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使用自己的数据训练清华ChatGLM2-6B 模型

发布时间：2024年06月06日

服务器准备

不想折腾mac了，正好腾讯云有活动，GPU服务器，8核32G内存16G显存，60块钱半个月，刚好买来试试，活动链接在结尾处。

查看服务器配置

购买完成后收件箱会收到站内消息，包含机器配置和密码，进入服务器后输入命令，可以看到系统中安装的 NVIDIA 显卡的实时信息和状态。

nvidia-smi

image-20230804134407122

安装python

升级一下系统默认的python版本，此处使用pyenv。

安装pyenv

curl https://pyenv.run | bash

# 安装相应依赖
yum install gcc zlib-devel bzip2 bzip2-devel readline readline-devel sqlite sqlite-devel openssl openssl-devel git libffi-devel
# 安装软件库，否则无法安装openssl11
yum install epel-release
# 安装新版本的openssl
yum install openssl11 openssl11-devel
# 设置编译FLAG，以便使用最新的openssl库
export CFLAGS=$(pkg-config --cflags openssl11)
export LDFLAGS=$(pkg-config --libs openssl11)
# 安装python3.10
pyenv install 3.10.4
# 查看已有环境版本
pyenv versions
# 全局切换 3.10.4 版本
pyenv global 3.10.4

下载源码

https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B

进入项目目录，创建虚拟环境。

python -m venv env
# 进入虚拟环境
source env/bin/activate
# 安装相关依赖
pip install -f requirements.txt
# 退出虚拟环境
deactivate

tree -L 2看一下目录结构：ptuning 目录是模型训练的相关代码

├── FAQ.md
├── MODEL_LICENSE
├── README.md
├── README_EN.md
├── api.py
├── cli_demo.py
├── evaluation
│   ├── README.md
│   └── evaluate_ceval.py
├── openai_api.py
├── ptuning
│   ├── README.md
│   ├── arguments.py
│   ├── deepspeed.json
│   ├── ds_train_finetune.sh
│   ├── evaluate.sh
│   ├── evaluate_finetune.sh
│   ├── main.py
│   ├── train.sh
│   ├── train_chat.sh
│   ├── trainer.py
│   ├── trainer_seq2seq.py
│   ├── web_demo.py
│   └── web_demo.sh
├── requirements.txt
├── resources
│   ├── WECHAT.md
│   ├── cli-demo.png
│   ├── knowledge.png
│   ├── long-context.png
│   ├── math.png
│   ├── web-demo.gif
│   ├── web-demo2.gif
│   └── wechat.jpg
├── utils.py
├── web_demo.py
└── web_demo2.py

代码实现了对于 ChatGLM2-6B 模型基于 P-Tuning v2 的微调。P-Tuning v2 将需要微调的参数量减少到原来的 0.1%，再通过模型量化、Gradient Checkpoint 等方法，最低只需要 7GB 显存即可运行。

什么是P-tuning-v2

我们让claude.ai解释一下：

P-tuning-v2是基于Prompt-tuning方法的NLP模型微调技术。

P-tuning的全称是Prefix-tuning,意为“前缀调优”。它通过在模型输入前添加小段Discrete prompt(类似填空句),并只优化这个prompt来实现模型微调。

P-tuning-v2相较于v1版本主要有以下改进:

• 支持连续Prompt,即可以针对不同input动态生成prompt,而不是固定的Discrete prompt。

• 支持在prompt后接text,而不仅是接[MASK]。

• prompt可以自定义初始化,并在微调中进行优化。

• 增加了自动学习prompt长度的机制。

• 支持Prompt生成。

• 效果上,P-tuning-v2相比v1提升更明显,效率也有很大提升。

总体来说,P-tuning-v2是Prompt tuning技术的升级版本,使得Prompt的表示能力更强,应用也更灵活广泛。它被认为是Prompt tuning类方法中效果最优且易用性最好的版本。

下面以自己的数据集为例介绍代码的使用方法。

软件依赖

运行微调除 ChatGLM2-6B 的依赖之外，还需要安装以下依赖

pip install rouge_chinese nltk jieba datasets

准备数据集

可以参考官方示例制作自己的数据集：

官方ADGEN数据集示例是根据输入（content）生成一段广告词（summary）。可以从 Google Drive 或者 Tsinghua Cloud 下载处理好的 ADGEN 数据集，将解压后的 AdvertiseGen 目录放到ptuning目录下。

可以看到解压后的文件有两个，分别是train.json和dev.json。

• train.json文件是用于训练模型的数据集,里面包含了许多模拟的用户问答对,格式如您所述,每个样本包含一个"content"键表示问题文本,"summary"键表示对应的答案文本。

