chatglm-6b大模型lora微调
时间: 2025-02-22 10:09:20 浏览: 76
### 如何使用LoRA对ChatGLM-6B大模型进行微调
#### 准备工作
为了利用低秩适配器(LoRA) 对 ChatGLM-6B 进行微调,需先安装必要的库文件。这通常涉及 `transformers` 和特定于 LoRA 的包如 `peft`。
```bash
pip install transformers peft
```
#### 加载预训练模型与Tokenizer
加载 ChatGLM-6B 预训练模型及其对应的分词工具是首要步骤。通过 Hugging Face 提供的接口可以直接获取这些资源[^2]。
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name_or_path = "THUDM/chatglm-6b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path, trust_remote_code=True).half().cuda()
```
#### 初始化LoRA配置并应用至模型
定义 LoRA 参数设置,并将其应用于目标 Transformer 模型中。这里会用到之前提到过的 PeftModel 抽象来简化操作过程[^1]。
```python
from peft import LoraConfig, get_peft_model
lora_config = LoraConfig(
r=8, # 秩大小
lora_alpha=32,
target_modules=["q", "v"], # 调整哪些模块
lora_dropout=0.05,
)
# 将LoRA配置附加给原始模型
peft_model = get_peft_model(model, lora_config)
```
#### 数据准备与Fine-tune流程
准备好用于微调的数据集之后,就可以按照常规方式编写训练循环逻辑了。注意要确保输入数据已经被正确编码成适合传递给模型的形式。
```python
import torch
from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("path_to_your_data") # 替换为实际路径
train_dataloader = ... # 创建DataLoader对象
optimizer = torch.optim.AdamW(peft_model.parameters(), lr=5e-5)
for epoch in range(num_epochs): # 设定迭代次数
for batch in train_dataloader:
inputs = tokenizer(batch["text"], return_tensors="pt").to('cuda')
outputs = peft_model(**inputs, labels=inputs.input_ids)
loss = outputs.loss
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
```
完成上述步骤后即实现了基于LoRA技术对大型语言模型ChatGLM-6B的有效微调,在保持原有性能的同时降低了计算成本和内存占用。
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