仅用61行代码，你也能从零训练大模型

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。

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。

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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：https://cloud.tencent.com/product/gpu

tokenizers==0.13.3
torch==2.0.1
transformers==4.30.
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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：

https://raw.githubusercontent.com/xinzhanguo/hellollm/main/text/sanguoyanyi.txt

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：

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=""))
tokenizer.normalizer = Sequence([NFKC()])
tokenizer.pre_tokenizer = ByteLevel()
tokenizer.decoder = ByteLevelDecoder()

special_tokens = ["","","","",""]
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")
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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：

merges.txt
special_tokens_map.json
tokenizer.json
tokenizer_config.json
vocab.json
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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：

from transformers import GPT2Config, GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
# 加载分词器
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("./sanguo")
tokenizer.add_special_tokens({
  "eos_token": "",
  "bos_token": "",
  "unk_token": "",
  "pad_token": "",
  "mask_token": ""
})
# 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')
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config.json
generation_config.json
pytorch_model.bin
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from transformers import pipeline, set_seed
generator = pipeline('text-generation', model='./sanguo')
set_seed(42)
txt = generator("吕布", max_length=10)
print(txt)
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txt = generator("接着奏乐", max_length=10)
print(txt)
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# 创建环境
python3 -m venv ~/.env
# 加载环境
source ~/.env/bin/activate
# 下载代码
git clone git@github.com:xinzhanguo/hellollm.git
cd hellollm
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 运行代码
python sanguo.py
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# 下载代码
git clone git@github.com: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
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