chatglm3 lora动态微调
时间: 2025-05-09 19:45:25 浏览: 22
### 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。
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