ChatGLM-6B：从预训练到微调的教程与部署

ChatGLM-webina.pdf 是一份关于ChatGPT的研究资料，主要关注ChatGLM-6B模型的使用和调优。该文档提供了从头开始微调ChatGLM-6B模型的指南，强调了其可部署在消费者级GPU上，即使在资源有限的环境中也能通过P-tuning（参数微调）和LoRA（局部响应自适应）技术进行优化。 第1部分介绍了如何进行模型预训练和混合精度（MixedPrecision）以及ZeRO技术，这些技术有助于提高模型训练效率。特别是提到RTX 3090这样的高端GPU可以支持更复杂的微调策略，如P-tuning和LoRA，后者是一种基于局部调整权重的技术，有助于减少计算负担。 第2部分详述了GLM的预训练过程，表明模型是建立在先前的GLM系列基础之上，包括GLM-130B和ChatGLM-6B等模型。这些模型的开源代码可以在GitHub上获取，以便于社区开发者进行进一步的研究和开发。 第3节着重于开源GLM系列的资源链接，包括官方论文和博客，为那些想要了解模型背景和原理的读者提供了丰富的参考文献。 下载ChatGLM-6B的检查点是进行实验和演示的关键步骤，文档提供两种选择：一是从HuggingFace平台下载，这通常意味着模型已经预训练完成，可以直接用于初步使用；另一种是下载模型的完整参数，可能需要自行进行微调以适应特定任务。 第4部分深入讨论了如何在Demo环境中运行ChatGLM-6B，推荐使用NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU，同时指出对于P-tuning和4位量化来说，7GB的内存已经足够，但用户可以选择更高级的配置以获得更好的性能。此外，文档还指导读者设置pip源，以便从清华大学镜像服务器下载依赖库，确保软件包的可靠性和速度。 ChatGLM-webina.pdf是一份实用的指南，涵盖了从模型预训练、微调方法到硬件环境设置的全过程，对想在实际应用中使用或改进ChatGLM-6B的开发者和技术人员具有很高的价值。