ChatGLM-Finetuning

ChatGLM-Finetuning

ChatGLM系列模型的多方法微调工具

ChatGLM-Finetuning为ChatGLM系列模型提供多种微调方法,包括Freeze、Lora、P-Tuning和全量参数训练。该项目支持信息抽取、文本生成和分类等任务,可进行单卡或多卡训练。通过DeepSpeed等优化技术,实现高效大模型微调,并有效缓解灾难性遗忘问题。项目支持最新的ChatGLM3模型,并提供详细的使用说明。

ChatGLM微调大语言模型深度学习自然语言处理Github开源项目

ChatGLM微调

本项目主要针对ChatGLM、ChatGLM2和ChatGLM3模型进行不同方式的微调(Freeze方法、Lora方法、P-Tuning方法、全量参数等),并对比大模型在不同微调方法上的效果,主要针对信息抽取任务、生成任务、分类任务等。

本项目支持单卡训练&多卡训练,由于采用单指令集方式微调,模型微调之后并没有出现严重的灾难性遗忘

由于官方代码和模型一直在更新,目前ChatGLM1和2的代码和模型的为20230806版本(注意如果发现代码运行有误,可将ChatGLM相关源码替换文件中的py文件,因为可能你下的模型版本与本项目代码版本不一致),ChatGLM3是版本20231212。

PS:没有用Trainer(虽然Trainer代码简单,但不易修改,大模型时代算法工程师本就成为了数据工程师,因此更需了解训练流程)

更新简介

  • update-2023.12.12 增加ChatGLM3代码支持,通过model_type完成模型切换,并增加推理代码。
  • update-2023.08.06 代码和模型已经更新到最新,支持单卡&多卡训练,支持ChatGLM2模型训练、支持全量参数训练,所有代码进行了结构增加可读性。
  • update-2023.06.12 增加流水线并行训练方法,请看v0.1 Tag
  • update-2023.04.18 增加文本生成任务评测,请看v0.1 Tag
  • update-2023.04.05 增加信息抽取任务评测,请看v0.1 Tag

微调方法

模型微调时,如果遇到显存不够的情况,可以开启gradient_checkpointing、zero3、offload等参数来节省显存。

下面model_name_or_path参数为模型路径,请根据可根据自己实际模型保存地址进行修改。

Freeze方法

Freeze方法,即参数冻结,对原始模型部分参数进行冻结操作,仅训练部分参数,以达到在单卡或多卡,不进行TP或PP操作就可以对大模型进行训练。

微调代码,见train.py,核心部分如下:

freeze_module_name = args.freeze_module_name.split(",") for name, param in model.named_parameters(): if not any(nd in name for nd in freeze_module_name): param.requires_grad = False

针对模型不同层进行修改,可以自行修改freeze_module_name参数配置,例如"layers.27.,layers.26.,layers.25.,layers.24."。 训练代码均采用DeepSpeed进行训练,可设置参数包含train_path、model_name_or_path、mode、train_type、freeze_module_name、ds_file、num_train_epochs、per_device_train_batch_size、gradient_accumulation_steps、output_dir等, 可根据自己的任务配置。

ChatGLM单卡训练

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 deepspeed --master_port 520 train.py \
                --train_path data/spo_0.json \
                --model_name_or_path ChatGLM-6B/ \
                --per_device_train_batch_size 1 \
                --max_len 1560 \
                --max_src_len 1024 \
                --learning_rate 1e-4 \
                --weight_decay 0.1 \
                --num_train_epochs 2 \
                --gradient_accumulation_steps 4 \
                --warmup_ratio 0.1 \
                --mode glm \
                --train_type freeze \
                --freeze_module_name "layers.27.,layers.26.,layers.25.,layers.24." \
                --seed 1234 \
                --ds_file ds_zero2_no_offload.json \
                --gradient_checkpointing \
                --show_loss_step 10 \
                --output_dir ./output-glm

ChatGLM四卡训练,通过CUDA_VISIBLE_DEVICES控制具体哪几块卡进行训练,如果不加该参数,表示使用运行机器上所有卡进行训练

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 deepspeed --master_port 520 train.py \
                --train_path data/spo_0.json \
                --model_name_or_path ChatGLM-6B/ \
                --per_device_train_batch_size 1 \
                --max_len 1560 \
                --max_src_len 1024 \
                --learning_rate 1e-4 \
                --weight_decay 0.1 \
                --num_train_epochs 2 \
                --gradient_accumulation_steps 4 \
                --warmup_ratio 0.1 \
                --mode glm \
                --train_type freeze \
                --freeze_module_name "layers.27.,layers.26.,layers.25.,layers.24." \
                --seed 1234 \
                --ds_file ds_zero2_no_offload.json \
                --gradient_checkpointing \
                --show_loss_step 10 \
                --output_dir ./output-glm

