产品接入大模型驱动的 AI 客服机器人也有一段时间了，也积累了不少真实场景下的客户问答数据，因为给每条回答设置了点 👍 点 👎 按钮，最近将其中点 👍 的问答对导出来（妥妥的人工标准高质量数据），试着基于 Qwen2-7B 微调一个小模型跑下效果，如果能够应付 85% 以上回答，准备在这个场景里撤下当前的智谱模型了。

本文首发自博客 手把手教你30分钟微调阿里 Qwen2-7B，搭建专属 AI 客服解决方案

我的新书《LangChain编程从入门到实践》 已经开售！推荐正在学习AI应用开发的朋友购买阅读，此书围绕LangChain梳理了AI应用开发的范式转变，除了LangChain，还涉及其他诸如 LIamaIndex、AutoGen、AutoGPT、Semantic Kernel等热门开发框架。

Qwen2-7B 在中文场景下的回答效果我在 siliconflow 上体验下来，效果很不错，所以选它做基础模型。

微调步骤

安装 LLaMA Factory 依赖

我是在谷歌 Colab 里面微调的，毕竟免费用户可以白嫖 15G 显存的 T4 GPU，这里特别感谢 LLaMA Factory 项目，一个包免去多余的依赖安装和环境配置。

%cd /content/%rm -rf LLaMA-Factory!git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git%cd LLaMA-Factory%ls!pip install -e .[torch,bitsandbytes]

更新预设数据集

这个 identity.json（自我认知数据集） 实际上更新的是基础模型内置设定，目的是让模型回答时既不是 Qwen2-7B、也不是 ChatGPT 等其他任何模型，它现在的名字叫BajiGo。

import json%cd /content/LLaMA-Factory/NAME = "BajiGo"AUTHOR = "莫尔索"with open("data/identity.json", "r", encoding="utf-8") as f: dataset = json.load(f)for sample in dataset: sample["output"] = sample["output"].replace("{ {"+ "name" + "}}", NAME).replace("{ {"+ "author" + "}}", AUTHOR)with open("data/identity.json", "w", encoding="utf-8") as f: json.dump(dataset, f, indent=2, ensure_ascii=False)

下面是更新后的 identity.json 示例：

添加自定义数据

LLaMA-Factory 在 data 文件夹中提供了多个训练数据集示例，支持 alpaca 或 sharegpt 格式，不过我这里使用的是自己提前导出来做过处理的自定义数据集。

自定义数据集选用 alpaca，格式如下：

[ { "instruction": "user instruction (required)", "input": "user input (optional)", "output": "model response (required)", "system": "system prompt (optional)", "history": [ ["user instruction in the first round (optional)", "model response in the first round (optional)"], ["user instruction in the second round (optional)", "model response in the second round (optional)"] ] }]

因为我只有标注后的问答对，所以只需要填充instruction和output部分即可，下面是部分数据，保存为 bajigo.json，并上传到 LLaMA-Factory 的 data 目录下。

{ "instruction": "我能建两份菜单然后自行切换吗", "input": "", "output": "你好，暂不支持同时创建多个菜单。如果你是想在不同时段进行不同的菜单展示，你可以在首页点击「商品」进入商品管理页面，之后点击右上方的「批量管理」按钮，选中商品后在下方按需要点击上架/下架进行批量操作，来更换菜单内商品。 "system": "", "history": [] }, { "instruction": "优惠券怎么发", "input": "", "output": "你好，你可以在首页点击「活动&储值」->「活动」->「优惠券」设置优惠券，根据你的需求，自定义优惠券名称、生效范围、有效日期，优惠券类型也分为满减优惠券、折扣优惠券和免费优惠券。填好信息后，点击「下一步」按钮，就可以指定发送对象与发放数量了。目前只支持这种方式进行发券，不支持用户主动领取哦。, "system": "", "history": [] }, { "instruction": "怎么绑定打印机", "input": "", "output": "你好，你可以在首页点击「店铺设置」->「打印机」去添加打印机，并且我们支持同时绑定多台打印机。需要注意的是，我们目前只支持飞鹅牌的小票机和标签机，拿到机器后，你可以打开，然后找到打印机设置，扫描小票机或者标签机底部的二维码即可进行绑定。 "system": "", "history": [] },

