介绍
ChatGLM-B是开源的文本生成式对话模型,基于General Language Model(GLM)框架,具有亿参数,结合模型蒸馏技术,实测在ti显卡训练中上显存占用G左右,
优点:.较低的部署门槛： FP 半精度下，ChatGLM-B 需要至少 GB 的显存进行推理，结合模型量化技术，一需求可以进一步降低到 GB（INT） 和 GB（INT）， 使得 ChatGLM-B 可以部署在消费级显卡上。
,更长的序列长度： 相比 GLM-B（序列长度），ChatGLM-B 序列长度达 ，支持更长对话和应用。
,人类意图对齐训练： 使用了监督微调（Supervised Fine-Tuning）、反馈自助（Feedback Bootstrap）、人类反馈强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback） 等方式，使模型初具理解人类指令意图的能力。输出格式为 markdown，方便展示。目前已开源监督微调方法,
不足:,模型容量较小： B 的小容量，决定了其相对较弱的模型记忆和语言能力,随着自己训练数据数量和轮次增加,会逐步丧失原来的对话能力.
,较弱的多轮对话能力：ChatGLM-B 的上下文理解能力还不够充分，在面对长答案生成，以及多轮对话的场景时，可能会出现上下文丢失和理解错误的情况。
,安装
目前开源的ChatGLM-B基于P-Tuning v微调,
链接: link
下载ChatGLM-B
git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B
cd ChatGLM-6B
pip install -r requirements.txt
cd ptuning/
pip install rouge_chinese nltk jieba datasets
. 使用自己数据集
修改 train.sh 和 evaluate.sh 中的 train_file、validation_file和test_file为你自己的 JSON 格式数据集路径，并将 prompt_column 和 response_column 改为 JSON 文件中输入文本和输出文本对应的 KEY。
样例数据下载链接
链接: Dataset
将自己的数据集换成以下格式
{
“content”: “类型#上衣版型#宽松版型#显瘦图案#线条衣样式#衬衫衣袖型#泡泡袖衣款式#抽绳”,
“summary”: “这件衬衫的款式非常的宽松，利落的线条可以很好的隐藏身材上的小缺点，穿在身上有着很好的显瘦效果。领口装饰了一个可爱的抽绳，漂亮的绳结展现出了十足的个性，配合时尚的泡泡袖型，尽显女性甜美可爱的气息。”
}
,开始训练
bash train.sh
train.sh 中的 PRE_SEQ_LEN 和 LR 分别是 soft prompt 长度和训练的学习率，可以进行调节以取得最佳的效果。P-Tuning-v 方法会冻结全部的模型参数，可通过调整 quantization_bit 来被原始模型的量化等级，不加此选项则为 FP 精度加载。
在默认配置 quantization_bit=、per_device_train_batch_size=、gradient_accumulation_steps= 下，INT 的模型参数被冻结，一次训练迭代会以 的批处理大小进行 次累加的前后向传播，等效为 的总批处理大小，此时最低只需 .G 显存。若想在同等批处理大小下提升训练效率，可在二者乘积不变的情况下，加大 per_device_train_batch_size 的值，但也会带来更多的显存消耗，请根据实际情况酌情调整。
PRE_SEQ_LEN=
LR=e-
CUDA_VISIBLE_DEVICES= python main.py \
--do_train \
--train_file di/train.json \ # 训练文件地址
--validation_file di/fval.json \ # 验证文件地址
--prompt_column content \ # 训练集中prompt名称
--response_column summary \ # 训练集中答案明细
--overwrite_cache \ # 重复训练一个训练集时候可删除
--model_name_or_path THUDM/chatglm-b \ # 加载模型文件地址，可修改为本地路径
--output_dir output/adgen-chatglm-b-pt-$PRE_SEQ_LEN-$LR \ # 保存训练模型文件地址
--overwrite_output_dir \
--max_source_length \ # 最大输入文本的长度
--max_target_length \
--per_device_train_batch_size \ # batch_size 根据显存调节
--per_device_eval_batch_size \
--gradient_accumulation_steps \
--predict_with_generate \
--max_steps \ # 最大保存模型的步数
--logging_steps \ # 打印日志间隔
--save_steps \ # 多少部保存一次模型
--learning_rate $LR \
--pre_seq_len $PRE_SEQ_LEN \
--quantization_bit # 可修改为int
,验证模型
将 evaluate.sh 中的 CHECKPOINT 更改为训练时保存的 checkpoint 名称，运行以下指令进行模型推理和评测：
bash evaluate.sh
,模型部署
. 自己验证 ,更换模型路径
将对应的demo或代码中的THUDM/chatglm-b换成经过 P-Tuning 微调之后 checkpoint 的地址（在示例中为 ./output/adgen-chatglm-b-pt--e-/checkpoint-）。注意，目前的微调还不支持多轮数据，所以只有对话第一轮的回复是经过微调的。
在 P-tuning v 训练时模型只保存 PrefixEncoder 部分的参数，所以在推理时需要同时加载原 ChatGLM-B 模型以及 PrefixEncoder 的权重，因此需要指定 evaluate.sh 中的参数：
仍然兼容旧版全参保存的 Checkpoint，只需要跟之前一样设定 model_name_or_path：
config = AutoConfig.from_pretrained("THUDM/chatglm-b", trust_remote_code=True, pre_seq_len=)
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-b", config=config, trust_remote_code=True)
prefix_state_dict = torch.load(os.path.join(CHECKPOINT_PATH, "pytorch_model.bin"))
new_prefix_state_dict = {}
for k, v in prefix_state_dict.items():
if k.startswith("transformer.prefix_encoder."):
new_prefix_state_dict[k[len("transformer.prefix_encoder."):]] = v
model.transformer.prefix_encoder.load_state_dict(new_prefix_state_dict)
# Comment out the following line if you don't use quantization
model = model.quantize()
model = model.half().cuda()
model.transformer.prefix_encoder.float()
model = model.eval()
response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[])
,备注:预训练模型地址一般存放位置在本机
.cache/huggingface/hub/models–THUDM–chatglm-b/snapshots/aaeddccfbafcfbca/
查看包含这些目录
config.json configuration_chatglm.py modeling_chatglm.py pytorch_model.bin quantization.py
替换掉 demo.py 文件中THUDM/chatglm-b为自己路径
原文链接：https://blog.csdn.net/dream_home/article/details/
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