自然语言处理 微调ChatGLM"/>
自然语言处理 微调ChatGLM
自然语言处理 微调ChatGLM-6B大模型
- 1、GLM设计原理
- 2、大模型微调原理
- 1、P-tuning v2方案
- 2、LORA方案
1、GLM设计原理
bert的主要任务是随机的去除掉某个单词，使用上下文将其预测出来（相当于完形填空任务）；
GPT的主要任务是根据前面一句话，预测下面的内容；
GLM结合了bert的强大双向注意力与gpt的强大生成能力两种能力，被nask的地方使用单向注意力，未被mask的地方使用双向注意力
预测对应关系如下，即由当前词预测下一词
2、大模型微调原理
1、P-tuning v2方案
原理：由于大模型数据量庞大，如果对模型进行全量微调，需要的算力与数据量不好满足，为了降低要求，传统方法是只对其部分参数进行调整，冻结大部分层；P-tuning 的方案则是并行一个小网络，与大网络相连，原先大网络部分进行冻结，在反向传播时只更新前面小网络的参数，该方法的重要参数就是所加P-tuing大模型前面补丁模型的长度
# cuda 11.7 安装torch
pip install torch==1.13.0+cu117 torchvision==0.14.0+cu117 torchaudio==0.13.0 --extra-index-url 安装工具库
pip install rouge_chinese nltk jieba datasets
P-tuning v2
微调示例：
下面以 ADGEN (广告生成) 数据集为例介绍代码的使用方法：
数据集下载链接
ADGEN 数据集任务为根据输入（content）生成一段广告词（summary）。
{"content": "类型#上衣*版型#宽松*版型#显瘦*图案#线条*衣样式#衬衫*衣袖型#泡泡袖*衣款式#抽绳","summary": "这件衬衫的款式非常的宽松，利落的线条可以很好的隐藏身材上的小缺点，穿在身上有着很好的显瘦效果。领口装饰了一个可爱的抽绳，漂亮的绳结展现出了十足的个性，配合时尚的泡泡袖型，尽显女性甜美可爱的气息。"
}
运行目录ChatGLM-6B-main/ptuning/下的train.sh文件：
PRE_SEQ_LEN=128 # gqr：P-tuing重要参数，即大模型前面补丁模型的长度
LR=2e-2 # gqr:学习率CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 main.py \--do_train \ # gqr:是否训练--train_file AdvertiseGen/train.json \ # gqr:训练数据集--validation_file AdvertiseGen/dev.json \ # gqr:验证数据集--prompt_column content \ # gqr:数据集键值--response_column summary \ # gqr:数据集键值--overwrite_cache \ # gqr:每次训练是否重新生成数据集cache--model_name_or_path THUDM/chatglm-6b \--output_dir output/adgen-chatglm-6b-pt-$PRE_SEQ_LEN-$LR \ # gqr:训练得到模型路径--overwrite_output_dir \ # gqr:是否覆盖--max_source_length 64 \ # gqr:最大输入长度--max_target_length 64 \ # gqr:最大输出长度--per_device_train_batch_size 1 \ # gqr:平均每张卡用几个样本训练--per_device_eval_batch_size 1 \ # gqr:平均每张卡用几个样本测试--gradient_accumulation_steps 16 \ # gqr：累计多少部更新一下参数--predict_with_generate \ # gqr:是否将预测的测试集答案写出--max_steps 3000 \ # gqr:训练步数--logging_steps 10 \ # gqr:每多少步打印日志--save_steps 1000 \ # gqr:每多少步不存一次模型--learning_rate $LR \ # 学习率--pre_seq_len $PRE_SEQ_LEN \ # P-tuing模型的长度--quantization_bit 4 # 模型量化方式，int4PRE_SEQ_LEN 和 LR 分别是 soft prompt 长度和训练的学习率，可以进行调节以取得最佳的效果。P-Tuning-v2 方法会冻结全部的模型参数，可通过调整 quantization_bit 来被原始模型的量化等级，不加此选项则为 FP16 精度加载。
在默认配置 quantization_bit=4、per_device_train_batch_size=1、gradient_accumulation_steps=16 下，INT4 的模型参数被冻结，一次训练迭代会以 1 的批处理大小进行 16 次累加的前后向传播，等效为 16 的总批处理大小，此时最低只需 6.7G 显存。若想在同等批处理大小下提升训练效率，可在二者乘积不变的情况下，加大 per_device_train_batch_size 的值，但也会带来更多的显存消耗，请根据实际情况酌情调整。
模型在预训练时设置的输入最大长度是2048，超出会被阶段，所以**–max_source_length设置的大些会更好；
–max_target_length：为输出的最大长度，超出也会被截断；
–per_device_train_batch_size 1：为训练阶段每张gpu上训练数据的长度
–gradient_accumulation_steps ：即每训练几个轮次进行梯度更新，当显存较小时，可以调整此参数，相当于变相的调整batchsize的参数
–model_name_or_path：参数为预训练模型存放路径，下载地址为
微调模型测试
在 P-tuning v2 训练时模型只保存 PrefixEncoder 部分的参数，所以在推理时需要同时加载原 ChatGLM-6B** 模型以及 PrefixEncoder 的权重，因此需要指定 evaluate.sh 中的参数：
--model_name_or_path THUDM/chatglm-6b
--ptuning_checkpoint $CHECKPOINT_PATH
仍然兼容旧版全参保存的 Checkpoint，只需要跟之前一样设定 model_name_or_path：
--model_name_or_path $CHECKPOINT_PATH
训练得到如下文件：
测试代码脚本：
import os
import torch
from transformers import AutoConfig, AutoModel, AutoTokenizeros.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'model_path = '/home/data/project/ChatGLM/ChatGLM-6B-main/chatglm-6b' # gqr:官方预训练模型路径
# 载入Tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)# Fine-tuning 后的表现测试
config = AutoConfig.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True, pre_seq_len=128)