ChatGLM2单卡训练

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 deepspeed --master_port 520 train.py \
                --train_path data/spo_0.json \
                --model_name_or_path ChatGLM2-6B/ \
                --per_device_train_batch_size 1 \
                --max_len 1560 \
                --max_src_len 1024 \
                --learning_rate 1e-4 \
                --weight_decay 0.1 \
                --num_train_epochs 2 \
                --gradient_accumulation_steps 4 \
                --warmup_ratio 0.1 \
                --mode glm2 \
                --train_type freeze \
                --freeze_module_name "layers.27.,layers.26.,layers.25.,layers.24." \
                --seed 1234 \
                --ds_file ds_zero2_no_offload.json \
                --gradient_checkpointing \
                --show_loss_step 10 \
                --output_dir ./output-glm2

ChatGLM2四卡训练,通过CUDA_VISIBLE_DEVICES控制具体哪几块卡进行训练,如果不加该参数,表示使用运行机器上所有卡进行训练

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 deepspeed --master_port 520 train.py \
                --train_path data/spo_0.json \
                --model_name_or_path ChatGLM2-6B/ \
                --per_device_train_batch_size 1 \
                --max_len 1560 \
                --max_src_len 1024 \
                --learning_rate 1e-4 \
                --weight_decay 0.1 \
                --num_train_epochs 2 \
                --gradient_accumulation_steps 4 \
                --warmup_ratio 0.1 \
                --mode glm2 \
                --train_type freeze \
                --freeze_module_name "layers.27.,layers.26.,layers.25.,layers.24." \
                --seed 1234 \
                --ds_file ds_zero2_no_offload.json \
                --gradient_checkpointing \
                --show_loss_step 10 \
                --output_dir ./output-glm2

ChatGLM3单卡训练

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 deepspeed --master_port 520 train.py \
                --train_path data/spo_0.json \
                --model_name_or_path ChatGLM3-6B/ \
                --per_device_train_batch_size 1 \
                --max_len 1560 \
                --max_src_len 1024 \
                --learning_rate 1e-4 \
                --weight_decay 0.1 \
                --num_train_epochs 2 \
                --gradient_accumulation_steps 4 \
                --warmup_ratio 0.1 \
                --mode glm3 \
                --train_type freeze \
                --freeze_module_name "layers.27.,layers.26.,layers.25.,layers.24." \
                --seed 1234 \
                --ds_file ds_zero2_no_offload.json \
                --gradient_checkpointing \
                --show_loss_step 10 \
                --output_dir ./output-glm3

ChatGLM3四卡训练,通过CUDA_VISIBLE_DEVICES控制具体哪几块卡进行训练,如果不加该参数,表示使用运行机器上所有卡进行训练

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 deepspeed --master_port 520 train.py \
                --train_path data/spo_0.json \
                --model_name_or_path ChatGLM3-6B/ \
                --per_device_train_batch_size 1 \
                --max_len 1560 \
                --max_src_len 1024 \
                --learning_rate 1e-4 \
                --weight_decay 0.1 \
                --num_train_epochs 2 \
                --gradient_accumulation_steps 4 \
                --warmup_ratio 0.1 \
                --mode glm3 \
                --train_type freeze \
                --freeze_module_name "layers.27.,layers.26.,layers.25.,layers.24." \
                --seed 1234 \
                --ds_file ds_zero2_no_offload.json \
                --gradient_checkpointing \
                --show_loss_step 10 \
                --output_dir ./output-glm3

PS:ChatGLM微调时所用显存要比ChatGLM2多,详细显存占比如下:

ModelDeepSpeed-StageOffloadGradient CheckpointingBatch SizeMax LengthGPU-A40 Number所耗显存
ChaGLMzero2NoYes11560136G
ChaGLMzero2NoNo11560138G
ChaGLMzero2NoYes11560424G
ChaGLMzero2NoNo11560429G
ChaGLM2zero2NoYes11560135G
ChaGLM2zero2NoNo11560136G
ChaGLM2zero2NoYes11560422G
ChaGLM2zero2NoNo11560427G

PT方法

PT方法,即P-Tuning方法,参考ChatGLM官方代码 ,是一种针对于大模型的soft-prompt方法。

  • P-Tuning仅对大模型的Embedding加入新的参数。paper
  • P-Tuning-V2,将大模型的Embedding和每一层前都加上新的参数。paper

微调代码,见train.py,核心部分如下:

config = MODE[args.mode]["config"].from_pretrained(args.model_name_or_path) config.pre_seq_len = args.pre_seq_len config.prefix_projection = args.prefix_projection model = MODE[args.mode]["model"].from_pretrained(args.model_name_or_path, config=config) for name, param in model.named_parameters(): if not any(nd in name for nd in ["prefix_encoder"]): param.requires_grad = False

当prefix_projection为True时,为P-Tuning-V2方法,在大模型的Embedding和每一层前都加上新的参数;为False时,为P-Tuning方法,仅在大模型的Embedding上新的参数。

训练代码均采用DeepSpeed进行训练,可设置参数包含train_path、model_name_or_path、mode、train_type、pre_seq_len、prefix_projection、ds_file、num_train_epochs、per_device_train_batch_size、gradient_accumulation_steps、output_dir等, 可根据自己的任务配置。

ChatGLM单卡训练

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 deepspeed --master_port 520 train.py \
                --train_path data/spo_0.json \
                --model_name_or_path ChatGLM-6B \
                --per_device_train_batch_size 1 \
                --max_len 768 \
                --max_src_len 512 \
                --learning_rate 1e-4 \
                --weight_decay 0.1 \
                --num_train_epochs 2 \
                --gradient_accumulation_steps 4 \
                --warmup_ratio 0.1 \
                --mode glm \
                --train_type ptuning \
                --seed 1234 \
                --ds_file ds_zero2_no_offload.json \
                --gradient_checkpointing \
                --show_loss_step 10 \
                --pre_seq_len 16 \
                --prefix_projection True \
                --output_dir ./output-glm

ChatGLM四卡训练,通过CUDA_VISIBLE_DEVICES控制具体哪几块卡进行训练,如果不加该参数,表示使用运行机器上所有卡进行训练

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 deepspeed --master_port 520 train.py \
                --train_path data/spo_0.json \
                --model_name_or_path ChatGLM-6B \
                --per_device_train_batch_size 1 \
                --max_len 1560 \
                --max_src_len 1024 \
                --learning_rate 1e-4 \
                --weight_decay 0.1 \
                --num_train_epochs 2 \
                --gradient_accumulation_steps 4 \
                --warmup_ratio 0.1 \
                --mode glm \
                --train_type ptuning \
                --seed 1234 \
                --ds_file ds_zero2_no_offload.json \
                --gradient_checkpointing \
                --show_loss_step 10 \
                --pre_seq_len 16 \
                --prefix_projection True \
                --output_dir ./output-glm

ChatGLM2单卡训练

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 deepspeed --master_port 520 train.py \
                --train_path data/spo_0.json \
                --model_name_or_path ChatGLM2-6B \
                --per_device_train_batch_size 1 \
                --max_len 1560 \
                --max_src_len 1024 \
                --learning_rate 1e-4 \
                --weight_decay 0.1 \
                --num_train_epochs 2 \
                --gradient_accumulation_steps 4 \
                --warmup_ratio 0.1 \
                --mode glm2 \
                --train_type ptuning \
                --seed 1234 \
                --ds_file ds_zero2_no_offload.json \
                --gradient_checkpointing \
                --show_loss_step 10 \
                --pre_seq_len 16 \
                --prefix_projection True \
                --output_dir ./output-glm2

ChatGLM2四卡训练,通过CUDA_VISIBLE_DEVICES控制具体哪几块卡进行训练,如果不加该参数,表示使用运行机器上所有卡进行训练

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 deepspeed --master_port 520 train.py \
                --train_path data/spo_0.json \
                --model_name_or_path ChatGLM2-6B \
                --per_device_train_batch_size 1 \
                --max_len 1560 \
                --max_src_len 1024 \
                --learning_rate 1e-4 \
                --weight_decay 0.1 \
                --num_train_epochs 2 \
                --gradient_accumulation_steps 4 \
                --warmup_ratio 0.1 \
                --mode glm2 \
                --train_type ptuning \
                --seed 1234 \
                --ds_file ds_zero2_no_offload.json \
                --gradient_checkpointing \
                --show_loss_step 10 \
                --pre_seq_len 16 \
                --prefix_projection True \
                --output_dir ./output-glm2

