在Intel Mac上进行大模型微调，您可以遵循以下步骤：
- 安装Homebrew：
- Homebrew是macOS上的包管理器，用于简化软件包的安装和管理。在终端中输入以下命令安装Homebrew：
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)" - 参考链接：Homebrew安装指南
- 安装Miniforge：
- Miniforge是为ARM架构设计的Conda发行版，适合在Intel Mac上使用。下载并运行Miniforge安装脚本：
curl -LO https://github.com/conda-forge/miniforge/releases/latest/download/Miniforge3-MacOSX-x86_64.sh bash Miniforge3-MacOSX-x86_64.sh - 按照提示完成安装。
- 创建并激活Conda环境：
- 创建一个新的Conda环境，例如名为
tensorflow_2：conda create --name tensorflow_2 python=3.9 - 激活环境：
conda activate tensorflow_2
- 安装TensorFlow：
- 在Conda环境中，使用pip安装TensorFlow：
pip install tensorflow-macos - 这将安装适用于Intel Mac的TensorFlow版本。
- 验证TensorFlow安装：
- 打开Python解释器并运行以下代码以验证TensorFlow是否正确安装：
import tensorflow as tf print("TensorFlow version:", tf.__version__) print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU'))) - 如果能够看到输出TensorFlow版本和GPU信息，说明TensorFlow已成功安装。
- 准备数据集：
- 准备您的数据集，例如JSON格式的数据集，其中包含问题和答案：
json [ { "instruction": "你好", "input": "", "output": "皇上好，我是甄嬛，家父是大理寺少卿甄远道。" }, { "instruction": "你不愿意见我？", "input": "", "output": "不该相见自然不愿见，还望王爷尊重我的意愿。" } ]
- 选择模型并开始微调：
- 选择一个适合您任务的预训练模型，例如LLM-Research/Meta-Llama-3-8B-Instruct，并开始微调。您可以修改
train.py文件中的model_id变量来选择不同的模型。 - 开始微调，执行以下命令：
python train.py
- 测试微调后的模型：
- 微调完成后，您可以使用ChatBot进行对话测试，执行以下命令：
streamlit run chat.py - 这将启动一个Web界面，您可以在其中与微调后的模型进行交互。
以上步骤提供了在Intel Mac上进行大模型微调的详细指南，帮助您充分利用现有的硬件资源和软件工具。
TAG
来自KIMI