如何在ModelScope1.8B的提问能达到7B的效果？

要在ModelScope中使用1.8B模型达到接近7B模型的效果，可以通过以下方法进行优化和调整。这些方法主要集中在模型微调、推理参数优化以及硬件资源配置等方面。

1. 选择合适的模型变体

ModelScope中的通义千问系列提供了多种模型变体，例如Qwen-1.8B-Chat和Qwen-7B-Chat。虽然1.8B模型的参数量较小，但通过选择经过特定任务优化的变体（如Qwen-1.8B-Chat-Int4），可以显著提升性能。
建议：
- 使用量化版本（如Int4或Int8）以在较低资源消耗下获得更好的推理效果。 - 确保选择与目标任务对齐的模型版本（如对话优化版Chat）。

2. 模型微调（Fine-tuning）

通过微调，可以让1.8B模型更好地适应特定任务，从而缩小与7B模型的性能差距。以下是具体步骤：

（1）准备高质量数据集

• 数据集应包含与目标应用场景相关的指令和输出对（instruction-output格式）。
• 数据集需上传至OSS Bucket或NAS存储中，确保高效访问。

（2）配置微调参数

• 算法选择：推荐使用SFT（监督微调）或DPO（直接偏好优化）算法。
  • SFT适用于通用任务优化。
  • DPO更适合对齐人类偏好的场景。
• 超参数设置：
  • 学习率：建议从5e-5到1e-4之间调整。
  • 批处理大小：根据GPU显存选择合适值（如4或8）。
  • 训练轮次：通常设置为3-5轮，避免过拟合。

（3）执行微调

• 在PAI平台上，通过控制台或Python SDK完成微调操作。

• 示例代码（Python SDK）：

  from pai.model import RegisteredModel
  
  model = RegisteredModel(
    model_name="qwen1.5-1.8b-chat",
    model_provider="pai"
  )
  est = model.get_estimator()
  training_inputs = model.get_estimator_inputs()
  
  # 更新训练数据路径
  training_inputs.update(
    {
        "train": "<训练数据集OSS路径>",
        "validation": "<验证数据集OSS路径>"
    }
  )
  
  est.fit(inputs=training_inputs)
  print(est.model_data())
  

3. 优化推理参数

即使不进行微调，也可以通过调整推理参数来提升1.8B模型的表现。

（1）上下文长度

• 1.8B模型支持较长的上下文长度（如8192 tokens），合理利用上下文信息可以增强回答质量。
• 建议： 在部署时设置较大的序列长度（如max_length=8192）。

（2）采样策略

• 调整生成文本的采样策略，例如：
  • temperature：降低温度值（如0.7）以减少随机性。
  • top_p：设置为0.9以保留高概率词汇。
  • repetition_penalty：增加重复惩罚（如1.2）以避免冗余回答。

（3）示例代码

import requests
import json

data = {
    "input": "请解释量子计算的基本原理。",
    "parameters": {
        "max_length": 8192,
        "temperature": 0.7,
        "top_p": 0.9,
        "repetition_penalty": 1.2
    }
}

response = requests.post(
    url='http://<服务地址>',
    headers={"Authorization": "yourtoken"},
    data=json.dumps(data)
)

print(response.text)

4. 硬件资源配置

为了充分发挥1.8B模型的潜力，需要为其分配足够的计算资源。

（1）GPU选择

• 推荐使用V100/P100/T4（16 GB显存）及以上GPU。
• 如果预算有限，可选择量化版本（如Int4），以降低显存需求。

（2）内存与存储

• 内存大小建议设置为16 GB以上。
• 使用DataCache提前拉取模型数据，减少Pod启动时间。

5. 结合Prompt Engineering

通过设计高质量的提示词（Prompt），可以引导1.8B模型生成更准确的回答。例如： - 提供明确的上下文信息。 - 使用分步式提问方式，逐步引导模型生成复杂答案。

6. 启用闲置预留模式

如果使用函数计算部署模型，建议开启闲置预留模式。这种模式可以在低流量期间保持实例运行，从而减少冷启动延迟并提升响应速度。

总结

通过上述方法，您可以在ModelScope中有效提升1.8B模型的表现，使其接近7B模型的效果。关键在于选择合适的模型变体、进行针对性微调、优化推理参数以及合理配置硬件资源。