ChatGLM3单卡训练

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 deepspeed --master_port 520 train.py \
                --train_path data/spo_0.json \
                --model_name_or_path ChatGLM3-6B/ \
                --per_device_train_batch_size 1 \
                --max_len 1560 \
                --max_src_len 1024 \
                --learning_rate 1e-4 \
                --weight_decay 0.1 \
                --num_train_epochs 2 \
               

编辑推荐精选

AEE

AEE

AI Excel全自动制表工具

AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器,提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能,高效处理 Excel 任务,提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入,适用于企业、教育、金融等多场景。

UI-TARS-desktop

UI-TARS-desktop

基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用,可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。

UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用,基于 UI-TARS(视觉语言模型)构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能,支持跨平台使用(Windows/MacOS),能提供实时反馈和状态显示,且数据完全本地处理,保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式,还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景,如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档,包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等,方便开发者使用和扩展。

Wan2.1

Wan2.1

开源且先进的大规模视频生成模型项目

Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目,支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项,可调整分辨率、扩散步数等参数,还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具,在视频和图像生成领域具有广泛应用前景,适合研究人员和开发者使用。

爱图表

爱图表

全流程 AI 驱动的数据可视化工具,助力用户轻松创作高颜值图表

爱图表(aitubiao.com)就是AI图表,是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台,专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型,爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能,致力于帮助职场人士高效处理和表达数据,提升工作效率和报告质量。

Qwen2.5-VL

Qwen2.5-VL

一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入

Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入,可用于多种场景,如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式,还包含了视觉处理工具,有助于开发者快速集成和使用,提升工作效率。

HunyuanVideo

HunyuanVideo

HunyuanVideo 是一个可基于文本生成高质量图像和视频的项目。

HunyuanVideo 是一个专注于文本到图像及视频生成的项目。它具备强大的视频生成能力,支持多种分辨率和视频长度选择,能根据用户输入的文本生成逼真的图像和视频。使用先进的技术架构和算法,可灵活调整生成参数,满足不同场景的需求,是文本生成图像视频领域的优质工具。

WebUI for Browser Use

WebUI for Browser Use

一个基于 Gradio 构建的 WebUI,支持与浏览器智能体进行便捷交互。

WebUI for Browser Use 是一个强大的项目,它集成了多种大型语言模型,支持自定义浏览器使用,具备持久化浏览器会话等功能。用户可以通过简洁友好的界面轻松控制浏览器智能体完成各类任务,无论是数据提取、网页导航还是表单填写等操作都能高效实现,有利于提高工作效率和获取信息的便捷性。该项目适合开发者、研究人员以及需要自动化浏览器操作的人群使用,在 SEO 优化方面,其关键词涵盖浏览器使用、WebUI、大型语言模型集成等,有助于提高网页在搜索引擎中的曝光度。

xiaozhi-esp32

xiaozhi-esp32

基于 ESP32 的小智 AI 开发项目,支持多种网络连接与协议,实现语音交互等功能。

xiaozhi-esp32 是一个极具创新性的基于 ESP32 的开发项目,专注于人工智能语音交互领域。项目涵盖了丰富的功能,如网络连接、OTA 升级、设备激活等,同时支持多种语言。无论是开发爱好者还是专业开发者,都能借助该项目快速搭建起高效的 AI 语音交互系统,为智能设备开发提供强大助力。

olmocr

olmocr

一个用于 OCR 的项目,支持多种模型和服务器进行 PDF 到 Markdown 的转换,并提供测试和报告功能。

olmocr 是一个专注于光学字符识别(OCR)的 Python 项目,由 Allen Institute for Artificial Intelligence 开发。它支持多种模型和服务器,如 vllm、sglang、OpenAI 等,可将 PDF 文件的页面转换为 Markdown 格式。项目还提供了测试框架和 HTML 报告生成功能,方便用户对 OCR 结果进行评估和分析。适用于科研、文档处理等领域,有助于提高工作效率和准确性。

飞书多维表格

飞书多维表格

飞书多维表格 ×DeepSeek R1 满血版

飞书多维表格联合 DeepSeek R1 模型,提供 AI 自动化解决方案,支持批量写作、数据分析、跨模态处理等功能,适用于电商、短视频、影视创作等场景,提升企业生产力与创作效率。关键词:飞书多维表格、DeepSeek R1、AI 自动化、批量处理、企业协同工具。

下拉加载更多