预训练模型 mistralai/Mistral-7B-v0.1
量化
QLoRA 微调需要量化，生成 4 位量化的 Mistral 7B 并默认将其存储在 mlx_model 目录中
python convert.py --hf-path mistralai/Mistral-7B-v0.1 -q
mlx_model 目录结构如下：
mlx_model
├── config.json
├── model.safetensors
├── special_tokens_map.json
├── tokenizer.json
├── tokenizer.model
├── tokenizer_config.json
└── weights.00.safetensors
量化后的模型 8.0G
微调
QLoRA 微调
mlx-community/Mistral-7B-v0.1-LoRA-Text2SQL
安装 mlx-lm
pip install mlx-lm
生成 SQL
python -m mlx_lm.generate --model mlx-community/Mistral-7B-v0.1-LoRA-Text2SQL \
--max-tokens 50 \
--prompt "table: students
columns: Name, Age, School, Grade, Height, Weight
Q: Which school did Wang Junjian come from?
A: "
SELECT School FROM Students WHERE Name = 'Wang Junjian'
上传模型到 HuggingFace Hub
mlx-community/Mistral-7B-v0.1-LoRA-Text2SQL
本次微调的模型我已经上传到了 HuggingFace Hub 上，大家可以进行尝试。
安装 mlx-lm
pip install mlx-lm
生成 SQL
python -m mlx_lm.generate --model mlx-community/Mistral-7B-v0.1-LoRA-Text2SQL \
--max-tokens 50 \
--prompt "table: students
columns: Name, Age, School, Grade, Height, Weight
Q: Which school did Wang Junjian come from?
A: "
SELECT School FROM Students WHERE Name = 'Wang Junjian'
在 MLX 上使用 LoRA / QLoRA 微调 Text2SQL（一）：使用 LoRA 基于 Mistral-7B 微调
📌 没有使用模型的标注格式生成数据集，导致不能结束，直到生成最大的 Tokens 数量。
这次我们来解决这个问题。
数据集 WikiSQL
修改脚本 mlx-examples/lora/data/w
安装
git clone https://github.com/ml-explore/mlx-examples.git
cd mlx-examples/lora
pip install -r requirements.txt
下载模型
pip install huggingface_hub hf_transfer
export HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1
huggingface-cli download \
--local-dir-use-symlinks False \
--local-dir mistralai/Mistral-7B-v0.1 \
mistralai/Mistral-7B-v0.1
数据集 WikiSQL
样本格式
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UnitMinions - 《AI 研发提效研究：自己动手训练 LoRA》
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[llama.cpp][llama.cpp]
模型量化 量化类型 ./quantize --help Allowed quantization types: 2 or Q4_0 : 3.56G, +0.2166 ppl @ LLaMA-v1-7B 3 or Q4_1 : 3.90G, +0.1585 ppl @ LLaMA-v1-7B 8 or Q5_0 : 4.33G, +0.0683 ppl @ LLaMA-v1-7B 9 or Q5_1 : 4.70G, +0.0349 ppl @ LLaMA-v1-7B 19 or IQ2_XXS : 2.06 bpw quantization 20 or IQ2_XS : 2.31 bpw quantization 10 or Q2_K : 2.63G, +0.6717 ppl @ LLaMA-v1-7B 21 or Q2_K_S : 2.16G, +9.0634 ppl @ LLaMA-v1-7B 12 or Q3_K : alias for Q3_K_M 11 or Q3_K_S : 2.75G, +0.5551 ppl @ LLaMA-v1-7B 12 or Q3_K_M : 3.07G, +0.2496 ppl @ LLaMA-v1-7B 13 or Q3_K_L : 3.35G, +0.
