写一个实例qwen2.5-1.5b 微调demo

Qwen是一个大型预训练语言模型，在微调过程中，比如在qwen2.5-1.5b版本上，您可能会使用一个特定的任务示例来调整其对特定领域或任务的理解。这里是一个简化的微调demoxml示例（假设在Hugging Face的Transformers库中进行）:

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering, TrainingArguments, Trainer

# 加载预训练模型和tokenizer
model_name = "qwen-2.5-1.5b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name)

# 假设我们有样本数据，每行包含一个问题和对应的上下文
train_data = [
    {"question": "谁发明了电话？", "context": "亚历山大·格拉汉姆·贝尔是最著名的电话发明者。"},
    ...  # 更多训练样本
]

# 数据预处理
inputs = tokenizer(train_data, truncation=True, padding="max_length")

# 创建训练参数
training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',          # 输出目录
    num_train_epochs=3,              # 总的训练轮次
    per_device_train_batch_size=4,   # 每个GPU的训练批次大小
    per_device_eval_batch_size=4,    # 每个GPU的评估批次大小
    warmup_steps=500,                # 预热步数
    weight_decay=0.01,               # 权重衰减
)

# 创建Trainer
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=inputs["input_ids"],  # 输入id序列
    train_labels=inputs["attention_mask"],  # 分配注意力的标记
)

# 开始微调
trainer.train()

这个例子假设您的目标是让模型学会从文本中找出问题的答案。微调完成后，您可以使用`model.generate()`来应用到新的、未见过的问题上。