Cài đặt môi trường để huấn luyện LLM với LoRA và GRPO từ A đến Z
by: Vietnam PhamPosted on:

Cài đặt môi trường để huấn luyện LLM với LoRA và GRPO từ A đến Z

Số người xem bài viết (Post Views): 37

Tags:

Tóm tắt: Bài viết hướng dẫn từng bước cài đặt môi trường đầy đủ để bạn có thể huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với LoRA và GRPO, cụ thể trên Llama 3.2-1B. Bạn sẽ nắm được yêu cầu phần cứng, phần mềm, các thư viện cần thiết và cách thiết lập nhanh chóng để bắt đầu huấn luyện ngay.

Yêu cầu phần cứng

Để huấn luyện LLM với LoRA + GRPO hiệu quả, bạn cần máy có GPU (tối thiểu 16 GB VRAM). Khuyến nghị:

Phần cứngKhuyến nghị tối thiểu
GPUNVIDIA RTX 3090 / A6000 hoặc tương đương (≥24 GB VRAM càng tốt)
RAM≥32 GB
Ổ cứng≥100 GB (ưu tiên SSD)
CPU≥8 cores

Lưu ý: Nếu không có GPU mạnh, bạn có thể dùng Google Colab Pro, Kaggle, hoặc rental cloud GPU (VD: LambdaLabs, Vast.ai).

Yêu cầu phần mềm

Phần mềmPhiên bản khuyến nghị
Ubuntu20.04 hoặc 22.04
Python≥3.9
CUDA ToolkitCUDA 11.8 hoặc mới hơn
PyTorch≥2.1 (có hỗ trợ GPU)

Kiểm tra phiên bản Python:

bashSao chépChỉnh sửapython3 --version

Nếu chưa có Python 3.9+, cài đặt:

bashSao chépChỉnh sửasudo apt update
sudo apt install python3.9 python3.9-venv python3.9-dev

Tạo môi trường ảo (khuyến nghị)

Để tránh xung đột thư viện, nên tạo venv riêng:

bashSao chépChỉnh sửapython3.9 -m venv lora_env
source lora_env/bin/activate

Cài đặt thư viện cần thiết

1. Cập nhật pip

bashSao chépChỉnh sửapip install --upgrade pip

2. Cài đặt PyTorch (có GPU)

Truy cập: https://pytorch.org/get-started/locally/

Ví dụ lệnh cài CUDA 11.8:

bashSao chépChỉnh sửapip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

Kiểm tra PyTorch nhận GPU:

pythonSao chépChỉnh sửaimport torch
torch.cuda.is_available()
# Output: True

3. Cài thư viện huấn luyện

Cài Unsloth, vLLM, Datasets, trl (GRPO)

bashSao chépChỉnh sửapip install unsloth vllm==0.7.3 datasets trl

4. (Tùy chọn) Cài thêm thư viện tiện ích

bashSao chépChỉnh sửapip install wandb tqdm scikit-learn

Cấu hình sử dụng GPU hiệu quả

Khi load mô hình bằng Unsloth, nên cấu hình:

pythonSao chépChỉnh sửagpu_memory_utilization=0.8  # Sử dụng 80% GPU
fast_inference=True         # Tăng tốc sinh văn bản
load_in_4bit=False          # Không lượng tử hóa (để reasoning chính xác hơn)

Nếu VRAM thấp (<24 GB) → bạn có thể bật 4-bit quantization:

pythonSao chépChỉnh sửaload_in_4bit=True

Kiểm tra toàn bộ môi trường

Tạo file check_env.py:

pythonSao chépChỉnh sửaimport torch
from unsloth import FastLanguageModel
from vllm import SamplingParams
from datasets import load_dataset
from trl import GRPOConfig, GRPOTrainer

print("GPU Available:", torch.cuda.is_available())
print("Unsloth OK")
print("vLLM OK")
print("Datasets OK")
print("trl OK")

Chạy:

bashSao chépChỉnh sửapython check_env.py

Quản lý GPU (hữu ích)

Xem tình trạng GPU:

bashSao chépChỉnh sửanvidia-smi

Nếu GPU bị tràn bộ nhớ (Out of memory):

  • Giảm max_seq_length,
  • Giảm batch size,
  • Bật 4bit (load_in_4bit=True).

