chatglm lora微调

<think>嗯，用户想知道怎么用LoRA对ChatGLM-4进行微调。首先，我得回忆一下LoRA的基本原理。LoRA是低秩适配器，通过低秩分解来减少训练参数，适合大模型微调。那具体到ChatGLM-4，可能需要先确认有没有现成的代码或者教程。 用户提供的引用里提到了ChatGLM-Tuning仓库，还有ChatGLM2-6B的源码。可能这些资源可以用来参考，但ChatGLM-4可能结构不同，需要调整。比如，检查模型结构是否有变化，LoRA层应该加在哪些线性层上。比如注意力模块中的Q、V矩阵通常会被选为适配目标。 然后，环境配置方面，用户需要安装必要的库，比如transformers、peft、torch等。引用中提到的依赖安装步骤可能需要更新，特别是如果ChatGLM-4有新的版本要求。例如，安装特定版本的accelerate和transformers库。 数据准备部分，用户需要结构化的数据集，格式可能是instruction、input、output这样的JSON文件。数据预处理可能需要分词，使用ChatGLM-4的tokenizer来处理，并设置合适的最大长度，避免截断。 微调脚本方面，可能需要加载基础模型，然后通过PeftModel添加LoRA配置。配置参数包括r、lora_alpha、dropout等。训练参数如batch size、学习率、epoch数需要根据硬件情况调整。可能需要使用DeepSpeed或者混合精度训练来节省显存。 训练完成后，合并模型并测试效果。保存的适配器需要和基础模型合并，然后进行推理测试。另外，用户可能需要了解如何调整LoRA参数，比如秩的大小对效果的影响，或者如何选择不同的目标模块。 用户可能遇到的问题包括显存不足，这时候需要建议他们减小batch size或者使用梯度累积。还有数据集格式是否正确，模型加载是否正确等。需要提醒用户注意版本兼容性，比如transformers和peft库的版本是否支持ChatGLM-4。 最后，生成相关问题的时候，要考虑用户可能的后续疑问，比如参数调优、性能优化、与其他方法的对比，或者实际应用场景。这些问题可以帮助用户更深入地理解LoRA微调的应用和优化。</think>以下是关于ChatGLM-4 LoRA微调的详细方法教程，结合了ChatGLM系列模型的微调经验： ### 一、环境准备 1. 安装基础依赖： ```bash pip install transformers>=4.30.0 peft==0.4.0 torch>=2.0.0 accelerate ``` 2. 获取ChatGLM-4模型文件（需官方授权下载） 3. 下载微调框架（参考ChatGLM-Tuning项目）： ```bash git clone https://gitcode.com/mymusise/ChatGLM-Tuning.git ``` ### 二、数据准备 1. 数据集格式建议采用JSON文件： ```json [ { "instruction": "生成诗句", "input": "主题：春天", "output": "春风又绿江南岸..." } ] ``` 2. 使用ChatGLM-4的tokenizer进行预处理： ```python tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("chatglm-4", trust_remote_code=True) ``` ### 三、LoRA配置 ```python from peft import LoraConfig lora_config = LoraConfig( r=8, # 秩的维度 lora_alpha=32, # 缩放系数 target_modules=["query_key_value"], # ChatGLM特有的注意力模块 lora_dropout=0.1, bias="none", task_type="CAUSAL_LM" ) ``` ### 四、微调训练 ```python from peft import get_peft_model model = AutoModel.from_pretrained("chatglm-4", trust_remote_code=True) model = get_peft_model(model, lora_config) # 设置训练参数 training_args = TrainingArguments( output_dir="./output", per_device_train_batch_size=4, gradient_accumulation_steps=2, num_train_epochs=3, learning_rate=1e-4, fp16=True # 启用混合精度训练 ) ``` ### 五、模型保存与使用 1. 保存适配器： ```python model.save_pretrained("./lora_adapter") ``` 2. 加载微调后的模型： ```python model = AutoModel.from_pretrained("chatglm-4", trust_remote_code=True) model = PeftModel.from_pretrained(model, "./lora_adapter") ``` ### 六、常见问题处理 1. **显存不足**：可启用`gradient_checkpointing`或使用DeepSpeed优化[^3] 2. **中文乱码**：确保文件编码为UTF-8 3. **长文本处理**：设置`max_length=512`（根据显存调整）

### ChatGLM3 LoRA 动态微调教程及实现方法 对于ChatGLM3模型进行LoRA（Low-Rank Adaptation）动态微调的过程涉及多个方面，包括但不限于安装必要的软件包、准备数据集以及具体实施微调过程。 #### 准备工作 为了顺利开展微调操作，在开始之前需确保已创建并激活Python虚拟环境[^2]。这一步骤有助于隔离项目所需的特定版本库文件和其他依赖项，从而减少潜在冲突的可能性。 #### 获取资源 下载所需的各种资源是启动任何机器学习项目的前提条件之一： - **源代码获取**：从官方仓库或其他可信渠道获得最新的ChatGLM3源码副本。 - **模型依赖文件**：这些通常包含了预训练权重以及其他辅助性的配置文档等资料。 - **实际模型参数**：即已经过初步训练得到的基础模型参数集合[^1]。 #### 环境搭建 完成上述准备工作之后，则要着手于构建适合当前任务需求的技术栈： ```bash pip install -r requirements.txt ``` 这段命令用于依据`requirements.txt`文件来批量安装所有必需的第三方模块和支持工具。 #### 数据处理 针对目标领域内的语料进行适当形式上的变换是非常重要的环节： - 将原始文本转化为适配输入格式的数据结构； - 使用分词器(tokenizer)将自然语言序列映射成对应的数值表示向量； 此阶段的具体做法可参照相关指南中的描述来进行调整优化[^3]。 #### 实施微调 当一切就绪后就可以正式进入核心部分——执行低秩自适应(LoRA)算法以增强原有基础架构的能力范围： 通过修改指定路径下的脚本(`finetune_demo/inference_hf.py`)或者利用类似API接口的方式加载先前保存下来的checkpoint，并设置好超参选项如batch size, learning rate等等，最后触发训练流程即可。 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, Trainer, TrainingArguments model_name_or_path = "output/checkpoint-3000/" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) training_args = TrainingArguments( output_dir="./results", num_train_epochs=3, per_device_train_batch_size=8, save_steps=10_000, save_total_limit=2, ) trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataset, tokenizer=tokenizer, ) trainer.train() ``` 以上代码片段展示了如何基于Hugging Face Transformers库快速建立一个简易版的Trainer对象实例化过程，其中也涵盖了定义一些基本属性值的操作步骤。 #### 结果评估与应用 经过一段时间的学习迭代之后，可以尝试运行测试样例来看看改进效果究竟怎样： ```shell python inference_hf.py output/checkpoint-3000/ --prompt "[您的查询]" ``` 这里假设您想要让经过LoRA微调过的ChatGLM3回答有关服装设计风格的问题，那么只需替换掉方括号内部的内容为具体的询问句式就可以了。