model = AutoModel.from_pretrained(model_path, config=config, trust_remote_code=True)
# 此处使用你的 ptuning 工作目录
prefix_state_dict = torch.load(os.path.join("/home/data/project/ChatGLM/ChatGLM-6B-main/ptuning/output/adgen-chatglm-6b-pt-128-2e-2/checkpoint-3000", "pytorch_model.bin")) # gqr:微调模型存放路径
new_prefix_state_dict = {}
for k, v in prefix_state_dict.items():new_prefix_state_dict[k[len("transformer.prefix_encoder."):]] = v
model.transformer.prefix_encoder.load_state_dict(new_prefix_state_dict)
print("_____________________________________________")
#V100 机型上可以不进行量化
#print(f"Quantized to 4 bit")
model = model.quantize(4)
model = model.half().cuda()
model.transformer.prefix_encoder.float()
model = model.eval()response, history = model.chat(tokenizer, "类型#上衣*版型#宽松*版型#显瘦*图案#线条*衣样式#衬衫*衣袖型#泡泡袖*衣款式#抽绳", history=[])
print("++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++")
print(response)
print("!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!")
效果如下：
web测试页面脚本：
import os
import torch
from transformers import AutoConfig, AutoModel, AutoTokenizer
import gradio as gr
import mdtex2htmlos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'model_path = '/home/data/project/ChatGLM/ChatGLM-6B-main/chatglm-6b' # gqr:官方预训练模型路径
# 载入Tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)# Fine-tuning 后的表现测试
config = AutoConfig.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True, pre_seq_len=128)
model = AutoModel.from_pretrained(model_path, config=config, trust_remote_code=True)
# 此处使用你的 ptuning 工作目录
prefix_state_dict = torch.load(os.path.join("/home/data/project/ChatGLM/ChatGLM-6B-main/ptuning/output/adgen-chatglm-6b-pt-128-2e-2/checkpoint-3000", "pytorch_model.bin")) # gqr:微调模型存放路径
new_prefix_state_dict = {}
for k, v in prefix_state_dict.items():new_prefix_state_dict[k[len("transformer.prefix_encoder."):]] = v
model.transformer.prefix_encoder.load_state_dict(new_prefix_state_dict)
print("_____________________________________________")
#V100 机型上可以不进行量化
#print(f"Quantized to 4 bit")
model = model.quantize(4)
model = model.half().cuda()
model.transformer.prefix_encoder.float()
model = model.eval()# response, history = model.chat(tokenizer, "类型#上衣*版型#宽松*版型#显瘦*图案#线条*衣样式#衬衫*衣袖型#泡泡袖*衣款式#抽绳", history=[])
# print("++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++")
# print(response)
# print("!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!")"""Override Chatbot.postprocess"""def postprocess(self, y):if y is None:return []for i, (message, response) in enumerate(y):y[i] = (None if message is None else mdtex2html.convert((message)),None if response is None else mdtex2html.convert(response),)return ygr.Chatbot.postprocess = postprocessdef parse_text(text):"""copy from /"""lines = text.split("\n")lines = [line for line in lines if line != ""]count = 0for i, line in enumerate(lines):if "```" in line:count += 1items = line.split('`')if count % 2 == 1:lines[i] = f'<pre><code class="language-{items[-1]}">'else:lines[i] = f'<br></code></pre>'else:if i > 0:if count % 2 == 1:line = line.replace("`", "\`")line = line.replace("<", "<")line = line.replace(">", ">")line = line.replace(" ", " ")line = line.replace("*", "*")line = line.replace("_", "_")line = line.replace("-", "-")line = line.replace(".", ".")line = line.replace("!", "!")line = line.replace("(", "(")line = line.replace(")", ")")line = line.replace("$", "$")lines[i] = "<br>"+linetext = "".join(lines)return textdef predict(input, chatbot, max_length, top_p, temperature, history):chatbot.append((parse_text(input), ""))for response, history in model.stream_chat(tokenizer, input, history, max_length=max_length, top_p=top_p,temperature=temperature):chatbot[-1] = (parse_text(input), parse_text(response)) yield chatbot, historydef reset_user_input():return gr.update(value='')def reset_state():return [], []with gr.Blocks() as demo:gr.HTML("""<h1 align="center">ChatGLM</h1>""")chatbot = gr.Chatbot()with gr.Row():with gr.Column(scale=4):with gr.Column(scale=12):user_input = gr.Textbox(show_label=False, placeholder="Input...", lines=10).style(container=False)with gr.Column(min_width=32, scale=1):submitBtn = gr.Button("Submit", variant="primary")with gr.Column(scale=1):emptyBtn = gr.Button("Clear History")max_length = gr.Slider(0, 4096, value=2048, step=1.0, label="Maximum length", interactive=True)top_p = gr.Slider(0, 1, value=0.7, step=0.01, label="Top P", interactive=True)temperature = gr.Slider(0, 1, value=0.95, step=0.01, label="Temperature", interactive=True)history = gr.State([])submitBtn.click(predict, [user_input, chatbot, max_length, top_p, temperature, history], [chatbot, history],show_progress=True)submitBtn.click(reset_user_input, [], [user_input])emptyBtn.click(reset_state, outputs=[chatbot, history], show_progress=True)# demo.queue().launch(share=False, inbrowser=True) # 用于修改端口映射的地方
demo.queue().launch(share=True,server_name="0.0.0.0",server_port=6006)
页面效果：
使用自己的数据集
修改 train.sh 和 evaluate.sh 中的 train_file、validation_file和test_file为你自己的 JSON 格式数据集路径，并将 prompt_column 和 response_column 改为 JSON 文件中输入文本和输出文本对应的 KEY。可能还需要增大 max_source_length 和 max_target_length 来匹配你自己的数据集中的最大输入输出长度。
对话数据集
如需要使用多轮对话数据对模型进行微调，可以提供聊天历史，例如以下是一个三轮对话的训练数据：
{"prompt": "长城h3风扇不转。继电器好的。保险丝好的传感器新的风扇也新的这是为什么。就是继电器缺一个信号线", "response": "用电脑能读数据流吗？水温多少", "history": []}
{"prompt": "95", "response": "上下水管温差怎么样啊？空气是不是都排干净了呢？", "history": [["长城h3风扇不转。继电器好的。保险丝好的传感器新的风扇也新的这是为什么。就是继电器缺一个信号线", "用电脑能读数据流吗？水温多少"]]}
{"prompt": "是的。上下水管都好的", "response": "那就要检查线路了，一般风扇继电器是由电脑控制吸合的，如果电路存在断路，或者电脑坏了的话会出现继电器不吸合的情况！", "history": [["长城h3风扇不转。继电器好的。保险丝好的传感器新的风扇也新的这是为什么。就是继电器缺一个信号线", "用电脑能读数据流吗？水温多少"], ["95", "上下水管温差怎么样啊？空气是不是都排干净了呢？"]]}
训练时需要指定 –history_column 为数据中聊天历史的 key（在此例子中是 history），将自动把聊天历史拼接。要注意超过输入长度 max_source_length 的内容会被截断。
可以参考以下指令：
bash train_chat.sh
PRE_SEQ_LEN=128
LR=1e-2CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 main.py \--do_train \--train_file $CHAT_TRAIN_DATA \--validation_file $CHAT_VAL_DATA \--prompt_column prompt \--response_column response \--history_column history \--overwrite_cache \--model_name_or_path THUDM/chatglm-6b \--output_dir $CHECKPOINT_NAME \--overwrite_output_dir \--max_source_length 256 \--max_target_length 256 \--per_device_train_batch_size 1 \--per_device_eval_batch_size 1 \--gradient_accumulation_steps 16 \--predict_with_generate \--max_steps 3000 \--logging_steps 10 \--save_steps 1000 \--learning_rate $LR \--pre_seq_len $PRE_SEQ_LEN \--quantization_bit 4
2、LORA方案
原理：给大模型结构并行一个更小模型，大模型部分参数不反向传播，仅对小模型进行反向传播更新参数；后期发现，可以将小模型部分分解成更小的模块，可以降低大量参数。
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