修改dataset_info.json，将数据集添加到全局配置，好让程序到时候可以直接根据bajigo名称匹配到相应训练数据。

"bajigo": { "file_name": "bajigo.json", "columns": { "prompt": "instruction", "query": "input", "response": "output", "system": "system", "history": "history" } },

配置训练参数

这里需要专门说下，刚开始计划使用的是 Qwen2-7B-Instruct 全量模型，奈何加载模型的时候 GPU 内存就爆了（大家如果不缺 GPU，配置为 Qwen/Qwen2-7B-Instruct 即可），最后找到了一个 4bit 量化版 Qwen2-7B-Instruct-bnb-4bit，下面是一些训练参数配置及解释。

import jsonargs = dict( stage="sft", # 进行指令监督微调 do_train=True, model_name_or_path="unsloth/Qwen2-7B-Instruct-bnb-4bit", # 使用 4 bit量化版 Qwen2-7B-Instruct 模型 dataset="identity,bajigo", # 使用 bajigo 和自我认知数据集 template="qwen", # 使用 qwen2 提示词模板 finetuning_type="lora", # 使用 LoRA 适配器来节省显存 lora_target="all", # 添加 LoRA 适配器至全部线性层 output_dir="qwen2_lora", # 保存 LoRA 适配器的路径 per_device_train_batch_size=2, # 批处理大小 gradient_accumulation_steps=4, # 梯度累积步数 lr_scheduler_type="cosine", # 使用余弦学习率退火算法 logging_steps=10, # 每 10 步输出一个记录 warmup_ratio=0.1, # 使用预热学习率 save_steps=1000, # 每 1000 步保存一个检查点 learning_rate=5e-5, # 学习率大小 num_train_epochs=3.0, # 训练轮数 max_samples=300, # 使用每个数据集中的 300 条样本 max_grad_norm=1.0, # 将梯度范数裁剪至 1.0 quantization_bit=4, # 使用 4 比特 QLoRA （可选，4 bit量化版） loraplus_lr_ratio=16.0, # 使用 LoRA+ 算法并设置 lambda=16.0（可选，4 bit量化版） fp16=True # 使用 float16 混合精度训练（可选，4 bit量化版）)json.dump(args, open("bajigo.json", "w", encoding="utf-8"), indent=2)%cd /content/LLaMA-Factory/!llamafactory-cli train bajigo.json # 开始指令监督微调

开始训练

接下来就是耐心等待炼丹，差不多 16 分钟左右，模型就微调结束了，果然 4bit 小有小的好处，是不是很容易 😎。

智能客服上线

接下来赶紧试下微调好的模型（利用 while 逻辑实现的一个简单终端对话效果）

%cd /content/LLaMA-Factory/import sysimport os# 获取当前工作目录current_path = os.getcwd()# 拼接当前工作目录和src目录的路径src_path = os.path.join(current_path, 'src')# 将src目录的路径添加到sys.path的开头sys.path.insert(0, src_path)from llamafactory.chat import ChatModelfrom llamafactory.extras.misc import torch_gctorch_gc()args = dict( model_name_or_path="unsloth/Qwen2-7B-Instruct-bnb-4bit", # 使用 4 bit量化版 Qwen2-7B-Instruct 模型 adapter_name_or_path="qwen2_lora", # 加载之前保存的 LoRA 适配器 template="qwen", # 和训练保持一致 finetuning_type="lora", # 和训练保持一致)chat_model = ChatModel(args)messages = []print("使用 `clear` 清除对话历史，使用 `exit` 退出程序。")while True: query = input("\n用户: ") if query.strip() == "exit": break if query.strip() == "clear": messages = [] torch_gc() print("对话历史已清除") continue messages.append({ "role": "user", "content": query}) print("BajiGo: ", end="", flush=True) response = "" for new_text in chat_model.stream_chat(messages): print(new_text, end="", flush=True) response += new_text print() messages.append({ "role": "assistant", "content": response})

下面就是对话效果截图，怎么样，回答的内容基本和训练数据集中的 QA 对差不多，接下来我会继续测试没纳入训练集的点 👎 问题的回答效果。

后台回复 「Qwen-7B」获取本次微调所有代码。