qwen2.5-7b clue微调

### 使用 Qwen 2.5-7B 模型在 CLUE 数据集上进行微调

为了实现这一目标，可以遵循一系列特定的操作来准备环境、加载模型以及执行实际的微调过程。以下是详细的指南：

#### 准备工作

确保安装必要的库和工具包，特别是 `transformers` 和 `datasets` 库，这些对于处理 Hugging Face 上托管的资源至关重要[^1]。

pip install transformers datasets torch

#### 加载预训练模型与分词器

通过指定正确的路径或名称来获取所需的预训练模型及其对应的分词器。这里假设使用的是名为 "TommyChien/memorag-qwen2-7b-inst" 的变体版本。

from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer

model_name = "TommyChien/memorag-qwen2-7b-inst"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(
    model_name,
    num_labels=2  # 假设是一个二分类任务；具体取决于所选子任务
)

#### 处理CLUE数据集

利用HuggingFace提供的`datasets`库可以直接访问并下载CLUE中的各个子任务的数据集。选择合适的子任务（如AFQMC、TNEWS等），并对输入文本应用相应的编码操作以便后续用于训练阶段[^2]。

from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset('clue', 'afqmc')  # 替换为其他子任务名以适应不同需求
def preprocess_function(examples):
    return tokenizer(examples['sentence1'], examples['sentence2'], truncation=True)

encoded_datasets = dataset.map(preprocess_function, batched=True)

#### 微调配置设置

定义训练参数，包括但不限于学习率、批次大小、轮数等超参设定，并创建Trainer实例来进行自动化管理[^3]。

import numpy as np
from transformers import TrainingArguments, Trainer
from sklearn.metrics import accuracy_score

training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',
    evaluation_strategy="epoch",
    learning_rate=2e-5,
    per_device_train_batch_size=8,
    per_device_eval_batch_size=8,
    num_train_epochs=3,
    weight_decay=0.01,
)

def compute_metrics(eval_pred):
    predictions, labels = eval_pred
    preds = np.argmax(predictions, axis=-1)
    return {"accuracy": (preds == labels).mean()}

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=encoded_datasets["train"],
    eval_dataset=encoded_datasets["validation"],
    compute_metrics=compute_metrics
)

#### 开始微调

最后一步就是启动训练流程，在此期间可以根据实际情况调整日志记录频率和其他选项以监控进度和性能表现。

trainer.train()

完成上述步骤之后，即实现了基于Qwen 2.5-7B模型针对CLUE数据集中某一特定任务的有效迁移学习方案。