无法连接 hugging face 下载 chatglm2-6b

无法连接 Hugging Face 下载 chatglm2-6b 可能有多种原因导致。首先，检查您的网络连接是否正常，并确保能够访问 Hugging Face 的服务器。如果您的网络连接良好，但仍无法下载 chatglm2-6b，那可能是因为该模型当前不可用或正在进行维护。在这种情况下，耐心等待一段时间后再次尝试下载。另外，您还可以尝试使用其他下载源或下载方式，如通过 Git 安装。如果这些解决方法仍然无效，建议查询 Hugging Face 的官方文档或联系他们的技术支持团队以获取进一步的帮助。

相关问题

huggingface下载chatglm3-6b

Hugging Face是一个知名的自然语言处理库和模型生态系统，提供了大量的预训练模型和工具。ChatGPT是一个由OpenAI开发的大型语言模型，但Hugging Face也提供了类似功能的模型，如Chinchilla、GPT-Neo、GPT-J等。

如果您想在Hugging Face的🤗Transformers库中下载类似ChatGPT的模型，比如一个名为`glm3-6b`的模型（这可能是一个自定义名称或模型变体），您首先需要访问Hugging Face的模型仓库Hub（https://huggingface.co/models）。

在搜索框中输入“glm3-6b”，找到相应的模型条目后，您会看到模型的详细信息，包括模型描述、代码示例和下载链接。通常，下载步骤如下：

1. 在页面上点击"Clone"或"Download"按钮，复制下载链接或者使用命令行工具（如`pip`）安装：

   pip install transformers
   transformers-cli download --model-name glm3-6b

2. 如果模型是以ZIP文件形式提供，解压后可以在`transformers`模块中加载：

   from transformers import AutoModel

   model = AutoModel.from_pretrained('glm3-6b')

请确保检查模型的名字是否正确，因为实际模型名可能会有所不同。如果有任何疑问，可以在Hugging Face的社区论坛寻求帮助，或者直接联系模型的发布者。

chatglm3-6b 微调

### 对 `chatglm3-6b` 模型进行微调

为了对 `chatglm3-6b` 模型进行微调，需遵循特定流程以确保模型能够有效学习新数据集中的特征。此过程涉及准备环境、下载基础模型以及编写训练脚本。

#### 准备工作

首先，在开始之前要确认已安装必要的依赖库并配置好CUDA环境以便利用GPU加速计算能力[^1]。接着通过Git克隆官方仓库来获取最新版本的基础代码：

git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B.git

#### 设置模型路径与环境变量

修改CLI演示程序(`cli_demo.py`)内的默认加载位置至本地存储区域，这一步骤对于后续操作至关重要因为会直接影响到能否顺利读取预训练权重文件:

import os
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# 修改模型地址
MODEL_PATH = os.environ.get('MODEL_PATH', '../chatglm3-6b')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_PATH, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(MODEL_PATH, trust_remote_code=True).to('cuda').eval()

#### 编写微调脚本

创建一个新的Python脚本来定义具体的微调逻辑，包括但不限于指定使用的优化器类型、损失函数形式及其超参数设置等细节方面；同时考虑到多卡并行运算的需求，则应采用Distributed Data Parallel(DDP)模式来进行分布式训练从而提高效率降低时间成本[^4]:

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
import torch.distributed as dist
from transformers import TrainerCallback, TrainingArguments, TrainerState, TrainerControl
from swift.examples.pytorch.llm.scripts.chatglm3_6b.lora_ddp_ds import get_model_and_tokenizer_for_sft


class MyTrainerCallback(TrainerCallback):

    def on_train_begin(self,
                       args: TrainingArguments,
                       state: TrainerState,
                       control: TrainerControl,
                       **kwargs):
        if not dist.is_initialized():
            raise RuntimeError("Expected distributed to be initialized.")
        super().on_train_begin(args=args, state=state, control=control)


if __name__ == '__main__':
    model_path = './path/to/model'
    dataset_name_or_path = './data'

    training_args = TrainingArguments(
        output_dir='./results',
        num_train_epochs=3,
        per_device_train_batch_size=4,
        gradient_accumulation_steps=2,
        fp16=True,
        save_total_limit=2,
        logging_steps=10,
        report_to=['tensorboard'],
        deepspeed="./deepspeed_config.json"
    )

    model, tokenizer = get_model_and_tokenizer_for_sft(model_path=model_path)

    trainer = CustomizedTrainer(
        model=model,
        args=training_args,
        train_dataset=train_set,
        eval_dataset=val_set,
        data_collator=data_collator,
        callbacks=[MyTrainerCallback()]
    )
    
    trainer.train()

上述代码片段展示了如何基于Hugging Face Transformers库构建自定义回调类用于监控训练进度，并设置了DeepSpeed作为混合精度训练工具以进一步提升性能表现。