• dev.json文件也是一样的格式,但是它是用于验证的,会在训练过程中用于评估模型在这部分数据上的表现。

{
"content": "类型#上衣*版型#宽松*版型#显瘦*图案#线条*衣样式#衬衫*衣袖型#泡泡袖*衣款式#抽绳",
"summary": "这件衬衫的款式非常的宽松，利落的线条可以很好的隐藏身材上的小缺点，穿在身上有着很好的显瘦效果。领口装饰了一个可爱的抽绳，漂亮的绳结展现出了十足的个性，配合时尚的泡泡袖型，尽显女性甜美可爱的气息。"
}

这里我使用自己的数据集，数据集来源是一份操作手操，使用Claude生成目标格式的train.json和dev.json，数据举例

{
"content": "修改业务客户信息的步骤是什么?",
"summary": "在客服管理-客户管理-业务客户信息页面,选择需要修改的客户,点击修改按钮,在弹出的修改页面填写客户新的名称、联系人、地址等信息,然后点击页面下方的保存按钮,即可完成客户信息的修改。"
}

修改一些代码

修改train.sh

# 这两处改为自己数据集的路径
--train_file AdvertiseGen/train.json \
--validation_file AdvertiseGen/dev.json \
# 数据集少的话，训练步数可以调小，我改为了100
--max_steps 3000

修改main.py

在代码的351行，代码注释掉了 trainer.save_model(),这是保存模型的语句。当训练完成后就会生成一个pytorch_model.bin文件，后面会用到。

解开这里的注释：

image-20230805174737559

训练P-Tuning v2

运行以下指令进行训练：

./train.sh

train.sh 中的 PRE_SEQ_LEN 和 LR 分别是 soft prompt 长度和训练的学习率，可以进行调节以取得最佳的效果。P-Tuning-v2 方法会冻结全部的模型参数，可通过调整 quantization_bit 来被原始模型的量化等级，不加此选项则为 FP16 精度加载。

在默认配置 quantization_bit=4、per_device_train_batch_size=1、gradient_accumulation_steps=16 下，INT4 的模型参数被冻结，一次训练迭代会以 1 的批处理大小进行 16 次累加的前后向传播，等效为 16 的总批处理大小，此时最低只需 6.7G 显存。若想在同等批处理大小下提升训练效率，可在二者乘积不变的情况下，加大 per_device_train_batch_size 的值，但也会带来更多的显存消耗，请根据实际情况酌情调整。

如果你想要从本地加载模型，可以将 train.sh 中的 THUDM/chatglm2-6b 改为你本地的模型路径。

这是控制台输出

[INFO|trainer.py:1786] 2023-08-05 19:34:17,764 >> ***** Running training *****
[INFO|trainer.py:1787] 2023-08-05 19:34:17,764 >>   Num examples = 38
[INFO|trainer.py:1788] 2023-08-05 19:34:17,764 >>   Num Epochs = 50
[INFO|trainer.py:1789] 2023-08-05 19:34:17,764 >>   Instantaneous batch size per device = 1
[INFO|trainer.py:1790] 2023-08-05 19:34:17,764 >>   Total train batch size (w. parallel, distributed & accumulation) = 16
[INFO|trainer.py:1791] 2023-08-05 19:34:17,764 >>   Gradient Accumulation steps = 16
[INFO|trainer.py:1792] 2023-08-05 19:34:17,764 >>   Total optimization steps = 100
[INFO|trainer.py:1793] 2023-08-05 19:34:17,765 >>   Number of trainable parameters = 1,835,008
  0%|                                                                       | 0/100 [00:00<?, ?it/s]08/05/2023 19:34:17 - WARNING - transformers_modules.THUDM.chatglm2-6b.b1502f4f75c71499a3d566b14463edd62620ce9f.modeling_chatglm - `use_cache=True` is incompatible with gradient checkpointing. Setting `use_cache=False`...
{'loss': 3.0614, 'learning_rate': 0.018000000000000002, 'epoch': 4.21}
{'loss': 2.2158, 'learning_rate': 0.016, 'epoch': 8.42}
{'loss': 1.6043, 'learning_rate': 0.013999999999999999, 'epoch': 12.63}
{'loss': 1.1897, 'learning_rate': 0.012, 'epoch': 16.84}
41%|█████████████████████████▍                                    | 41/100 [08:52<12:45, 12.97s/it]

主要包含以下信息:

1. 在*** Running training ***下面打印出训练数据集样本数量(Num examples)、训练轮数(Num Epochs)等超参数。

2. 前4行打印了batch size及优化信息,如每设备batch size、总batch size、梯度累积步数、总优化步数等。

3. 打印了模型的参数量(Number of trainable parameters),这里是1.8亿参数。

4. 打印了一条警告信息,提示不兼容的设置,已自动更改。

5. 接下来每隔几轮打印一次当前的训练loss、学习率和epoch信息,可以看到loss有下降的趋势。减小的Loss表示模型训练是有效的,性能得到了提升

10.

11.

6. 最后一行打印当前的训练进度,这里已经训练了41步,总计100步,每个step耗时约13秒。

12.

