人工智能大語言模型應用教程模塊6

Gemma2模型應用與微調學習

目標

了解Gemma2模型；

理解Gemma2模型的推理、量化和微調的原理；

能夠搭建Gemma2模型開發(fā)環(huán)境，并進行推理；

能夠使用Ollama量化Gemma2模型；

能夠獲取Gemma2模型微調所用的數(shù)據(jù)集（語料），并進行微調；

培養(yǎng)良好的道德品質和職業(yè)素養(yǎng)；

培養(yǎng)創(chuàng)新思維和自主學習能力；

培養(yǎng)嚴謹、求實、創(chuàng)新的科學精神，培養(yǎng)分析解決問題的能力。6.2Gemma2模型應用與微調設計目標開發(fā)環(huán)境原理學習實驗步驟6.36.46.16.1設計目標什么是GemmaGemma是GoogleDeepMind基于Gemini的研究成果和技術推出的一系列開放權重大型語言模型。是一系列輕量級、開放式模型是文本到文本（TextToText）、僅解碼器（DecoderOnly）的大型語言模型設計目標Gemma的特點6.2開發(fā)環(huán)境推理與微調硬件：服務器、推理卡（NVIDIA16G顯存以上）軟件：Python、大語言模型google/gemma-2-2b-it、VSCode編輯器硬件：筆記本電腦或PC機，4核CPU、8G以上內存，無需GPU軟件：Ollama開發(fā)環(huán)境量化6.3原理學習基本信息與版本特點Gemma2是Google基于Gemini技術推出的新型大型語言模型，提供2B、9B和27B等不同規(guī)模版本，各版本又分預訓練基礎版和指令優(yōu)化版。其中9B以下版本可在RTX4090、RTX3090、P100、T4等消費級推理卡硬件上運行。Gemma2原始模型在發(fā)布，與Huggingface合作集成至其生態(tài)，轉化為Huggingface格式供開發(fā)者免費下載。使用Huggingface的Transformers庫加載運行，和LLama-3等模型使用方式類似。推理時用AutoModelForCausalLM.from_pretrained加載模型，model.generate推理，加載模型采用load_in_8bit和load_in_4bit量化模式，過程順暢且資源占用少。推理方法發(fā)布、集成及使用方式大語言模型量化指降低模型精度，使其能在CPU等低算力條件下運行。這一過程通過技術手段調整模型參數(shù)表示方式，在一定程度上犧牲精度，換取更低的硬件資源需求和更廣泛的運行環(huán)境適配性。Google為Gemma2提供gemma.cpp項目，用于基礎模型量化。gemma.cpp是輕量級獨立C++推理引擎，專注于簡單直接的實現(xiàn)，能助力Gemma2在低算力下高效運行，不過通用性并非其重點考量。Ollama是大語言模型本地部署工具，基于Llama模型和llama.cpp框架構建。它通過裝入GGUF格式大模型文件實現(xiàn)低算力推理，原理是壓縮大模型參數(shù)以加快載入并降低資源消耗，同時用C++重寫推理代碼提升性能。Ollama最初為解決Llama系列量化推理問題而生，如今功能擴展，不僅支持Llama系列模型，還支持Mistral、Gemma2、GLM-4等非Llama架構模型，但量化模型推理效果遜于原始模型。量化過程LoRA微調低秩適配（LoRA）是一種用于大語言模型（LLM）的參數(shù)高效微調技術，這種微調方案只針對模型參數(shù)的一小部分進行微調，通過凍結原始模型并只訓練被分解為低秩矩陣的適配器層，以此提高微調效率、減少“災難性遺忘”等問題。微調策略6.4實驗步驟實驗步驟推理：

建立虛擬環(huán)境

下載模型開發(fā)推理樣例實驗步驟效果展示：

實驗步驟量化：

Ollama安裝curl-fsSL/install.sh|sh

運行量化模型以gemma2-9b的量化模型