本模型基于qwen2-7b-instruct模型，通过LoRA的训练方式，在党务知识数据混合通用数据的数据集上进行微调，适用于党务领域问答任务；包括但不局限于党员、入党积极分子分子学习等场景。
目录
- 数据准备
- 微调
- 推理
- 部署
- 智能体应用
数据准备
数据集采自党务问答网中的对话，利用python脚本获取提问，人工筛选问题答案。经训练后，发现遗忘问题严重。为解决该问题，我们在重新筛选党务知识数据集的基础上，将党务数据集混合通用微调数据集通用微调数据集进行训练，训练效果明显好转。
获取党务知识数据的问题代码如下:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
base_url = "https://wenda.12371.cn/liebiao.php?mod=forumdisplay&fid=3"
page = 1
def fetch_page(url):
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status()
return response.text
def parse_page(html):
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
items = soup.find_all('li', id=lambda x: x and x.startswith('normalthread_'))
data = []
for item in items:
title_tag = item.find('p', class_='questionTit')
title = title_tag.get_text(strip=True) if title_tag else 'N/A'
data.append({
'title': title})
next_page = soup.find('a', class_='next')
next_page_url = next_page['href'] if next_page else None
return data, next_page_url
def main():
global base_url
global page
all_data = []
while True:
url = f"{base_url}&page={page}"
html = fetch_page(url)
data, next_page_url = parse_page(html)
print(data[0]['title'])
all_data.extend(data)
if next_page_url:
base_url = f"https://wenda.12371.cn/{next_page_url}"
page += 1
else:
break
for item in all_data:
print(item['title'])
df = pd.DataFrame(all_data)
df.to_excel("D:\\dangwu\\问题收集.xlsx", index=False, engine='openpyxl')
if __name__ == "__main__":
main()
数据集格式采用如下对话形式：
{
"from": "user",
"value": "介绍一下自己"
},
{
"from": "assistant",
"value": "我是皮皮，由ModelScope开源模型应用挑战赛--外星人战队训练的人工智能党务知识小助手。我的目标是为用户提供有用、准确和及时的信息，并通过各种方式帮助用户进行有效的沟通。请告诉我有什么可以帮助您的呢？"
}
{
"from": "user",
"value": "线上转党组织关系，超过天未接收会怎么样？十二月份发起党组织关系转接，但接收地支部名称有误，导致接收地系统无法收到转接命令，期间由于系统问题，十二月和一月系统始终无法正常登录。请问这种情况下超过六十天未被接收会怎样，应该怎样解决呢？"
},
{
"from": "assistant",
"value": "线上的流程，里面也是有转接日期的时间限制，一般不超过个月，超过了期限，介绍信无效。解决方式：原流程作废，重新发起组织关系转移的流程。"
}
{
"from": "user",
"value": "党支部纪检委员必须单设吗？如果不必须单设，是可以组织委员兼任还是宣传委员兼任，或者是都可以？"
},
{
"from": "assistant",
"value": "要求必须设置，可以由其他委员兼任。不建议组织委员兼任，一般由宣传委员兼任。"
}
数据集格式处理脚本代码如下:
import json
import os
import re
def remove_non_chinese_chars(text):
return re.sub(r'[^\u4e00-\u9fa5，。！？、；：“”‘’（）《》【】]', '', text)
seen_client_data = set()
def Fuc(path,output_file) :
global seen_client_data
with open(path, 'r', encoding='utf-8') as infile:
original_data = json.load(infile)
output=""
user_count = 0
assistant_count = 0
for item in original_data:
content = remove_non_chinese_chars(item["content"])
if item["role"] == "client":
if content in seen_client_data:
return
seen_client_data.add(content)
data="{\\\"from\\\": \\\"user\\\", \\\"value\\\": \\\""+content+"\\\"}, "
user_count += 1
if (user_count - assistant_count != 1):
return
if item["role"]=="counselor" :
data = "{\\\"from\\\": \\\"assistant\\\", \\\"value\\\": \\\"" + content + "\\\"}, "
assistant_count += 1
output=output+data
if (user_count != assistant_count):
return
output="{\"conversations\": \"["+output+"]\", \"origin\": \"[]\"}"
output=output[:-21]+output[-19:]
with open(output_file, 'a', encoding='utf-8') as outfile:
outfile.write(output + '\n')
# print(output)
folder_path = "C:\\Users\\86183\\Desktop\\data"
output_file = "C:\\Users\\86183\\Desktop\\output.txt"
try:
files_and_dirs = os.listdir(folder_path)
files = [f for f in files_and_dirs if os.path.isfile(os.path.join(folder_path, f))]
for file in files:
