训练自己的ChatGPT(ChatGLM微调 )_chatglm怎么训练

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准备

操作

上传数据数据

训练进度

推理

验证

异常处理

总结

参考资料

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ChatGLM微调 ptuning

准备

接上文https://blog.csdn.net/dingsai88/article/details/130639365

部署好ChatGLM以后，对它进行微调

操作

如果已经使用过 API 或者web模式的应该已经下载过,不用再下载

​
pwd
 
/mnt/workspace/
 
git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B
 
​

上传数据数据

pwd

/mnt/workspace/ChatGLM-6B/ptuning

方法1自己的数据：

mkdir AdvertiseGen

cd AdvertiseGen

上传 dev.json 和 train.json  到

/mnt/workspace/dev.json /mnt/workspace/ChatGLM-6B/ptuning/AdvertiseGen/

数据内容都是：数据量太多训练太慢

{"content": "你是谁", "summary": "你好，我是赛赛的朋友晨晨，江湖人称细哥。"}

{"content": "晨晨", "summary": "帅的一批"}

方法2：官网提供的方法：

准备训练的数据:下载地址会变

从 Google Drive 或者 Tsinghua Cloud 下载处理好的 ADGEN 数据集，将解压后的 AdvertiseGen 目录放到本目录下。

https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/blob/main/ptuning/README.md

https://cloud.tsinghua.edu.cn/f/b3f119a008264b1cabd1/?dl=1

 

https://cloud.tsinghua.edu.cn/f/b3f119a008264b1cabd1/?dl=1
 
 
 
 
 
 
 
curl   -O https://cloud.tsinghua.edu.cn/seafhttp/files/xxxxxx/AdvertiseGen.tar.gz
 
tar -zxvf AdvertiseGen.tar.gz

训练
P-Tuning v2

pwd
 
/mnt/workspace/ChatGLM-6B/ptuning
 
 
安装依赖
 
pip install fastapi uvicorn
 
 
 
 
vi train.sh
 
删除(走128默认值)   --quantization_bit 4
 
 
 
 
开始训练
 
bash train.sh

训练进度

查看GPU使用

watch -n 0.5 nvidia-smi

 

查看进度

 

推理

pwd

/mnt/workspace/ChatGLM-6B/ptuning

vi evaluate.sh
 
删除(走128默认值)   --quantization_bit 4
 
 
 
bash evaluate.sh

验证

pwd

/mnt/workspace/ChatGLM-6B/ptuning

路径：

/mnt/workspace/ChatGLM-6B/ptuning/output/adgen-chatglm-6b-pt-128-2e-2/checkpoint-3000

Python

 
import os
import torch
from transformers import AutoConfig, AutoModel, AutoTokenizer
CHECKPOINT_PATH = "./output/adgen-chatglm-6b-pt-128-2e-2/checkpoint-3000"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True)
 
config = AutoConfig.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True, pre_seq_len=128)
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", config=config, trust_remote_code=True).cuda()
prefix_state_dict = torch.load(os.path.join(CHECKPOINT_PATH, "pytorch_model.bin"))
new_prefix_state_dict = {}
for k, v in prefix_state_dict.items():
     if k.startswith("transformer.prefix_encoder."):
         new_prefix_state_dict[k[len("transformer.prefix_encoder."):]] = v
model.transformer.prefix_encoder.load_state_dict(new_prefix_state_dict)
 
print(f"Quantized to 128 bit")
model = model.quantize(128)
model = model.half().cuda()
model.transformer.prefix_encoder.float()
model = model.eval()
response, history = model.chat(tokenizer, "你是谁", history=[])
print("ChatGLM-6B：\n",response)
 

问题：你是谁

标准答案:

我是一个名为 ChatGLM 的人工智能助手，是清华大学 KEG 实验室和智谱 AI 公司于 2023 年共同训练的语言模型。我的任务是针对用户的问题和要求提供适当的答复和支持。

 

微调后的答案

你好，我是赛赛的朋友晨晨，江湖人称细哥。

 

异常处理

异常1：

RuntimeError: CUDA Error: no kernel image is available for execution on the device

RuntimeError: CUDA Error: no kernel image is available for execution on the device
 
>>> model = model.quantize()
╭─────────────────────────────── Traceback (most recent call last) ────────────────────────────────╮
 
│ in <module>:1                                                                                    │
 
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
 
TypeError: quantize() missing 1 required positional argument: 'bits'
 
 
 
 
model = model.quantize(4)
 
改成
 
model = model.quantize(128)
 
 
 

异常2：

root@eais-bjtryzm9xivr28qvprxr-7c8cfdfd44-2j4rx:/mnt/workspace/ChatGLM-6B/ptuning# bash train.sh

Traceback (most recent call last):

  File "main.py", line 29, in <module>

    from rouge_chinese import Rouge

ModuleNotFoundError: No module named 'rouge_chinese'

 安装依赖解决 ： pip install rouge_chinese nltk jieba datasets

异常3:

 RuntimeError: CUDA Error: no kernel image is available for execution on the device

“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”

bash train.sh
 
cp   train.sh train_bak.sh
 
 
 
vi train.sh
 
删除   --quantization_bit 4

异常4：

pip install cpm_kernels

ImportError: This modeling file requires the following packages that were not found in your environment: cpm_kernels. Run `pip install cpm_kernels`

pip install cpm_kernels

总结

1. 官网写的都很清楚了。
2. GPU特别影响计算时间，算力不够的小伙伴先训练几条看看流程是否通畅。

参考资料

ChatGLM-6B/README.md at main · THUDM/ChatGLM-6B · GitHub

https://blog.csdn.net/dingsai88/article/details/130639365

https://betheme.net/dashuju/127318.html