使用lora训练langchain-chatchat中的chatglm3

Lora 是一个基于 PyTorch 实现的语言模型训练平台，可以用于训练各种类型的语言模型，包括 Seq2Seq、Transformer、BERT 等。而 Langchain-Chatchat 中的 ChatGLM3 也是一个基于 PyTorch 实现的语言模型，它使用了 Transformer 结构，并且引入了前后关系编码机制，使得生成的对话更加连贯和自然。

要使用 Lora 训练 ChatGLM3，你需要先下载源代码并配置环境。具体步骤如下：

1. 下载源代码：你可以从 Langchain-Chatchat 的 GitHub 仓库中下载 ChatGLM3 的源代码。链接为 https://github.com/lang-ai/LangChain-Chatchat。

2. 安装依赖：在下载源代码之后，需要先安装一些必要的依赖，比如 PyTorch、transformers、tqdm 等。你可以使用 pip 命令来安装这些依赖。

3. 准备数据：ChatGLM3 的训练数据格式为 json 文件，每个文件包含若干个对话对。你需要准备好这样的数据文件。

4. 配置参数：在训练之前，你需要根据实际情况修改一些配置参数，比如训练数据路径、模型参数、学习率等等。

5. 开始训练：完成以上步骤后，你就可以开始训练 ChatGLM3 了。你可以使用命令行工具启动训练，并指定相关参数。

相关问题：
1. 什么是 Lora 平台？
2. ChatGLM3 使用了哪种结构？
3. 如何准备 ChatGLM3 的训练数据？
4. 训练 ChatGLM3 需要注意哪些参数？

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#### 引用[.reference_title]
- *1* [【ChatGLM_02】LangChain知识库+Lora微调chatglm2-6b模型+提示词Prompt的使用原则](https://blog.csdn.net/wxfighting/article/details/132087078)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [LLaMA, ChatGLM, BLOOM的参数高效微调实践](https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/131162919)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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