Fuc(os.path.join(folder_path, file), output_file)
except FileNotFoundError:
print(f"文件夹 {folder_path} 未找到。")
except PermissionError:
print(f"没有权限访问文件夹 {folder_path}。")
except Exception as e:
print(f"发生错误: {e}")
最后将处理好的数据集上传至ModelScope数据集，可直接在微调参数中使用。
微调
该党务知识小助手基于qwen2-7b-struct大模型，为节省显存，我们采用LoRA微调方法。
系统：采用modelscope:1.16.1-pytorch2.3.0tensorflow2.16.1-gpu-py310-cu121-ubuntu22.04镜像
显卡：NVIDIA A10
模型：qwen2-7b-instruct
框架：魔搭轻量训推框架SWIFT 接链接https://github.com/modelscope/ms-swift
显存：最高达到20.54G的显存占用
训练时长: 2d 20h 6m
用于训练的脚本如下:
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 \
swift sft \
--model_type qwen2-7b-instruct \
--sft_type lora \
--output_dir output \
--dataset output_dataset \
--num_train_epochs 1 \
--max_length 1024 \
--check_dataset_strategy warning \
--lora_rank 8 \
--lora_alpha 32 \
--lora_dropout_p 0.05 \
--lora_target_modules ALL \
--gradient_checkpointing true \
--batch_size 1 \
--learning_rate 5e-5 \
--gradient_accumulation_steps 16 \
--max_grad_norm 1.0 \
--warmup_ratio 0.03 \
--eval_steps 100 \
--save_steps 100 \
--save_total_limit 2 \
--logging_steps 10
训练效果
eval_loss和eval_acc效果如下:
横轴为训练步数，纵轴分别为残差值和准确率
推理
推理脚本如下:
swift infer --ckpt_dir output/qwen2-7b-instruct/v0-20240902-123232/checkpoint-27400
best checkpoint
我们采用人工评估的方式看看大模型的训练效果,我们将展示第一次获取的党务数据集和最后经完善的混合数据集。
党务知识数据集推理效果:
回答效果不尽人意。
混合数据集推理效果:
通过对比，回答效果明显好转。
该党务知识问答模型已经上传至ModelScope党务知识问答小助手
部署
部署脚本如下:
swift deploy --ckpt_dir output/qwen2-7b-instruct/v0-20240902-123232/checkpoint-27400
部署成功页面如下：
智能体应用
上面我们已经把模型微调好了，接下来就是如何将我们微调好的模型部署上传到Modelscope的创空间上面去。下面是部署代码。
import os
import gradio as gr
from modelscope import AutoTokenizer, snapshot_download
from modelscope import AutoModelForCausalLM
import torch
modelscope_model_path = "lzjune0315/competition"
model_path = snapshot_download(modelscope_model_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_path,
torch_dtype=torch.float16,
device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
def generate_party_answer(prompt, tokenizer, model):
model_inputs = tokenizer([prompt], return_tensors="pt").to(model.device)
generated_ids = model.generate(
model_inputs.input_ids,
max_new_tokens=64
)
generated_ids = [
output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]
response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
return response
def process_party_knowledge(question, progress=gr.Progress()):
progress(0, desc="开始处理")
input_prompt = "党务知识问题：" + question + " 答案："
response = generate_party_answer(input_prompt, tokenizer, model)
return response
demo = gr.Interface(fn=process_party_knowledge,
inputs=[gr.Textbox(label="党务知识问题", lines=10)],
outputs=[gr.Textbox(label="答案", lines=10)],
title="党务知识问答小助手",
description="请在左边对话框输入你的党务知识问题并点击‘Submit’按钮，耐心等待一会儿，右边的对话框将显示答案。")
demo.launch()
下载模型
modelscope_model_path: 即我们微调后上传至Modelscope模型的路径
snapshot_download(): 从ModelScope平台下载指定路径下的模型
加载模型和分词器
AutoModelForCausalLM.from_pretrained: 从指定路径加载预训练的因果语言模型
AutoTokenizer.from_pretrained: 加载与模型对应的分词器
定义生成党务知识答案的函数
tokenizer([prompt], return_tensors="pt"): 将输入文本转化为模型可以处理的张量格式
model.generate: 使用模型生成回答，生成最多64个新词
batch_decode: 将生成的ID序列转回人类可读的文本
定义处理函数
process_party_knowledge: 处理用户问题并生成答案的函数
创建Gradio接口
gr.Interface: 创建一个交互式网页界面
该智能体应用已经部署到创空间党务知识问答小助手
![国内大模型LLM选择以及主流大模型快速使用教程[GLM4/Qwen/Baichuan/Coze/Kimi]](https://ucc.alicdn.com/fnj5anauszhew_20240719_0df91b992f6e46679412ad488156448c.png?x-oss-process=image/resize,h_160,m_lfit)
