ChatGLM3-6B模型微调笔记（Linux版）_chatglm3-6b advertisegen

ChatGLM3-6B模型微调笔记（Linux版）

提示：ChatGLM3-6B大模型是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的对话预训练模型。

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前言

1.多的不说，少的不孬，先上微调完成之后截图，学完记得点赞

项目地址：https://github.com/THUDM/ChatGLM3
魔塔社区：https://modelscope.cn
软件:pytorch2.1.2 tensorflow2.14.0 py310
硬件：内存32G以上（最低）（微调：24G，精调32-64G不等） GPU 1*NVIDIA V100 显存16G以上（最低）
服务器：阿里云（https://pai.console.aliyun.com/（免费3个月领取）） 腾讯云，AutoDL(https://www.autodl.com/【便宜适用】)

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一、模型拉取

mkdir models
cd models
 
apt update
apt install git-lfs
 
# 克隆chatGLM3-6b大模型
git clone https://www.modelscope.cn/ZhipuAI/chatglm3-6b.git
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二、项目拉取

mkdir webcodes
cd webcodes
 
# 下载chatglm3-6b web_demo项目
git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3.git

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

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三、模型地址修改

1.启动之前修改模型地址

四、项目启动

# 小黑窗启动命令
python cli_demo.py

# 网页端启动
streamlit run web_demo_streamlit.py

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看到一下界面就表示启动成功了，可以正常聊天了

网页版我就不演示了，使用阿里云的启动访问不了，不知道为啥（解决不了），腾讯云可以访问，访问不了的自己打开一下安全组

五、使用docker部署one-api项目

不需要的直接跳过此步骤

mkdir oneApi
cd oneApi
 
# 1.下载docker和docker compose
curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun
systemctl enable --now docker
# 安装 docker-compose
curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.20.3/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` -o /usr/local/bin/docker-compose
chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
# 验证安装
docker -v
docker-compose -v


 #2.使用docker部署one-api项目
docker run --name one-api -d --restart always -p 3080:3000 -e TZ=Asia/Shanghai -v /home/ubuntu/data/one-api:/data justsong/one-api
#fastGPT 端口也是3000 ，改成3080，避免冲突
docker ps 查看是否启动成功
访问：http://自己ip:3080/
默认账号密码：root 123456

 #3.部署fastgpt
 #官网部署地址：https://doc.fastai.site/docs/development/docker/
mkdir fastgpt
cd fastgpt
curl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/files/deploy/fastgpt/docker-compose.yml
curl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/projects/app/data/config.json

#已经下载成功
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修改config

修改compose

#下载
 docker-compose pull
  启动：docker-compose up -d
  停止：docker-compose down
   docker ps
   # 进入容器
docker exec -it mongo bash
# 连接数据库（这里要填Mongo的用户名和密码）
mongo -u myusername -p mypassword --authenticationDatabase admin
# 初始化副本集。如果需要外网访问，mongo:27017 。如果需要外网访问，需要增加Mongo连接参数：directConnection=true
rs.initiate({
  _id: "rs0",
  members: [
    { _id: 0, host: "mongo:27017" }
  ]
})
# 检查状态。如果提示 rs0 状态，则代表运行成功
rs.status()

访问：：http://自己ip:3000/
默认账号密码：root 1234



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访问不了的检测自己服务器安全组，还有防火墙。然后在docker ps 检测是否启动成功，我是使用的阿里云轻量服务器

启动成功后我们创建一个demo测试一下，是否配置成功，也是成功完成自己知识库搭建，部署外网访问，还没完，接着我们开始训练自己数据集


开始建立自己知识库，我们新建知识库

五、部署api接口访问

1.向量模型下载

cd models
# 克隆m3e向量模型
git clone https://www.modelscope.cn/xrunda/m3e-base.git

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2.修改模型参数

3.第一个修改的是本地模型参数。第二个修改的是向量模型参数
4.启动模型

cd openai_api_demo
python api_server.py

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5.测试api

curl -X POST "http://127.0.0.1:8000/v1/chat/completions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d "{\"model\": \"chatglm3-6b\", \"messages\": [{\"role\": \"system\", \"content\": \"You are ChatGLM3, a large language model trained by Zhipu.AI. Follow the user's instructions carefully. Respond using markdown.\"}, {\"role\": \"user\", \"content\": \"你好，你好帅啊\"}], \"stream\": false, \"max_tokens\": 100, \"temperature\": 0.8, \"top_p\": 0.8}"

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6.api参数解析

-X POST: 指定HTTP请求方法为POST。

-H "Content-Type: application/json": 设置HTTP请求头，指定内容类型为JSON。

-d: 后面跟着的是要发送的数据。

model: "chatglm3-6b"	这指定了要使用的模型名称。

messages: 第一个消息是一个系统消息，告诉模型它的角色是系统，并提供了关于模型的一些基本信息。
第二个消息是用户消息，内容为"你好，你好帅啊"，这是用户输入给模型的文本。

stream: "false" 	用于指示是否以流的方式处理输出。如果为false，则可能是一次性返回所有结果。

max_tokens: "100"	这指定了模型返回的最大令牌（token）数量。令牌是语言模型中的一个基本单位，通常代表一个词或一个字符。

temperature: "0.8"	参数控制模型的随机性。越高，模型生成的输出越随机和多样；越低，输出越确定和可预测。

top_p: "0.8"	随机性相关的参数，表示在生成输出时，只考虑概率最高的前百分之多少的令牌。与温度参数类似，它也可以帮助控制输出的随机性和多样性。
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五、微调glm-6b

使用LLaMA-Factory，快速微调

1、下载/安装LLaMA-Factory

建议在根目录存放

# 克隆项目
git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git

# 安装项目依赖
cd LLaMA-Factory
pip install -r requirements.txt
pip install transformers_stream_generator bitsandbytes tiktoken auto-gptq optimum autoawq
pip install --upgrade tensorflow
pip uninstall flash-attn -y

# 运行
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 USE_MODELSCOPE_HUB=1 python src/train_web.py

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1.下载完之后

2.（启动之后）训练之前先看看操作步骤

2、准备好数据集

 
# 官方格式
[
    {
        "instruction": "用户指令（必填）",
        "input": "用户输入（选填）",
        "output": "模型回答（必填）",
        "system": "系统提示词（选填）",
        "history": [
            ["第一轮指令（选填）", "第一轮回答（选填）"],
            ["第二轮指令（选填）", "第二轮回答（选填）"]
        ]
    }
]

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首先准备两个文件，dataset_info.json，训练目标：self_cognition.json

弄完之后就开始训练

六、总结

这是我的服务器配置，最后了gl3-6b版到此结束。总体感觉还不错，精调没试过，微调效果不咋地,下期试一下阿里云的Ai。结合使用词向量效果还是不错的