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%"]
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