ChatGLM-6B环境部署搭建_gradiodeprecationwarning: the `style` method is de

1、安装Nvidia驱动和Cuda

wget https://us.download.nvidia.com/tesla/525.105.17/NVIDIA-Linux-x86_64-525.105.17.run
sh NVIDIA-Linux-x86_64-525.105.17.run
 
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.0.0/local_installers/cuda_12.0.0_525.60.13_linux.runsudo 
sh cuda_12.0.0_525.60.13_linux.run
 
/usr/local/cuda/bin/nvcc -V

2、安装Anaconda并创建虚拟环境

安装anconda：略

创建虚拟环境

conda create -n chatglm python=3.8.3
conda activate chatglm

3、安装git

#git工具的安装参考下面命令
yum install git -y

4、安装pytorch

cuda和pytorch版本关系如下要求 https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

虚拟环境中，运行nvcc -V返回的是系统cuda版本(/usr/local/cuda)，想要查看虚拟环境的cuda版本，使用print(torch.version.cuda)

5、检查虚拟环境

python
>>>import torch
print(torch.version.cuda)
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.get_device_name(0))
print(torch.cuda.device_count())
print(torch.cuda.current_device())

6、下载模型文件

#1、下载github上的ChatGLM-6B的模型启动对应的文件
git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B.git
cd chatglm-6b
#安装依赖
pip install -r requirements.txt
#github clone下来的requirements包含的依赖较少，只包含了以下，未包含微调所需的datasets、deepspeed、jieba、rouge_chinese、nltk等，可以自行安装
#protobuf
#transformers==4.27.1
#cpm_kernels
#torch>=1.10
#gradio
#mdtex2html
#sentencepiece
#accelerate
 
#2、下载模型文件,可从http://huggingface.co下载,由于模型文件太大,下载太慢,可先下小文件,之后用清华源下载大模型，采用如下爬虫脚本下载大模型文件
vim download.py
import requests
url1='https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/fb9f16d6dc8f482596c2/files/?p=%2Fpytorch_model-0000'
url2='-of-00008.bin&dl=1'
save_path1='pytorch_model-0000'
save_path2='-of-00008.bin'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.198 Safari/537.36'}
# 循环获取models,总共有8个基础模型
for i in range(8):
url=url1+str(i+1)+url2
save_path=save_path1+str(i+1)+save_path2
res = requests.get(url,headers=headers)
file1 =open(save_path,'wb')
file1.write(res.content)
file1.close()
print("第{}个模型下载已完成".format(i+1))
 
#注意：其他文件需要都下载，从https://www.huggingface.co/THUDM/chatglm-6b/tree/main，不然会报错ValueError: Unrecognized configuration class <class 'transformers_modules.local.configuration_chatglm.ChatGLMConfig'> to build an AutoTokenizer.

7、运行GLM

本地模型启动,需要把从Hugging Face Hub加载改为本地路径加载,在/root/ChatGLM-6B/下的cli_demo.py和web_demo.py文件中进行修改。

web_demo.py：基于Gradio 的网页版 Demo

web_demo2.py: 基于 Streamlit 的网页版 Demo

(chatglm) [root@iv-ychkunxoyy5id7hu8o1o ChatGLM-6B]# vim web_demo.py
(chatglm) [root@iv-ychkunxoyy5id7hu8o1o ChatGLM-6B]# python web_demo.py
Explicitly passing a `revision` is encouraged when loading a model with custom code to ensure no malicious code has been contributed in a newer revision.
Explicitly passing a `revision` is encouraged when loading a configuration with custom code to ensure no malicious code has been contributed in a newer revision.
Explicitly passing a `revision` is encouraged when loading a model with custom code to ensure no malicious code has been contributed in a newer revision.
Loading checkpoint shards: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 8/8 [00:05<00:00,  1.60it/s]
/root/anaconda3/envs/chatglm/lib/python3.8/site-packages/gradio/components/textbox.py:259: UserWarning: The `style` method is deprecated. Please set these arguments in the constructor instead.
  warnings.warn(
Running on local URL:  http://127.0.0.1:7860
 
To create a public link, set `share=True` in `launch()`.

8、微调

cd ChatGLM-6B/ptuning
//下载数据集文件
wget --no-check-certificate -O AdvertiseGen.tar.gz https://cloud.tsinghua.edu.cn/f/b3f119a008264b1cabd1/?dl=1
tar -xzvf AdvertiseGen.tar.gz

 train.sh

#/root/ChatGLM-6B/ptuning/train.sh
PRE_SEQ_LEN=128 #预序列长度
LR=2e-2 #学习率
 
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 main.py \
    --do_train \ #是否进行训练
    --do_eval \ #是否进行预测
    --train_file AdvertiseGen/train.json \ #训练数据集相对路径
    --validation_file AdvertiseGen/dev.json \ #验证数据集相对路径
    --prompt_column content \ #提示信息字段
    --response_column summary \  #响应信息字段
    --overwrite_cache \  # 重写数据集缓存
    --model_name_or_path ChatGLM-6B/THUDM \  #模型文件名称或路径
    --output_dir output/adgen-chatglm-6b-pt-$PRE_SEQ_LEN-$LR \ #训练好的模型保存的地址
    --overwrite_output_dir \
    --max_source_length 64 \
    --max_target_length 64 \
    --per_device_train_batch_size 1 \ #每个设备上的训练批次大小，调整batch_size，显存利用率上升
    --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
 

ds_train_finetune.sh 

使用Deepspeed数据并行, 需要调整最大步长，batchsize，不然2卡A10跑不起来