Tóm tắt lệnh nhanh (cheatsheet)

bashSao chépChỉnh sửa# Tạo venv
python3.9 -m venv lora_env
source lora_env/bin/activate

# Cài PyTorch (CUDA 11.8)
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

# Cài thư viện chính
pip install unsloth vllm==0.7.3 datasets trl

# Cài thư viện tiện ích (tùy chọn)
pip install wandb tqdm scikit-learn

Kết luận

Chỉ với 7–10 phút, bạn đã sẵn sàng một môi trường hoàn chỉnh để:

  • Tinh chỉnh LLM bằng LoRA,
  • Huấn luyện bằng Reinforcement Learning (GRPO),
  • Giải toán trắc nghiệm tiếng Việt với hiệu quả cao.

[+++]

Lưu ý: Bài viết chỉ cung cấp góc nhìn và không phải là lời khuyên đầu tư.

Đọc các Sách chính thống về Blockchain, Bitcoin, Crypto

Combo 5 sách Bitcoin
Combo 5 sách Bitcoin
Để nhận ưu đãi giảm phí giao dịch, đăng ký tài khoản tại các sàn giao dịch sau:

👉 Nếu bạn cần Dịch vụ quảng cáo crypto, liên hệ Click Digital ngay. 🤗

Cảm ơn bạn đã đọc. Chúc bạn đầu tư thành công. 🤗

Giới thiệu token Saigon (SGN):

  • Đầu tư vào các công ty quảng cáo blockchain hàng đầu bằng cách MUA token Saigon (SGN) trên Pancakeswap: https://t.co/KJbk71cFe8/ (đừng lo lắng về tính thanh khoản, hãy trở thành nhà đầu tư sớm)
  • Được hỗ trợ bởi Công ty Click Digital
  • Nâng cao kiến thức về blockchain và crypto
  • Lợi nhuận sẽ dùng để mua lại SGN hoặc đốt bớt nguồn cung SGN để đẩy giá SGN tăng.
  • Địa chỉ token trên mạng BSC: 0xa29c5da6673fd66e96065f44da94e351a3e2af65
  • Twitter X: https://twitter.com/SaigonSGN135/
  • Staking SGN: http://135web.net/

Rate this post

Related posts:

