chatglm微调测试环境

chatglm微调的测试环境需要安装以下环境和依赖：
- chatglm2-6b的环境requirements.txt：protobuf、transformers==4.30.2、cpm_kernels、torch>=2.0、gradio、mdtex2html、sentencepiece、accelerate。
- Lora微调的环境requirements.txt：deep_training>=0.1.10,<0.1.12、cpm_kernels、transformers>=4.30、deepspeed、bitsandbytes>=0.39、accelerate>=0.20、bitsandbytes、cchardet。
- 额外安装的包：deep_training，通过源码安装：git clone https://github.com/ssbuild/deep_training.git，然后进入deep_training目录执行pip install .命令。

相关问题

chatglm3-6b部署微调 autodl

### 如何在AutoDL平台上部署和微调ChatGLM3-6B大语言模型

#### 准备工作
为了顺利进行后续操作，在`autodl-tmp`文件夹下创建一个新的名为`models`的文件夹用于存储下载的模型权重文件[^1]。

mkdir -p ~/autodl-tmp/models/
cd ~/autodl-tmp/models/

#### 获取模型资源
通过Git命令从Hugging Face仓库克隆`chatglm3-6b`的相关参数、配置以及预训练好的权重文件到本地环境中[^2]：

git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b

这一步骤确保了拥有最新的官方版本，同时也方便日后更新维护。

#### 部署API服务
对于希望快速搭建起能够提供对外接口的服务而言，可以考虑利用现有的硬件设施——例如配备有RTX 4090 GPU的机器来加速整个过程。具体来说，就是先按照正常流程启动相应的Python应用程序，并监听特定端口等待外部请求的到来[^4]。

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("path_to_your_model_directory")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("path_to_your_model_directory").to('cuda')

def generate_response(prompt_text):
    inputs = tokenizer(prompt_text, return_tensors="pt").input_ids.to('cuda')
    outputs = model.generate(inputs)
    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return response

请注意替换上述代码中的路径变量为实际保存位置。

#### 数据准备与模型微调
针对具体的任务需求收集整理一批高质量的数据集作为输入给定至算法内部参与迭代优化的过程当中去；这里以广告文案生成为例说明如何基于已有的基础之上进一步提升性能表现。首先获取所需语料库并将其转换成适合框架读取的形式之后再执行正式的学习环节。

# 假设已经获得了AdvertiseGen数据集压缩包advertise_gen.zip
unzip advertise_gen.zip -d ./data/

# 使用transformers库提供的工具类处理原始文本序列使之成为可用于训练的有效样本
python preprocess.py --dataset_path=./data/ --output_dir=./processed_data/

接着定义好超参设置后就可以正式启动finetune程序啦！

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python run_clm.py \
    --train_file=./processed_data/train.json \
    --validation_file=./processed_data/dev.json \
    --do_train \
    --do_eval \
    --per_device_train_batch_size=8 \
    --learning_rate=5e-5 \
    --num_train_epochs=3 \
    --save_steps=500 \
    --output_dir=./results/

最后当一切就绪以后便可以通过简单的CLI交互方式来进行效果评估测试了。

echo "请描述一款科技感十足的新产品..." | python cli_inference.py --checkpoint_path=./results/checkpoint-best/

如何在NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU上实现ChatGLM-6B模型的P-tuning和LoRA微调？请详细介绍配置流程及注意事项。

在NVIDIA GeForce RTX 3090这样的高性能GPU上进行ChatGLM-6B模型的微调，可以让开发者享受到高效的训练和优化体验。P-tuning（参数微调）和LoRA（局部响应自适应）是提升模型性能的有效策略，特别适合资源受限的环境。下面是配置过程和需要注意的事项：

参考资源链接：[ChatGLM-6B：从预训练到微调的教程与部署](https://wenku.csdn.net/doc/5h9mofy88r?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，确保你的RTX 3090驱动和CUDA环境配置正确。这可以通过NVIDIA官方网站获取最新驱动并安装。此外，确保CUDA Toolkit已经安装，并根据需要设置环境变量。

接下来，准备P-tuning或LoRA所需的预训练模型检查点，可以从HuggingFace或GitHub等平台获取。对于P-tuning，需要对模型的特定参数进行微调，这通常涉及对模型的小范围参数进行调整以适应特定任务，而LoRA则是通过调整模型的一部分权重，以实现更快的训练速度和更小的模型大小。

在实际配置过程中，可以通过PyTorch Lightning框架使用ZeRO优化器来进一步优化内存使用，这对于处理大规模模型尤其重要。在运行微调脚本之前，请确保安装了所有必要的依赖库，包括transformers和torch。此外，可以使用`--precision=bf16`来启用混合精度训练，这将有助于提高训练速度和减少内存使用。

配置过程中还需要注意以下几点：
- 确保模型参数与你的硬件配置相匹配，特别是内存大小。虽然7GB的内存对于P-tuning和4位量化已足够，但更复杂的策略可能需要更大的内存。
- 在进行微调之前，建议在小规模数据集上进行测试，以确保设置无误，并且模型可以正确地训练。
- 使用pip源从清华大学镜像服务器或其他可靠来源安装依赖，以避免下载速度慢和依赖包安装错误的问题。
- 在训练过程中，监控GPU的使用情况，包括温度和功耗，确保硬件稳定运行，避免过热或电源供应不足。

完成以上步骤后，你将能够使用NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU在你的项目中高效地进行ChatGLM-6B的P-tuning和LoRA微调。建议深入阅读《ChatGLM-6B：从预训练到微调的教程与部署》以获取更多细节和深入理解。这份资源不仅详细介绍了从模型预训练到微调的全过程，还提供了实际操作中的技巧和解决方案，使你能够充分挖掘模型的潜力。

参考资源链接：[ChatGLM-6B：从预训练到微调的教程与部署](https://wenku.csdn.net/doc/5h9mofy88r?spm=1055.2569.3001.10343)