chatglm2-6b微调详细步骤

chatglm2-6b是一个经过微调的语言模型，用于生成对话式文本。下面是chatglm2-6b微调的详细步骤：

1. 数据收集：首先，收集用于微调的对话数据集。这个数据集应该包含对话的文本，包括用户的输入和模型的回复。

2. 数据预处理：对收集到的对话数据进行预处理。这包括去除无效的对话、清洗数据、分割对话为输入和输出等。

3. 模型准备：下载chatglm2-6b预训练模型，并加载到训练环境中。

4. 数据格式转换：将预处理后的对话数据转换为适合模型输入的格式。通常，这涉及将对话转换为模型可以理解的token序列。

5. 微调设置：设置微调的超参数，如学习率、批大小、训练轮数等。

6. 模型微调：使用预处理后的对话数据对chatglm2-6b模型进行微调。在微调过程中，模型会根据输入的对话生成回复，并通过与真实回复进行比较来更新模型参数。

7. 模型评估：使用一部分保留数据集对微调后的模型进行评估。评估指标可以包括生成回复的准确性、流畅性等。

8. 反复迭代：根据评估结果，调整微调的设置和数据处理方法，并重复步骤4到步骤7，直到达到满意的效果。

9. 模型保存：保存微调后的chatglm2-6b模型，以备后续使用。

相关问题

chatglm2-6b微调

ChatGLM2-6B是一个聊天模型，通过微调可以对其进行个性化的训练，使其更适应特定的任务或领域。根据引用\[2\]中的信息，ChatGLM2-6B的微调可以通过本地部署和P-tuning来完成。具体来说，可以按照以下步骤进行微调：

1. 首先，需要进行ChatGLM2-6B的本地部署。这可以通过将模型文件下载到本地，并在代码中指定模型路径来实现。引用\[3\]中提到，可以将demo或代码中的模型路径替换为经过P-Tuning微调后的checkpoint地址。

2. 接下来，可以进行P-Tuning微调。这意味着使用特定的数据集对模型进行训练，以使其更好地适应任务需求。在微调过程中，可以使用不同的超参数和训练策略来优化模型的性能。

3. 最后，进行模型检测，确保微调后的模型能够正常工作。可以使用测试数据集或进行人工评估来验证模型的表现。

需要注意的是，目前的微调还不支持多轮数据，只有对话的第一轮回复是经过微调的。因此，在微调过程中需要注意数据的处理和选择。

总结来说，对ChatGLM2-6B进行微调可以通过本地部署和P-tuning来完成，这样可以使模型更适应特定的任务需求，并提升其性能。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [ChatGLM2-6B! 我跑通啦！本地部署+微调（windows系统）](https://blog.csdn.net/m0_54515450/article/details/131617081)[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^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [ChatGLM2-6B、ChatGLM-6B 模型介绍及训练自己数据集实战](https://blog.csdn.net/dream_home8407/article/details/130099656)[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^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

chatglm2-6b微调lora

要对 chatglm2-6b 进行微调以适应 LORA（低功耗广域网）环境，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，执行 chatglm2_6b_lora.py 脚本来启动微调过程。可以使用命令行输入以下命令：`python chatglm2_6b_lora.py`。

2. 接下来，修改配置文件中的几个值。可以使用以下命令在配置文件中替换一些字符串：

sed -i 's/THUDM\/chatglm2-6b--//g' ./chatglm2_6b_lora/config.json
sed -i 's/THUDM\/chatglm2-6b/\.\.\/chatglm2_6b_lora/g' ./chatglm2_6b_lora/config.json
sed -i 's/THUDM\/chatglm2-6b--//g' ./chatglm2_6b_lora/tokenizer_config.json
sed -i 's/THUDM\/ChatGLM2-6B/\.\.\/chatglm2_6b_lora/g' ./chatglm2_6b_lora/modeling_chatglm.py
sed -i 's/THUDM\/chatglm2-6b/\.\.\/chatglm2_6b_lora/g' ./chatglm2_6b_lora/modeling_chatglm.py

这些命令将修改配置文件中的一些路径，以使其适应 LORA 微调环境。

3. 最后，调用导出的模型进行微调。具体操作可以参考 ChatGLM-Efficient-Tuning 项目的 README 文件，首先克隆该项目的仓库，然后创建并激活一个新的 Python 环境，安装所需的依赖，并根据提供的数据集说明进行微调。可以使用以下命令执行这一步骤：

git clone https://github.com/hiyouga/ChatGLM-Efficient-Tuning.git
conda create -n chatglm_etuning python=3.10
conda activate chatglm_etuning
cd ChatGLM-Efficient-Tuning
pip install -r requirements.txt

然后，根据项目提供的数据集说明进行微调。

通过按照上述步骤进行操作，您可以对 chatglm2-6b 进行 LORA 微调。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [修改 ChatGLM2-6B 自我认知的 Lora 微调教程](https://blog.csdn.net/engchina/article/details/131492403)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]