LoRA và GRPO: Bộ đôi tối ưu hóa huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớnLoRA và GRPO: Bộ đôi tối ưu hóa huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn Liệu các LLM có thật sự thông minh hay chỉ đang “nhớ bài” từ dữ liệu huấn luyện?Liệu các LLM có thật sự thông minh hay chỉ đang “nhớ bài” từ dữ liệu huấn luyện? Bí mật đằng sau độ chính xác của nhận diện khuôn mặt: Tập dữ liệu huấn luyệnBí mật đằng sau độ chính xác của nhận diện khuôn mặt: Tập dữ liệu huấn luyện Cách sử dụng Python để huấn luyện NLP sửa lỗi cho ChatGPT, Google Gemini, Google AI Studio trong văn bản tiếng ViệtCách sử dụng Python để huấn luyện NLP sửa lỗi cho ChatGPT, Google Gemini, Google AI Studio trong văn bản tiếng Việt So sánh RAG và Fine-tuning: Kỹ thuật huấn luyện NLP nào hiệu quả và chi phí thấp hơn?So sánh RAG và Fine-tuning: Kỹ thuật huấn luyện NLP nào hiệu quả và chi phí thấp hơn? Dùng XLM (Cross-lingual Language Model) để huấn luyện dịch tiếng ViệtDùng XLM (Cross-lingual Language Model) để huấn luyện dịch tiếng Việt Điểm yếu, hậu quả khi AI tự học từ dữ liệu do chính nó tạo ra: Sự vô nghĩa, sụp đổ đến từ vòng lặp tử thần của LLM và mô hình tạo sinhĐiểm yếu, hậu quả khi AI tự học từ dữ liệu do chính nó tạo ra: Sự vô nghĩa, sụp đổ đến từ vòng lặp tử thần của LLM và mô hình tạo sinh Late Chunking là gì? Cách sử dụng Late Chunking để cài đặt RAG nâng caoLate Chunking là gì? Cách sử dụng Late Chunking để cài đặt RAG nâng cao Tổng hợp cách kiếm tiền với ngành Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) / LLMTổng hợp cách kiếm tiền với ngành Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) / LLM Kỹ thuật Mixture of Experts (MoE) chia mô hình thành nhiều “chuyên gia” đảm nhận nhiệm vụ riêng biệt: Cải thiện hiệu suất mô hình với chi phí tối ưuKỹ thuật Mixture of Experts (MoE) chia mô hình thành nhiều “chuyên gia” đảm nhận nhiệm vụ riêng biệt: Cải thiện hiệu suất mô hình với chi phí tối ưu Large Action Model (LAM) là gì? Mô hình hành động lớn khác gì Large Language Model (LLM)? Cách hoạt động?Large Action Model (LAM) là gì? Mô hình hành động lớn khác gì Large Language Model (LLM)? Cách hoạt động? 5 khó khăn thách thức trong đào tạo mô hình NLP, LLM5 khó khăn thách thức trong đào tạo mô hình NLP, LLM 2 tiêu chuẩn đạo đức trong phát triển AI và LLM: tính công bằng, quyền riêng tư2 tiêu chuẩn đạo đức trong phát triển AI và LLM: tính công bằng, quyền riêng tư LLM Reasoning là gì? Ứng dụng khả năng suy luận của AI vào giải toánLLM Reasoning là gì? Ứng dụng khả năng suy luận của AI vào giải toán Cách tinh chỉnh LLM để giải toán trắc nghiệm tiếng Việt bằng Reinforcement LearningCách tinh chỉnh LLM để giải toán trắc nghiệm tiếng Việt bằng Reinforcement Learning Thị trường AI trong ngành hàng không vũ trụ sẽ tăng mạnh đến năm 2028 với tốc độ hàng năm (CAGR) là 43.6%Thị trường AI trong ngành hàng không vũ trụ sẽ tăng mạnh đến năm 2028 với tốc độ hàng năm (CAGR) là 43.6% Train ứng dụng NLP/LLM với OpenAI – Nên chọn API hay Llama.cpp?Train ứng dụng NLP/LLM với OpenAI – Nên chọn API hay Llama.cpp? Thị trường Blockchain AI dự báo tăng trưởng ngoạn mục với CAGR là 24%/năm. Các phân khúc có trong blockchain AI. Các case study thực tếThị trường Blockchain AI dự báo tăng trưởng ngoạn mục với CAGR là 24%/năm. Các phân khúc có trong blockchain AI. Các case study thực tế Thị trường AI trong Chuỗi cung ứng (Supply Chain) có tiềm năng đạt .55 tỷ vào năm 2031Thị trường AI trong Chuỗi cung ứng (Supply Chain) có tiềm năng đạt $58.55 tỷ vào năm 2031 Neural Network (Mạng nơ-ron nhân tạo) – Cái nôi của Deep LearningNeural Network (Mạng nơ-ron nhân tạo) – Cái nôi của Deep Learning Thị trường NLP trong mảng Giáo dục: Market size, CAGR, xu hướng, triển vọng đến năm 2028Thị trường NLP trong mảng Giáo dục: Market size, CAGR, xu hướng, triển vọng đến năm 2028 Immutable hợp tác Portal cải thiện mảng GameFi: Tăng người chơi, giảm rào cản, cải thiện thanh khoản game web3Immutable hợp tác Portal cải thiện mảng GameFi: Tăng người chơi, giảm rào cản, cải thiện thanh khoản game web3 Công dụng AI trong ngành thực phẩm: chất lượng, môi trường, năng suất, chống lãng phí thực phẩmCông dụng AI trong ngành thực phẩm: chất lượng, môi trường, năng suất, chống lãng phí thực phẩm In-Context Learning (ICL) trong LLM: Học trong ngữ cảnh cho Mô hình ngôn ngữ lớnIn-Context Learning (ICL) trong LLM: Học trong ngữ cảnh cho Mô hình ngôn ngữ lớn PDFTriage: Mô hình LLM đọc hiểu cả file PDF thay vì chỉ file textPDFTriage: Mô hình LLM đọc hiểu cả file PDF thay vì chỉ file text Small Language Model (SLM) Mô hình ngôn ngữ nhỏ là gì? Khác gì Large Language Model (LLM)?Small Language Model (SLM) Mô hình ngôn ngữ nhỏ là gì? Khác gì Large Language Model (LLM)? SAFE: Công cụ AI của Google DeepMind kiểm tra sự thật, tính chính xác kết quả câu trả lời đầu ra của LLM như ChatGPTSAFE: Công cụ AI của Google DeepMind kiểm tra sự thật, tính chính xác kết quả câu trả lời đầu ra của LLM như ChatGPT Vision Language Model (VLM) Mô hình ngôn ngữ thị giác là gì? Công dụng LLM + hình ảnhVision Language Model (VLM) Mô hình ngôn ngữ thị giác là gì? Công dụng LLM + hình ảnh DataGemma – Mô hình phát triển bởi Google để giải quyết ảo giác hallucination trong LLM bằng dữ liệu thực tếDataGemma – Mô hình phát triển bởi Google để giải quyết ảo giác hallucination trong LLM bằng dữ liệu thực tế “Agent” – Hỗ trợ thực hiện nhiệm vụ LLM/NLP“Agent” – Hỗ trợ thực hiện nhiệm vụ LLM/NLP

Để lại một bình luận

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *