glm-4-9b-chat微调

微调GLM-4-9B-Chat模型需要以下几个步骤： 1. **准备环境**： - 安装必要的库和工具，如Python、PyTorch、Transformers等。 - 确保有足够的计算资源，建议使用GPU进行微调。 2. **获取模型和数据集**： - 下载GLM-4-9B-Chat的预训练模型。 - 准备用于微调的数据集，数据集应包含输入和期望的输出。 3. **数据预处理**： - 对数据集进行清洗和格式化，确保数据格式与模型输入要求一致。 - 将数据集分为训练集和验证集。 4. **配置微调参数**： - 设置微调的参数，如学习率、批次大小、训练轮数等。 - 选择合适的优化器和学习率调度器。 5. **微调模型**： - 使用Transformers库中的Trainer API进行模型微调。 - 在训练过程中监控损失值和评估指标，确保模型收敛。 6. **评估和保存模型**： - 在验证集上评估微调后的模型性能。 - 将微调后的模型保存到本地或云存储中。 7. **部署和使用**： - 将微调后的模型部署到服务器或云端。 - 使用API或命令行工具进行推理和测试。 以下是一个简单的代码示例，展示了如何使用Transformers库微调GLM-4-9B-Chat模型： ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, Trainer, TrainingArguments from datasets import load_dataset # 加载预训练模型和分词器 model_name = "path_to_pretrained_model" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name) # 准备数据集 dataset = load_dataset("path_to_dataset") train_dataset = dataset["train"] eval_dataset = dataset["validation"] # 数据预处理 def preprocess_function(examples): inputs = tokenizer(examples["text"], truncation=True, padding="max_length") labels = tokenizer(examples["label"], truncation=True, padding="max_length") inputs["labels"] = labels["input_ids"] return inputs train_dataset = train_dataset.map(preprocess_function, batched=True) eval_dataset = eval_dataset.map(preprocess_function, batched=True) # 配置训练参数 training_args = TrainingArguments( output_dir="./glm-4-9b-chat-finetuned", evaluation_strategy="epoch", learning_rate=2e-5, per_device_train_batch_size=4, per_device_eval_batch_size=4, num_train_epochs=3, weight_decay=0.01, ) # 初始化Trainer trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataset, eval_dataset=eval_dataset, ) # 微调模型 trainer.train() # 保存模型 trainer.save_model("./glm-4-9b-chat-finetuned") ```

### 关于 `glm-8b-chat` 模型中的 `lora_trainable` 参数 在微调大型语言模型如 `GLM-8B-Chat` 时，低秩适应（LoRA）是一种有效的方法来减少训练所需的资源并提高效率。`lora_trainable` 参数用于指定哪些部分的权重应该被更新，在 LoRA 方法中起到重要作用。 具体来说： - **参数定义**：`lora_trainable` 是一个布尔类型的参数，决定了是否允许特定层或模块参与反向传播过程中的梯度计算和参数更新[^2]。 - **应用场景**：当设置为 `True` 时，表示该层可以学习新的特征；而设为 `False` 则保持原有参数不变，仅利用预训练好的权重进行推理或前向传递操作[^3]。 #### 使用示例 下面是一个简单的 Python 代码片段展示如何配置此参数： ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig model_name_or_path = "path_to_glm_8b_chat" bnb_config = BitsAndBytesConfig( load_in_4bit=True, bnb_4bit_quant_type="nf4", ) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_name_or_path, quantization_config=bnb_config, ) for name, param in model.named_parameters(): if 'lora' in name: # 假定所有带有'lora'标签的部分都采用LoRA方法调整 param.requires_grad_(param.lora_trainable) # 根据lora_trainable属性决定是否可训练 ``` 上述代码展示了如何遍历模型参数，并依据名称判断其是否属于 LoRA 层次结构的一部分。对于这些特殊层次，则会根据各自的 `lora_trainable` 属性值来设定它们是否能够参与到后续的学习过程中去。