chatglm3微调

微调是指在一个预训练模型的基础上，针对特定任务进行进一步的训练，以提高模型在该任务上的性能。ChatGLM3也支持微调，可以通过以下步骤进行微调：
1. 准备数据集：将数据集转换为ChatGLM3所需的格式，即每行包含一个输入文本和一个对应的输出文本，中间用制表符分隔。
2. 下载预训练模型：可以从ChatGLM3的GitHub仓库中下载预训练模型，也可以使用自己训练的模型。
3. 运行微调脚本：使用ChatGLM3提供的微调脚本进行微调，脚本会自动加载预训练模型并在指定数据集上进行微调，微调后的模型会保存在指定路径下。

相关问题

chatglm3 微调

### ChatGLM3 微调指南与实例

对于大型语言模型 (LLMs)，微调是一种有效的方法来优化特定任务的表现。针对 ChatGLM3 的微调过程涉及准备数据集、加载预训练模型以及调整超参数等环节[^1]。

#### 数据集准备
为了使 ChatGLM3 能够更好地适应具体应用场景，需先准备好用于微调的数据集。这通常意味着收集并整理一系列对话记录或其他形式的文本交互样本。例如：

from datasets import load_dataset

finetuning_dataset_name = "lamini/lamini_docs"
finetuning_dataset = load_dataset(finetuning_dataset_name)
print(finetuning_dataset)

这段代码展示了如何利用 Hugging Face 提供的 `datasets` 库加载指定名称的数据集，并打印其结构以便确认内容是否符合预期[^3]。

#### 加载预训练模型
接下来要做的就是获取已经过广泛训练的基础版本 ChatGLM3 模型。通过这种方式可以继承之前积累的知识基础，在此基础上进一步改进性能。

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_checkpoint = 'path_to_chatglm3_model'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_checkpoint)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_checkpoint)

这里假设有一个指向 ChatGLM3 预训练权重文件路径 (`path_to_chatglm3_model`) 可用；实际操作时应替换为此处的具体位置或 ID[^2]。

#### 定义训练配置
完成上述准备工作之后，则需要定义具体的训练设置，比如学习率、批处理大小以及其他可能影响最终效果的关键因素。

training_args = {
    'learning_rate': 5e-5,
    'num_train_epochs': 3,
    'per_device_train_batch_size': 8,
}

这些参数的选择取决于目标领域特性及可用计算资源等因素的影响。

#### 开始微调流程
最后一步便是启动整个微调过程。可以通过 PyTorch Lightning 或者简单的 Trainer API 来简化这一复杂的过程。

from transformers import Trainer, TrainingArguments

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=TrainingArguments(**training_args),
    train_dataset=finetuned_dataset['train'],
)

trainer.train()

此部分实现了基于前面所提到的各项组件构建起完整的训练框架，并执行了实际的微调工作流。

chatglm3微调 cuda python 版本

ChatGLM3是一个基于Transformer架构的预训练语言模型，通常用于生成式建模任务，如聊天机器人、文本续写等。CUDA是一种由NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，它加速了在GPU上进行高性能计算。

如果你想对ChatGLM3模型进行微调，并利用CUDA进行加速，首先你需要安装相关的库，例如PyTorch（支持CUDA版本），以及transformers库，它包含了ChatGLM3这样的模型。以下是大概的步骤：

1. **环境准备**：
- 安装Python 3.6+（推荐使用Anaconda创建虚拟环境）
- 安装`torch`和`transformers`库，比如使用命令：

     pip install torch torchvision transformers

2. **加载模型**：
- 导入必要的模块并从`transformers`中加载预训练的ChatGLM3模型：

     from transformers import GLEncoder, GLETrainer, GLETokenizer
     model = GLEncoder.from_pretrained('your_model_name') # 替换为实际的模型名称
     tokenizer = GLETokenizer.from_pretrained('your_tokenizer_name')

3. **数据准备**：
- 准备适合微调的数据集，将其转换为模型可以处理的输入格式。

4. **设置CUDA**：
- 如果你的机器有可用的GPU，可以在创建`nn.Module`实例时指定`cuda()`，如：

     device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
     model.to(device)

5. **微调模型**：
- 创建`GLETrainer`实例，配置好优化器、学习率调度器等参数，然后开始训练过程。

trainer = GLETrainer(
    model=model,
    args=...,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=val_dataset,
    tokenizer=tokenizer,
    device=device,
)

# 开始微调
trainer.train()