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自定义预训练数据集 (LLM)
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XTuner 支持使用自定义数据集进行增量预训练，为便于介绍，本节以
`internlm2_7b_custom_pretrain_e1.py <https://github.com/InternLM/xtuner/blob/main/xtuner/configs/custom_dataset/pretrain/internlm/internlm2_7b_full_custom_pretrain_e1.py>`__
配置文件为基础进行介绍。

数据准备
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用户若要在进行预训练，则需要将自定义的数据处理为以下格式：

.. code:: json

   [
     {
         "text": "xxx"
     },
     {
         "text": "xxx"
     },
     ...
   ]

.. tip::
   每条 ``text`` 数据不要太长（分词个数应小于
   ``max_length``\ ），以避免在数据处理阶段被截断。

.. tip::
   为保证数据上下文的一致性，请确保长文本数据在被切分为多个 ``text``
   后，json 列表的顺序与实际上下文顺序一致。

训练
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步骤 1 ：导出 config
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``xtuner/configs/custom_dataset/pretrain/`` 目录下有所有 XTuner
支持的模型在自定义数据集下执行预训练的模板 config。可以通过
``xtuner list-cfg -p custom_pretrain`` 命令来查看候选 config。下面以
`internlm2_7b_custom_pretrain_e1.py <https://github.com/InternLM/xtuner/blob/main/xtuner/configs/custom_dataset/pretrain/internlm/internlm2_7b_full_custom_pretrain_e1.py>`__
为例展开介绍。

可以通过以下命令将 ``internlm2_7b_full_custom_pretrain_e1.py``
导出至当前目录下：

.. code:: console

   $ xtuner copy-cfg internlm2_7b_full_custom_pretrain_e1 .

.. note::
   当前目录下会存在一个新 config
   ``internlm2_7b_full_custom_pretrain_e1_copy.py`` 。

步骤 2 ：修改 config
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首先，需要修改数据集文件路径：

.. code:: diff

   - data_files = ['/path/to/json/file.json']
   + data_files = ['/path/to/custom_dataset1.json', '/path/to/custom_dataset2.json', ...]

若期望使用某个目录下所有的 json 文件作为训练数据集，可做如下修改：

.. code:: diff

   #######################################################################
   #                          PART 1  Settings                           #
   #######################################################################
   # Data
   - data_files = ['/path/to/json/file.json']
   + data_dir = '/dir/to/custom_dataset'

   #######################################################################
   #                      PART 3  Dataset & Dataloader                   #
   #######################################################################
   train_dataset = dict(
   -   dataset=dict(type=load_dataset, path='json', data_files=data_files),
   +   dataset=dict(type=load_dataset, path='json', data_dir=data_dir),
       ...)

若期望使用 LoRA 算法训练，可做如下修改：

.. code:: diff

   #######################################################################
   #                      PART 2  Model & Tokenizer                      #
   #######################################################################
   model = dict(
       type=SupervisedFinetune,
       use_varlen_attn=use_varlen_attn,
       llm=dict(
           type=AutoModelForCausalLM.from_pretrained,
           pretrained_model_name_or_path=pretrained_model_name_or_path,
           trust_remote_code=True),
   +   lora=dict(
   +       type=LoraConfig,
   +       r=64,
   +       lora_alpha=16,
   +       lora_dropout=0.1,
   +       bias='none',
   +       task_type='CAUSAL_LM'))

若期望进行 QLoRA 算法训练，可做如下修改：

.. code:: diff

   #######################################################################
   #                      PART 2  Model & Tokenizer                      #
   #######################################################################
   model = dict(
       type=SupervisedFinetune,
       use_varlen_attn=use_varlen_attn,
       llm=dict(
           type=AutoModelForCausalLM.from_pretrained,
           pretrained_model_name_or_path=pretrained_model_name_or_path,
           trust_remote_code=True,
   +       quantization_config=dict(
   +           type=BitsAndBytesConfig,
   +           load_in_4bit=True,
   +           load_in_8bit=False,
   +           llm_int8_threshold=6.0,
   +           llm_int8_has_fp16_weight=False,
   +           bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16,
   +           bnb_4bit_use_double_quant=True,
   +           bnb_4bit_quant_type='nf4')
       ),
   +   lora=dict(
   +       type=LoraConfig,
   +       r=64,
   +       lora_alpha=16,
   +       lora_dropout=0.1,
   +       bias='none',
   +       task_type='CAUSAL_LM')
   )

步骤 3 ：开始训练
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.. code:: bash

   NPROC_PER_NODE=8 xtuner train internlm2_7b_full_custom_pretrain_e1_copy.py --deepspeed deepspeed_zero1

训得模型将默认保存在 ``./work_dirs/``\ ，用户可以通过命令
``xtuner train --work-dir ${SAVE_PATH}`` 指定保存路径。

步骤 4 ：模型转换
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模型训练后会自动保存成 PTH 模型（例如 ``iter_2000.pth``\ ，如果使用了
DeepSpeed，则将会是一个文件夹），我们需要利用
``xtuner convert pth_to_hf`` 将其转换为 HuggingFace
模型，以便于后续使用。具体命令为：

.. code:: bash

   xtuner convert pth_to_hf ${FINETUNE_CFG} ${PTH_PATH} ${SAVE_PATH}
   # 例如：xtuner convert pth_to_hf internlm2_7b_full_custom_pretrain_e1_copy.py ./iter_2000.pth ./iter_2000_hf

对话
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用户可以利用 ``xtuner chat`` 实现与微调后的模型对话。

如果进行的是全量参数的微调：

.. code:: bash

   xtuner chat ${PATH_TO_LLM} [optional arguments]
   # 例如：xtuner chat ./iter_2000_hf --max-new-tokens 512

如果使用的是 LoRA 或 QLoRA 算法：

.. code:: bash

   xtuner chat ${NAME_OR_PATH_TO_LLM} --adapter {NAME_OR_PATH_TO_ADAPTER} [optional arguments]
   # 例如：xtuner chat internlm/internlm2-7b --adapter ./iter_2000_hf --max-new-tokens 512

.. _模型合并可选）:

模型合并（可选）
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如果您使用了 LoRA / QLoRA 微调，则模型转换后将得到 adapter
参数，而并不包含原 LLM
参数。如果您期望获得合并后的模型权重（例如用于后续评测），那么可以利用
``xtuner convert merge`` ：

.. code:: bash

   (LLM) xtuner convert merge ${LLM} ${LLM_ADAPTER} ${SAVE_PATH}

评测
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推荐使用一站式平台
`OpenCompass <https://github.com/InternLM/opencompass>`__
来评测大语言模型，其目前已涵盖 50+ 数据集的约 30 万条题目。