查看transformers模型对应的device的实战代码

### 大模型指令微调的实际操作方法 大模型的指令微调是一种通过特定任务数据集来优化预训练模型性能的技术。这种方法能够使模型更好地适应具体应用场景中的需求[^1]。 #### 数据准备 为了实现有效的指令微调，需要收集并整理高质量的数据集。这些数据通常由输入-输出对组成，其中输入部分是自然语言形式的任务描述或问题，而输出则是期望的结果。例如，在问答场景下，输入可能是一个问题字符串，对应的输出则为该问题的标准答案。 #### 微调框架选择 目前主流的大规模语言模型均支持基于PyTorch或者TensorFlow构建的微调流程。对于GLM系列这样的国产高性能模型来说，官方提供了详细的API文档以及配套工具链用于简化开发过程。 下面给出一段简单的Python代码示例展示如何加载预训练权重并对指定数据执行fine-tuning： ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM import torch # 加载tokenizer和model tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("path_to_glm_model") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("path_to_glm_model") device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model.to(device) def fine_tune(data_loader): optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=5e-5) model.train() for batch in data_loader: inputs = tokenizer(batch['input_text'], truncation=True, padding=True, return_tensors="pt").to(device) labels = tokenizer(batch['target_text'], truncation=True, padding=True, return_tensors="pt")["input_ids"].to(device) outputs = model(**inputs, labels=labels) loss = outputs.loss loss.backward() optimizer.step() optimizer.zero_grad() # 假设data_loader已经定义好 # fine_tune(data_loader) ``` 上述脚本展示了基本的训练循环逻辑，实际项目中还需要考虑更多细节比如学习率调度器设置、早停机制应用等。 #### 总结 通过对现有资源的学习与实践，可以掌握针对不同业务场景下的大模型定制化能力。这不仅有助于提升算法效果，还能为企业创造更大价值。