python LLM fine-tuning

Python 中的 LLM（语言模型），特别是指那些预训练的大规模语言模型如 GPT、BERT 等，fine-tuning 是一个过程，通过调整模型的权重以适应特定任务的需求。在这个过程中，我们通常会将预训练的语言模型应用到像文本分类、问答系统、生成等下游任务上，使用少量的特定领域的数据对模型进行微调。

在Python中，常见的工具库如Hugging Face的Transformers库提供了一套完整的API来进行模型的加载、 Fine-tuning 和推理。例如，你可以使用`Trainer`类加载模型、配置优化器和学习率调度器，并通过`fit`方法进行模型训练。以下是一个简单的例子：

from transformers import Trainer, TrainingArguments, AutoModelForSequenceClassification

# 加载预训练模型和tokenizer
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")

# 准备训练数据
train_dataset = ... # 装载你的训练数据

# 定义训练参数
training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',          # 输出目录
    num_train_epochs=3,              # 总训练轮数
    per_device_train_batch_size=16,  # 每个设备的训练批次大小
)

# 创建Trainer并开始Fine-tuning
trainer = Trainer(
    model=model,                         # 初始化模型
    args=training_args,                  # 使用配置参数
    train_dataset=train_dataset,         # 训练数据集
)
trainer.train()