chatglm3-6b微调方式

### 对 `chatglm3-6b` 模型进行微调 为了对 `chatglm3-6b` 模型进行微调，需遵循特定流程以确保模型能够有效学习新数据集中的特征。此过程涉及准备环境、下载基础模型以及编写训练脚本。 #### 准备工作 首先，在开始之前要确认已安装必要的依赖库并配置好CUDA环境以便利用GPU加速计算能力[^1]。接着通过Git克隆官方仓库来获取最新版本的基础代码： ```bash git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B.git ``` #### 设置模型路径与环境变量 修改CLI演示程序(`cli_demo.py`)内的默认加载位置至本地存储区域，这一步骤对于后续操作至关重要因为会直接影响到能否顺利读取预训练权重文件: ```python import os from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM # 修改模型地址 MODEL_PATH = os.environ.get('MODEL_PATH', '../chatglm3-6b') tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_PATH, trust_remote_code=True) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(MODEL_PATH, trust_remote_code=True).to('cuda').eval() ``` #### 编写微调脚本 创建一个新的Python脚本来定义具体的微调逻辑，包括但不限于指定使用的优化器类型、损失函数形式及其超参数设置等细节方面；同时考虑到多卡并行运算的需求，则应采用Distributed Data Parallel(DDP)模式来进行分布式训练从而提高效率降低时间成本[^4]: ```python #!/usr/bin/env python3 # -*- coding:utf-8 -*- import torch.distributed as dist from transformers import TrainerCallback, TrainingArguments, TrainerState, TrainerControl from swift.examples.pytorch.llm.scripts.chatglm3_6b.lora_ddp_ds import get_model_and_tokenizer_for_sft class MyTrainerCallback(TrainerCallback): def on_train_begin(self, args: TrainingArguments, state: TrainerState, control: TrainerControl, **kwargs): if not dist.is_initialized(): raise RuntimeError("Expected distributed to be initialized.") super().on_train_begin(args=args, state=state, control=control) if __name__ == '__main__': model_path = './path/to/model' dataset_name_or_path = './data' training_args = TrainingArguments( output_dir='./results', num_train_epochs=3, per_device_train_batch_size=4, gradient_accumulation_steps=2, fp16=True, save_total_limit=2, logging_steps=10, report_to=['tensorboard'], deepspeed="./deepspeed_config.json" ) model, tokenizer = get_model_and_tokenizer_for_sft(model_path=model_path) trainer = CustomizedTrainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_set, eval_dataset=val_set, data_collator=data_collator, callbacks=[MyTrainerCallback()] ) trainer.train() ``` 上述代码片段展示了如何基于Hugging Face Transformers库构建自定义回调类用于监控训练进度，并设置了DeepSpeed作为混合精度训练工具以进一步提升性能表现。

<think>好的，我现在需要帮助用户了解如何对ChatGLM3-6B模型进行微调。首先，我得回顾用户提供的引用内容，确保回答准确。用户提到了三个引用，其中引用[1]指出ChatGLM3-6B-base支持Lora微调，而ChatGLM3-6B支持全量微调和P-Tuning V2。引用[3]提到了启动脚本run.sh中的参数设置，比如model_name_or_path、train_file等。 用户的问题是关于微调方法和示例的，所以需要分步骤解释。首先，可能需要介绍不同的微调方法：全量微调、Lora和P-Tuning V2，并说明它们适用的模型版本。然后，给出具体的步骤，比如准备数据、配置参数、运行脚本等。此外，用户可能需要示例代码或命令，这需要参考引用中的信息，比如scripts/run_sft.sh的使用。 还要注意用户提到的显存需求，引用[2]提到ChatGLM-6B的显存需求，可能需要提醒用户在微调时的硬件要求。同时，数据格式方面，引用[3]提到训练文件和验证文件的路径设置，可能需要说明数据应该如何准备，比如JSON格式，每行包含prompt和response。 可能还需要强调不同模型版本对应的微调方法，比如ChatGLM3-6B-base只能用Lora，而ChatGLM3-6B可以用全量和P-Tuning V2。同时，参数设置如cutoff_len对于不同模型的影响，如LLaMA建议1024以上，Bloom用512，但ChatGLM的情况可能需要进一步确认，但根据引用[3]，可能需要设置合理的长度。 最后，生成相关问题时要考虑用户可能进一步的问题，比如显存优化、数据处理、超参数调整等。需要确保问题覆盖用户可能关心的其他方面，比如应用场景或性能分析。</think>### ChatGLM3-6B模型微调方法及示例 #### 1. 微调方法概述 根据官方文档，ChatGLM3-6B模型的微调支持以下方法[^1]： - **ChatGLM3-6B-base模型**：仅支持Lora微调 - **ChatGLM3-6B模型**：支持全量微调（Full Fine-Tuning）和P-Tuning V2 - 显存需求：FP16模式下至少需要13GB显存，通过INT8/INT4量化可降低至10GB/6GB[^2] #### 2. 微调步骤 ##### 步骤1：准备数据 - 数据格式：建议使用JSON文件，每行包含`prompt`（输入）和`response`（期望输出） - 示例数据格式： ```json {"prompt": "解释牛顿定律", "response": "牛顿第一定律描述了惯性..."} ``` ##### 步骤2：配置训练脚本 修改`scripts/run_sft.sh`脚本关键参数[^3]： ```bash model_name_or_path="THUDM/chatglm3-6b" # 预训练模型路径 train_file="./data/train.json" # 训练数据路径 validation_file="./data/dev.json" # 验证数据路径 output_dir="./output" # 输出目录 cutoff_len=2048 # 序列长度（根据显存调整） ``` ##### 步骤3：运行微调命令 - **全量微调**： ```bash bash scripts/run_sft.sh \ --do_train \ --do_eval \ --fp16 ``` - **P-Tuning V2**： ```bash bash scripts/run_sft.sh \ --use_ptuning \ --prefix_projection \ --prefix_hidden_size 128 ``` #### 3. 关键参数说明 | 参数 | 说明 | 建议值 | |------|------|--------| | `learning_rate` | 学习率 | 1e-5~5e-5 | | `per_device_train_batch_size` | 批次大小 | 根据显存调整（通常1-4）| | `gradient_accumulation_steps` | 梯度累积步数 | 4-8 | | `max_seq_length` | 最大序列长度 | 512-2048 | #### 4. 显存优化技巧 - 启用量化训练（添加`--quantization_bit 4`） - 使用梯度检查点技术（添加`--gradient_checkpointing`） - 混合精度训练（`--fp16`或`--bf16`） #### 5. 示例代码片段 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, TrainingArguments model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b") training_args = TrainingArguments( output_dir="./results", per_device_train_batch_size=2, gradient_accumulation_steps=4, learning_rate=2e-5, fp16=True, ) ```