，助力 AI 开发者快速开箱。以下我们将分别展示具体使用步骤。

最佳实践一：Llama 2 低代码 Lora 微调及部署

• 本实践将采用阿里云机器学习平台 PAI-快速开始模块针对 Llama-2-7b-chat 进行开发。PAI-快速开始支持基于开源模型的低代码训练、布署和推理全流程，适合想要快速开箱体验预训练模型的开发者。

一、准备工作

1、进入 PAI-快速开始页面

a. 登入 PAI 控制台 https://pai.console.aliyun.com/

b. 进入 PAI 工作空间，并在左侧导航栏中找到“快速开始”。

2、选择 Llama2 模型

PAI-快速开始包含了不同来源的许多热门开源模型，来支持人工智能的不同领域和任务。在本次实例中，请选择“生成式 AI-大语言模型（large-language-model）”，进入模型列表页。

在模型列表页中您可以看到多个来自不同开源社区的主流模型。在本次展示中，我们将使用llama-2-7b-chat-hf模型（llama-2-7b-hf模型同理）。您也可以自由选择其他适合您当前业务需求的模型。

Tips：

• 一般来说，参数量越大的模型效果会更好，但相对应的模型运行时产生的费用和微调训练所需要的数据量都会更多。

• Llama-2-13B 和 70B 的版本，以及其他开源大语言模型也将后续在 PAI-快速开始上线，敬请期待。

二、模型在线推理

快速开始提供的llama-2-7b-chat-hf来源于 HuggingFace 提供的Llama-2-7b-chat模型，它也是主要基于Transformer架构的大语言模型，使用多种混合的开源数据集进行训练，因此适合用于绝大多数的英文非专业领域场景。我们可以通过 PAI 快速开始将此模型直接部署到 PAI-EAS，创建一个推理服务。

1、部署模型

通过模型详情页面的的部署入口您可以一键创建一个基于此模型的在线推理服务，所有的参数已经帮您默认配置完毕。当然，您也可以自由选择所使用的计算资源和其他设置，我们即可以将该模型直接部署到 PAI-EAS 创建推理服务。

请注意，模型需要至少 64GiB 内存和 24GiB 及以上的显存，请确保您选择的计算资源满足以上要求，否则部署可能失败。

通过服务详情页，您可以查看推理服务的部署状态。当服务状态为“运行中”时，表示推理服务已经部署成功。

Tips：

• 后续您可以随时在 PAI-快速开始中点击“管理任务与部署”按钮来回到当前的推理服务。

2、调用推理服务

在部署成功之后，您即可通过WebUI的方式来最快速度调试您的服务，发送预测请求。

在 WebUI 中也同时支持了 API 调用能力，相关文档可以在 WebUI 页底点击“Use via API”查看。

三、模型微调训练

llama-2-7b-chat-hf模型适用于绝大多数非专业的场景。当您需要应用特定领域的专业知识时，您可以选择使用模型的微调训练来帮助模型在自定义领域的能力。

Tips：

• 大语言模型也可以在对话过程中直接学习到比较简单的知识，请根据自己的需求选择是否训练。

• 当前快速开始支持的训练方式基于LoRA。LoRA 训练相较于其他训练方式（如 SFT 等）会显著降低训练成本和时间，但大语言模型的 LoRA 训练效果可能不稳定。

1、准备数据

Tips：

• 为方便您试用体验 Llama 2 模型，我们在 llama-2-7b-chat-hf的模型卡片中也已经帮您准备了一份默认用于 Instruction Tuning 的数据集来直接进行微调训练。

模型支持使用 OSS 上的数据进行训练。训练数据接受 Json 格式输入，每条数据由问题、答案、id 组成，分别用"instruction"、"output"和"id"字段表示，例如：

[    {        "instruction": "以下文本是否属于世界主题？为什么美国人很少举行阅兵？",        "output": "是",        "id": 0    },    {        "instruction": "以下文本是否属于世界主题？重磅！事业单位车改时间表已出！",        "output": "不是",        "id": 1    }]

训练数据的具体格式也可以在 PAI-快速开始的具体模型介绍页中查阅。

关于如何上传数据到 OSS，以及查看相应的数据，请参考 OSS 的帮助文档：https://help.aliyun.com/document_detail/31883.html?spm=a2c4g.31848.0.0.71102cb7dsCgz2

为了更好的验证模型训练的效果，除了提供训练数据集之外，也推荐您准备一份验证数据集：它将会用于在训练中评估模型训练的效果，以及训练的参数优化调整。

2、提交训练作业

在准备好使用的数据集之后，您即可以在快速开始的模型页面配置训练使用的数据集、提交训练作业。我们已经默认配置了优化过的超参数和训练作业使用的计算资源配置，您也可以根据自己的实际业务修改。

通过训练作业详情页，您可以查看训练任务的执行进度、任务日志、以及模型的评估信息。当训练任务的状态为“成功”，训练作业产出的模型会被保存到 OSS 上（见作业详情页的“模型输出路径”）。

Tips：

• 使用默认数据集和默认超参数、计算资源训练大概预计的完成时间在 1 小时 30 分钟左右。如果使用自定义训练数据和配置项，预计的训练完成时间可能有所差异，但通常应该在数小时后完成。

• 如果中途关闭了页面，您可以随时在 PAI-快速开始中点击“管理任务与部署”按钮来回到当前的训练任务。

3、部署微调模型

当微调训练成功之后，用户可以直接在作业详情页将获得的模型部署为推理服务。具体的模型部署和服务调用流程请参照以上的“直接部署模型”的文档。

What's More

本文主要展示了基于阿里云机器学习平台 PAI 快速进行 Llama2 微调及部署工作的实践，主要是面向 7B 和 13B 尺寸的。后续，我们将展示如何基于 PAI 进行 70B 尺寸的 Llama-2-70B 的微调及部署工作，敬请期待。

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参考资料：

1. Llama2: Inside the Model https://ai.meta.com/llama/#inside-the-model
   

2. Llama 2 Community License Agreement https://ai.meta.com/resources/models-and-libraries/llama-downloads/
   

3. HuggingFace Open LLM Leaderboard https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard
   

4. 阿里云机器学习平台 PAI：https://www.aliyun.com/product/bigdata/learn
   

特别提示您 Llama2 属于国外公司开发的限制性开源模型，请您务必在使用前仔细阅读并遵守 Llama2 的许可协议，尤其是其限制性许可条款（如月活超过 7 亿以上的企业需申请额外许可）和免责条款等。

此外提醒您务必遵守适用国家的法律法规，若您利用 Llama2 向中国境内公众提供服务，请遵守国家的各项法律法规要求，尤其不得从事或生成危害国家、社会、他人权益等行为和内容。