### Qwen 2.5 大规模模型微调实践指南 #### 准备工作 为了成功地对Qwen 2.5进行微调，需准备必要的环境配置和数据集。确保安装了支持CUDA的PyTorch版本以及transformers库[^1]。 ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 pip install transformers datasets ``` #### 加载预训练模型 加载Qwen 2.5的基础架构并初始化权重参数： ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_name_or_path = "Qwen/Qwen-2.5" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path) ``` #### 数据处理 针对特定任务调整输入格式，比如对于对话生成场景可以构建如下形式的数据样本： ```python def prepare_data(input_texts, target_texts): inputs = tokenizer.batch_encode_plus( input_texts, padding=True, truncation=True, max_length=512, return_tensors="pt" ) labels = tokenizer.batch_encode_plus( target_texts, padding=True, truncation=True, max_length=512, return_tensors="pt" )["input_ids"] return { 'input_ids': inputs['input_ids'], 'attention_mask': inputs['attention_mask'], 'labels': labels } ``` #### 微调过程 定义训练循环，在此过程中更新模型参数以适应新领域或具体应用需求： ```python import torch.optim as optim optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=5e-5) for epoch in range(num_epochs): for batch in dataloader: outputs = model(**batch) loss = outputs.loss optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print(f'Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}') ``` #### 模型评估与保存 完成一轮或多轮迭代后，通过验证集测试性能，并将最终版模型存档以便后续部署使用： ```python # Save the fine-tuned model and tokenizer to disk. output_dir = "./fine_tuned_qwen_2.5" model.save_pretrained(output_dir) tokenizer.save_pretrained(output_dir) ```