如何用 MFTCoder 快速上手代码大模型微调？3 分钟掌握核心流程

【免费下载链接】MFTCoderHigh Accuracy and efficiency multi-task fine-tuning framework for Code LLMs. This work has been accepted by KDD 2024.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mf/MFTCoder

MFTCoder 是一个高效精准的代码大模型多任务微调框架，已被 KDD 2024 收录。它支持多种开源模型和训练方法，让开发者能够轻松实现代码大模型的微调。本文将带你快速掌握 MFTCoder 的核心使用流程，只需 3 分钟，就能开启你的代码大模型微调之旅。

📋 准备工作：环境搭建

首先，你需要克隆 MFTCoder 仓库到本地：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/mf/MFTCoder cd MFTCoder

MFTCoder 提供了便捷的环境初始化脚本，运行以下命令即可安装所需依赖：

bash init_env.sh

该脚本会安装包括 PyTorch 2.1.0、Transformers 4.40.2、Accelerate 0.28.0 等核心库，以及 Deepspeed、PEFT 等微调所需工具。你也可以查看 requirements.txt 文件了解详细依赖列表。

🚀 核心流程：3 步完成微调

1. 数据准备

MFTCoder 支持多种任务类型，如代码生成（Text2Code）、单元测试生成（UnitTest）、SQL 生成（NL2SQL）等。你需要将数据按照指定格式准备好，并放置在相应的目录中。数据处理相关的代码可以在 mftcoder_accelerate/src/data/ 目录下找到。

2. 配置训练参数

MFTCoder 提供了多种训练配置文件，位于 mftcoder_accelerate/src/configs/ 目录下，包括全量微调（full_train_config.json）、LoRA 微调（lora_train_config.json）、QLoRA 微调（qlora_train_config.json）等。你可以根据需求选择合适的配置文件，或修改其中的参数，如学习率、训练轮数、 batch 大小等。

3. 启动训练

根据你选择的训练框架和配置，运行相应的启动脚本。例如，使用 Deepspeed 进行单节点训练：

bash mftcoder_accelerate/ds_single_launch.sh

使用 FSDP 进行训练：

bash mftcoder_accelerate/fsdp_single_launch.sh

MFTCoder 支持多种训练框架，包括 HuggingFace Accelerate、Deepspeed、FSDP 和 ATorch，能够满足不同的硬件环境和训练需求。

MFTCoder 支持多模型、多任务、多框架训练，提供灵活高效的微调方案

🧩 支持的模型与任务

MFTCoder 支持多种开源代码大模型，如 Llama2、ChatGLM3、CodeLlama、Qwen 等，同时也支持多任务微调，能够处理代码生成、代码补全、bug 修复等多种任务。通过多类型损失函数，如数据均衡、难易均衡、收敛均衡等，MFTCoder 能够有效提升模型的微调效果。

MFTCoder 支持多种开源模型，包括已发布和即将发布的模型

💡 小结

通过以上三个简单步骤，你就可以使用 MFTCoder 快速上手代码大模型的微调。MFTCoder 提供了丰富的配置选项和训练框架，能够满足不同场景下的需求。无论是新手还是有经验的开发者，都能通过 MFTCoder 轻松实现代码大模型的高效微调。

如果你想了解更多细节，可以参考项目中的 README 文件，如 README.md 和 README_cn.md，以及各个模块的源代码，如模型定义 mftcoder_accelerate/src/model/ 和训练代码 mftcoder_accelerate/src/pefts/。

【免费下载链接】MFTCoderHigh Accuracy and efficiency multi-task fine-tuning framework for Code LLMs. This work has been accepted by KDD 2024.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mf/MFTCoder