chatglm2-6b lora微调

您好！对于ChatGPT-LM模型的微调，我可以为您提供一些基本的指导。以下是一个示例代码，用于微调ChatGPT-LM模型（如chatglm2-6b）来执行Lora任务：

import torch
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer, GPT2Config, Trainer, TrainingArguments
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

# 加载预训练的模型和tokenizer
model_name = "microsoft/DialoGPT-large"
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)

# 构建自定义的Lora数据集
class LoraDataset(Dataset):
    def __init__(self, conversations):
        self.conversations = conversations

    def __len__(self):
        return len(self.conversations)

    def __getitem__(self, idx):
        return self.conversations[idx]

# 定义微调所需的函数
def prepare_inputs(examples):
    # 利用tokenizer对输入进行编码
    inputs = tokenizer(examples["input_text"], padding="max_length", truncation=True, max_length=512)
    inputs["labels"] = inputs.input_ids.clone()
    return inputs

def compute_metrics(pred):
    # 计算模型在验证集上的指标，这里示例中仅计算损失（负对数似然）
    loss = pred.loss
    metrics = {"loss": loss}
    return metrics

# 加载并处理Lora数据集
conversations = [...]  # 您的Lora数据集，每个对话是一个字符串列表

dataset = LoraDataset(conversations)
train_dataset = dataset[:int(0.9 * len(dataset))]
val_dataset = dataset[int(0.9 * len(dataset)):]

# 定义微调参数
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./lora_model",
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=2,
    per_device_eval_batch_size=2,
    logging_steps=1000,
    save_steps=5000,
    evaluation_strategy="steps",
    eval_steps=2000,
    save_total_limit=1,
)

# 创建Trainer并进行微调
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=val_dataset,    data_collator=prepare_inputs,
    compute_metrics=compute_metrics,
)

trainer.train()

请注意，上述代码仅提供了一个简单的示例。在微调ChatGPT-LM模型时，您需要根据您的数据集和任务对代码进行适当的调整。还可以根据需要调整微调参数。

希望这可以帮到您！如果您有任何其他问题，请随时提问。