chatglm2-6b微调详细步骤
时间: 2024-05-02 19:13:49 浏览: 19
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 ]
ChatGLM2-6B微调参数
对于ChatGLM2-6B的微调参数,你可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,根据你的需求,下载ChatGLM2-6B的代码仓库并安装所需的依赖包。你可以使用以下命令进行克隆和安装:
```
git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B
cd ChatGLM2-6B
pip install -r requirements.txt
cd ptuning/
pip install rouge_chinese nltk jieba datasets
```
2. 接下来,你可以根据自己的数据集构建训练所需的数据集。
3. 在P-tuning v2的训练过程中,模型只保存了PrefixEncoder部分的参数。因此,在进行推理时,你需要同时加载原始的ChatGLM-6B模型和PrefixEncoder的权重。为了实现这一点,在evaluate.sh脚本中,你需要指定相应的参数。
总结起来,你可以通过自己验证并更换模型路径,使用自定义的数据集来微调ChatGLM2-6B模型。微调后的参数可以在指定的checkpoint地址中找到。同时,在推理过程中,需要同时加载ChatGLM-6B的模型和PrefixEncoder的权重。希望对你有帮助!<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]