我使用 v2ray 科学上网，并且已经开启了全局模式，所有网络连接都应该通过 v2ray 的代理服务器。但我使用 git 命令行应用发现不能连接 GitHub，但 GitHub Desktop 可以正常使用。
git clone https://github.com/wang-junjian/chatbox
Cloning into 'chatbox'...
fatal: unable to access 'https://github.com/wang-junjian/chatbox/': Failed to connect to github.com port 443 after 75011 ms: Couldn't connect to server
在这种情况下，你需要手动为 git 设置代理。
设置代理
git config --global http.proxy 'socks5://127.0.0.1:1080'
git config --global https.proxy 'socks5://127.0.0.1:1080'
这些命令将 git 的 HTTP 和 HTTPS 代理设置为 socks5://127.0.0.1:1080。你需要将 1080 替换为你的 v2ray 服务的端口。
安装 FastChat & vLLM
安装 FastChat
FlashAttention-2 currently supports:
Turing GPU T4 不支持，需要使用 FlashAttention 1.x，否则会报错 ❌：
安装 FastChat & vLLM
安装 FastChat
pip install "fschat[model_worker,webui]"
Turing GPU T4 不支持 FlashAttention 2，需要使用 FlashAttention 1.x 。Turing GPU T4 不支持 bf16，需要使用 fp16 。安装 vLLM
pip install vllm -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
升级 FastChat & vLLM
git pull
pip install -e ".[model_worker,webui]"
pip install -U vllm
部署 LLM
运行 Controller
python -m fastchat.serve.controller
运行 OpenAI API Server
python -m fastchat.serve.openai_api_server
运行 Model Worker Qwen-1_8B-Chat export CUDA_VISIBLE_DEVIC
安装
git clone https://github.com/wg/wrk.git
cd wrk
#使用多线程（机器的处理器核数）加速编译，
make -j $(nproc)
cp wrk /usr/local/bin/
Tabby Server
服务器：NVIDIA T4 16GB X 4
部署
docker run -d --gpus all -p 8080:8080 \
-v /data/zhw/tabby/data:/data \
tabbyml/tabby:latest \
serve --model TabbyML/DeepseekCoder-6.7B \
--device cuda --parallelism 4
docker run -d --gpus all -p 8080:8080 \
-v /data/zhw/tabby/data:/data \
tabbyml/tabby:latest \
serve --model TabbyML/DeepseekCoder-1.3B \
--device cuda --parallelism 12
curl 测试 curl http://127.0.0.
主要功能
参考资料
Repositories
代码 AI 补全
AI 聊天
代码补全的四个步骤
每一次 Cody 的代码补全都经历了四个步骤：
Cody 的目标是提供高质量的补全，无缝集成到开发者的工作流程中。
交互方式
代码自动完成
AI 聊天
核心功能
| 功能 | 说明 |
|---|---|
| 代码补全 | 基于海量数据提供实时地代码补全服务，包括行内补全（单行补全）和片段补全（多行补全）。 |
| 添加注释 | 智能为选定的代码生成注释，目前在整个函数级别的生成注释效果较好。 |
| 解释代码 | 智能解析代码意图，为选定的代码生成解释，辅助阅读并理解代码。 |
| 生成单测 | 在写完业务逻辑后，为选定的代码生成单测，即可智能生成具备业务语义的测试用例，从而提升问题发现的效率。 |
| 代码优化 | 基于大模型的代码理解能力和静态源码分析能力，支持对选定的代码片段进行分析理解并提出优化、改进建议，还能直接基于改进建议生成代码补丁。 |
代码补全
添加注释
解释代码
代码大模型
模型下载
编程语言
存储库 (Repository)
IDE JetBrains IntelliJ IDEA PyCharm Web
FastChat 是一个开放平台，用于训练、服务和评估基于大型语言模型的聊天机器人。
FastChat Server 架构图
安装 FastChat
克隆代码
git clone https://github.com/lm-sys/FastChat
cd FastChat
创建虚拟环境
python -m venv env
source env/bin/activate
安装
pip install --upgrade pip
pip install -e ".[model_worker,webui]"
升级 FastChat
git pull
pip install -e ".[model_worker,webui]"
