• Hive （Cloudera CDH7.3（国产信创版））在 Qwen 微调流程中的正确角色：数据准备与预处理

Hive（Cloudera CDH7.3（国产信创版）） 作为 Qwen 模型微调流程中上游的数据工厂，发挥重要作用。

二、Hive 如何支持 Qwen 微调？—— 实际应用示例

假设你要微调一个企业客服 Qwen 模型，训练数据来自历史工单系统。

步骤 1：在 Hive 中准备训练数据

-- 创建原始工单表
CREATE TABLE customer_tickets_raw (
    ticket_id STRING,
    user_query STRING,
    agent_response STRING,
    category STRING,
    create_time TIMESTAMP
) STORED AS ORC;

-- 清洗数据：去除空值、敏感信息、低质量对话
CREATE TABLE qwen_sft_data_clean AS
SELECT 
    CONCAT('请回答客户问题：', user_query) AS instruction,
    '' AS input,
    agent_response AS output,
    'customer_service' AS dataset_type
FROM customer_tickets_raw
WHERE user_query IS NOT NULL 
  AND agent_response IS NOT NULL
  AND LENGTH(user_query) > 10
  AND LENGTH(agent_response) > 20
  AND category IN ('technical', 'billing', 'account');

步骤 2：导出数据供 AI 平台使用

# 使用 Hive 命令导出为 JSONL（每行一个 JSON 对象）

# 使用 Hive 命令导出为 JSONL（每行一个 JSON 对象）
beeline -u jdbc:hive2://hive-server:10000 \
        -e "SELECT instruction, input, output FROM qwen_sft_data_clean" \
        --outputformat=tsv2 \
        | sed 's/\t/\",\"/g; s/^/{"instruction":"/; s/$/"}"/' > qwen_train.jsonl

或使用 Spark 将 Hive 表转为 Parquet：

df = spark.sql("SELECT instruction, input, output FROM qwen_sft_data_clean")
df.write.mode("overwrite").parquet("s3://ai-bucket/qwen/train/")

步骤 3：在 AI 平台微调 Qwen（Python 示例）

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
from peft import LoraConfig, get_peft_model
import datasets

# 加载从 Hive 导出的数据
dataset = datasets.load_dataset('json', data_files='qwen_train.jsonl')

# 加载 Qwen 模型
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B")

# 配置 LoRA 微调
lora_config = LoraConfig(r=64, lora_alpha=16, target_modules=["q_proj", "v_proj"], task_type="CAUSAL_LM")
model = get_peft_model(model, lora_config)

# 开始训练（需 GPU）
trainer = Trainer(model=model, train_dataset=dataset['train'], args=training_args)
trainer.train()

替代建议：更现代化的集成方案

如果企业已有 Hive/CDH 生态，可考虑以下升级路径：