chatglm3-6b微调实践

<think>好的，我现在需要回答用户关于如何使用LoRA对ChatGLM3-6B模型进行微调的问题。首先，我应该回顾一下用户提供的引用内容，看看有没有相关的信息。 根据引用[1]，提到使用PEFT库中的PeftModel可以快速应用LoRA到任意模型。引用[2]和[4]则涉及ChatGLM2-6B的微调实践，虽然用户问的是ChatGLM3-6B，但可能步骤类似。引用[3]和[4]提到数据集构建和训练脚本的运行，这些也是微调的关键步骤。 接下来，我需要组织步骤。首先，安装必要的库，比如PEFT和Transformers。然后，加载预训练模型和Tokenizer，应用LoRA配置。之后，准备数据集，定义训练参数，使用Trainer进行训练，最后保存和加载模型。可能还需要提醒用户注意数据集格式、硬件要求和量化配置等。 需要确保回答符合用户的要求，结构清晰，步骤详细。同时，要引用相关的引用内容，比如PEFT的使用和训练脚本的运行。另外，用户可能对性能优化或应用场景有后续问题，所以需要准备相关问题。</think>### 使用LoRA对ChatGLM3-6B模型进行微调的步骤 #### 1. **环境准备** - 安装必要库：需安装`peft`、`transformers`和`datasets`库。 ```bash pip install peft transformers datasets ``` - 硬件要求：建议使用支持FP16/BF16混合精度训练的GPU（如NVIDIA V100/A100）[^2][^4]。 #### 2. **加载基础模型与Tokenizer** ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b") ``` #### 3. **配置LoRA参数** 使用`peft.LoraConfig`定义低秩适配器参数，例如： ```python from peft import LoraConfig, get_peft_model lora_config = LoraConfig( r=8, # 低秩矩阵的秩 lora_alpha=32, # 缩放系数 target_modules=["query_key_value"], # 针对ChatGLM的注意力层进行适配 lora_dropout=0.1, task_type="CAUSAL_LM" ) model = get_peft_model(model, lora_config) ``` #### 4. **准备数据集** - 数据集格式需为文本对（输入-输出），例如分类任务可转换为： ```json {"text": "问题：... 回答：...", "label": 0} ``` - 使用`datasets`库加载并预处理数据： ```python from datasets import load_dataset dataset = load_dataset("json", data_files={"train": "path/to/train.json"}) ``` #### 5. **定义训练参数** ```python from transformers import TrainingArguments training_args = TrainingArguments( output_dir="./output", per_device_train_batch_size=4, gradient_accumulation_steps=4, learning_rate=3e-4, fp16=True, # 启用混合精度训练 num_train_epochs=3, logging_steps=100, save_strategy="epoch" ) ``` #### 6. **启动训练** ```python from transformers import Trainer trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=dataset["train"], data_collator=lambda data: tokenizer(data["text"], padding=True, truncation=True) ) trainer.train() ``` #### 7. **保存与加载微调后的模型** ```python model.save_pretrained("./chatglm3-6b-lora") # 加载时需合并基础模型与LoRA权重 from peft import PeftModel loaded_model = PeftModel.from_pretrained(base_model, "./chatglm3-6b-lora") ``` --- ### 关键注意事项 1. **数据集适配**：需根据任务调整数据格式（如对话格式、分类标签等）。 2. **量化训练**：若显存不足，可使用`bitsandbytes`库进行4/8比特量化。 3. **参数选择**：LoRA的秩（`r`）和缩放系数（`alpha`）需平衡效果与计算成本[^1]。 ---

<think>嗯，用户想找关于ChatGLM3-6B模型微调的代码示例。首先，我需要回顾一下提供的引用内容。引用1和2提到官方文档里有全量微调、P-Tuning v2、SFT和LoRA的示例，包括多轮对话和输入输出格式的样例。引用3是关于ChatGLM2-6B的P-Tuning实践，里面详细讲了环境准备、数据集准备、依赖安装、训练和评估步骤。引用4则提供了一个GitHub仓库的链接，里面有chatglm3-6b的微调实战代码，包括LORA、多卡训练等。 用户可能已经看过官方文档，但需要具体的代码示例，特别是实际的实现步骤。可能需要区分不同微调方法，比如全量微调、P-Tuning v2和LoRA。引用3和4中的实际项目可能更实用，尤其是GitHub上的代码库，用户可能更倾向于实际操作步骤。 接下来，应该分步骤给出不同微调方法的示例。例如，全量微调可能需要准备数据集、加载模型、设置训练参数等。P-Tuning v2可能涉及使用特定的训练脚本和配置。LoRA则需要使用相应的库，比如peft，并调整模型参数。 需要注意的是，用户可能需要环境准备的指导，比如安装CUDA、PyTorch、相关依赖库。此外，数据集格式的要求也很重要，比如JSON格式和特定的键名如"prompt"和"response"。 可能还需要提到微调后的推理步骤，如何加载训练好的模型进行测试。同时，引用中的GitHub项目可能有踩坑经验，可以提醒用户注意常见问题，比如依赖版本冲突或显存不足。 最后，生成相关问题时要覆盖不同微调方法、数据集处理、环境配置、性能优化等，帮助用户进一步探索。</think>以下为关于ChatGLM3-6B模型微调的代码示例及实现步骤说明： ### 一、微调方法及代码示例 #### 1. **全量微调（SFT）** ```python from transformers import AutoModel, TrainingArguments, Trainer # 加载预训练模型 model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", trust_remote_code=True) # 配置训练参数 training_args = TrainingArguments( output_dir="./output", per_device_train_batch_size=4, gradient_accumulation_steps=2, learning_rate=2e-5, num_train_epochs=3, fp16=True ) # 自定义数据集加载函数 def load_dataset(file_path): # 需包含"prompt"和"response"字段的JSON格式数据 ... trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=load_dataset("data/train.json") ) trainer.train() ``` > 说明：全量微调会更新所有模型参数，需要较大显存[^1][^2] #### 2. **P-Tuning v2微调** ```bash # 使用官方提供的训练脚本 git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3 cd ChatGLM3/finetune_ptuning python main.py \ --dataset your_data \ --prompt_column prompt \ --response_column response \ --quantization_bit 4 ``` > 特点：仅更新部分参数，显存需求较低[^3] #### 3. **LoRA微调** ```python from peft import LoraConfig, get_peft_model # 添加LoRA适配器 lora_config = LoraConfig( r=8, lora_alpha=16, target_modules=["query_key_value"], lora_dropout=0.05, bias="none" ) model = get_peft_model(model, lora_config) ``` > 优势：参数效率高，适合单卡训练[^4] ### 二、关键实现步骤 1. **环境准备** ```bash conda create -n chatglm python=3.10 pip install torch==2.0.1+cu118 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html pip install -r requirements.txt # 包含transformers, peft等 ``` 2. **数据集格式** ```json { "prompt": "解释量子计算", "response": "量子计算是利用量子力学原理...", "history": [] } ``` 3. **多卡训练配置** ```python training_args = TrainingArguments( deepspeed="./configs/deepspeed.json", gradient_checkpointing=True ) ``` ### 三、微调后推理 ```python from transformers import AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", trust_remote_code=True) model = AutoModel.from_pretrained("./output/checkpoint-1000", trust_remote_code=True).cuda() response, history = model.chat( tokenizer, "如何提升模型微调效果？", history=[] ) print(response) ```