创建大模型链接 LLM Qwen mkdir Qwen ln -s /Users/junjian/HuggingFace/Qwen/Qwen-14B-Chat Qwen/Qwen-14B-Chat ln -s /Users/junjian/HuggingFace/Qwen/Qwen-1_8B Qwen/Qwen-1_8B ln -s /Users/junjian/HuggingFace/Qwen/Qwen-1_8B-Chat Qwen/Qwen-1_8B-Chat ln
我的 GPU：GP106 [GeForce GTX 1060 6GB]
安装 NVIDIA 驱动
查看哪些进程正在使用 NVIDIA 设备
lsof -n -w /dev/nvidia*
lsof 是一个在 Unix 和类 Unix 系统（如 Linux）上的命令行工具，用于列出当前系统打开的文件。在这里，"文件" 的概念很广泛，除了常见的文件和目录，还包括网络套接字、设备、管道等。
所以，sudo lsof -n -w /dev/nvidia* 命令的作用是查看哪些进程正在使用 NVIDIA 设备。
杀死使用 NVIDIA 设备的进程或停止服务
kill -9 <pid>sudo systemctl stop <service_name>列出系统中所有需要驱动的设备 sudo ubuntu-drivers devices WARNING:root:_pkg_get_support nvidia-driver-525: package has invalid
使用的模型
Tabby 使用的是 Deepseek Coder 6.7B 模型。部署服务器端
Tabby 安装
Tabby 配置
单击状态栏中的 Tabby 图标，打开 Tabby 配置页面。
参数
http://172.16.33.66:8080
使用 Tabby
代码生成
使用的模型
Tabby 使用的是 Deepseek Coder 6.7B 模型。CodeGPT 使用的是 ChatGLM3-6B 模型。这个后面考虑使用 Deepseek Coder 6.7B 来替换。部署服务器端
安装 InteliJ IDEA
安装插件
插件
安装
打开 IntelliJ IDEA，选择 Settings 菜单，选择 Plugins，搜索 Tabby 和 CodeGPT，点击 Install 安装。
配置插件
Tabby
参数
http://172.16.33.66:8080
CodeGPT
参数
OpenAI ServiceNULLGPT-3.5(4k)http://172.16.33.66:8000
使用插件
AI 聊天
代码生成
使用的模型
Tabby 使用的是 Deepseek Coder 6.7B 模型。CodeGPT 使用的是 ChatGLM3-6B 模型。这个后面考虑使用 Deepseek Coder 6.7B 来替换。部署服务器端
Tabby 服务
docker run -d --runtime nvidia --name tabby -p 8080:8080 \
-e TABBY_DOWNLOAD_HOST=modelscope.cn \
-e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=3 \
-e RUST_BACKTRACE=1 \
-v `pwd`/.tabby:/data tabbyml/tabby \
serve --model TabbyML/DeepseekCoder-6.7B --device cuda
OpaneAI 服务
Controllerpython -m fastchat.serve.controller
Model Workerpython -m fastchat.serve.model_worker \
--model-path THUDM/chatglm3-6b --port 21002 \
--worker-address http://localhost:21002 \
--model-names chatglm3-6b,gpt-3.5-turbo
困难重重 😭
服务器是 NVIDIA Tesla T4，系统是 Ubuntu 20.04，从 Kubernetes 集群中分离出来的，因 Tabby 请求 CUDA >= 11.7，需要重新安装新版本的驱动。
sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-535.129.03.run
就两步就完成了，简单吧 😄
实际安装过程 😭
安装驱动
sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-535.129.03.run
日志查看错误信息
Coding LLMs Leaderboard (TabbyML Team)
Introducing the Coding LLM Leaderboard
更新日期：2023-11-13
Next Line Accuracy
什么是 Next Line Accuracy ？
在代码补全中，模型预测的是跨越多行的代码块。一种朴素的方法是直接将预测的代码块与实际提交的代码进行比较。虽然这种方法看起来理想，但它通常被认为是一个“过于稀疏”的度量标准。另一方面，下一行准确度可以作为整体代码块匹配准确度的可靠代理。
只有红色框内的内容被用于与真实值进行比较，以计算准确度指标。
安装 Tabby
安装 tabby brew install tabbyml/tabby/tabby ==> Fetching tabbyml/tabby/tabby ==> Downloading https://github.com/TabbyML/tabby/releases/download/v0.7.
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