13.

7. 中间的进度条也直观显示训练进度。

14.

训练完成

Saving PrefixEncoder
[INFO|configuration_utils.py:458] 2023-08-05 19:55:56,218 >> Configuration saved in output/adgen-chatglm2-6b-pt-128-2e-2/config.json
[INFO|configuration_utils.py:364] 2023-08-05 19:55:56,218 >> Configuration saved in output/adgen-chatglm2-6b-pt-128-2e-2/generation_config.json
[INFO|modeling_utils.py:1853] 2023-08-05 19:55:56,233 >> Model weights saved in output/adgen-chatglm2-6b-pt-128-2e-2/pytorch_model.bin
[INFO|tokenization_utils_base.py:2194] 2023-08-05 19:55:56,233 >> tokenizer config file saved in output/adgen-chatglm2-6b-pt-128-2e-2/tokenizer_config.json
[INFO|tokenization_utils_base.py:2201] 2023-08-05 19:55:56,233 >> Special tokens file saved in output/adgen-chatglm2-6b-pt-128-2e-2/special_tokens_map.json
***** train metrics *****
  epoch                    =      42.11
  train_loss               =     1.0075
  train_runtime            = 0:21:38.44
  train_samples            =         38
  train_samples_per_second =      1.232
  train_steps_per_second   =      0.077

Finetune

如果需要进行全参数的 Finetune，需要安装 Deepspeed，然后运行以下指令：

bash ds_train_finetune.sh

训练完成后的output目录文件：

image-20230805174618513

测试

修改web_demo.sh的ptuning_checkpoint参数

PRE_SEQ_LEN=128

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 web_demo.py \
    --model_name_or_path THUDM/chatglm2-6b \
    --ptuning_checkpoint output/adgen-chatglm2-6b-pt-128-2e-2/ \
    --pre_seq_len $PRE_SEQ_LEN

为什么要修改，可以看这里，需要加载的 P-Tuning 的 checkpoint：

image-20230805200855314

./web_demo.sh
Running on local URL: http://127.0.0.1:7860

我这里使用了nginx进行代理：

server {
    listen 80;
    server_name localhost;

    location / {
        proxy_pass http://127.0.0.1:7860;
        proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
        proxy_set_header Connection "Upgrade";
    }
}

输入访问地址，进行测试，成功！

image-20230805200030528

推理

在 P-tuning v2 训练时模型只保存 PrefixEncoder 部分的参数，所以在推理时需要同时加载原 ChatGLM2-6B 模型以及 PrefixEncoder 的权重，因此需要指定 evaluate.sh 中的参数：

--model_name_or_path THUDM/chatglm2-6b
--ptuning_checkpoint $CHECKPOINT_PATH

运行evaluate.sh，等完成后会输出：

***** predict metrics *****
  predict_bleu-4             =     32.536
  predict_rouge-1            =    58.1861
  predict_rouge-2            =    31.1951
  predict_rouge-l            =    49.2416
  predict_runtime            = 0:04:09.78
  predict_samples            =         38
  predict_samples_per_second =      0.152
  predict_steps_per_second   =      0.152

生成的结果保存在 ./output/adgen-chatglm2-6b-pt-128-2e-2/generated_predictions.txt。结果示例：

{"labels": "首先进入客服管理系统,打开业务客户信息管理页面,在列表中找到需要修改的客户,然后点击右边的修改按钮打开修改窗口,在窗口中可以修改客户的名称、联系人信息、地址等内容,修改完成后点击保存按钮,这样就可以更新客户的最新信息,完成修改操作",
"predict": "在客服管理-客户管理-业务客户信息页面,选择需要修改的客户,点击修改按钮,在弹出的修改页面填写客户新的名称、联系人、地址等信息,然后点击页面下方的保存按钮,即可完成客户信息的修改。"}

推理后生成的文件

image-20230805183856057

对话数据集

如需要使用多轮对话数据对模型进行微调，可以提供聊天历史，例如以下是一个三轮对话的训练数据：

{"prompt": "长城h3风扇不转。继电器好的。保险丝好的传感器新的风扇也新的这是为什么。就是继电器缺一个信号线", "response": "用电脑能读数据流吗？水温多少", "history": []}
{"prompt": "95", "response": "上下水管温差怎么样啊？空气是不是都排干净了呢？", "history": [["长城h3风扇不转。继电器好的。保险丝好的传感器新的风扇也新的这是为什么。就是继电器缺一个信号线", "用电脑能读数据流吗？水温多少"]]}
{"prompt": "是的。上下水管都好的", "response": "那就要检查线路了，一般风扇继电器是由电脑控制吸合的，如果电路存在断路，或者电脑坏了的话会出现继电器不吸合的情况！", "history": [["长城h3风扇不转。继电器好的。保险丝好的传感器新的风扇也新的这是为什么。就是继电器缺一个信号线", "用电脑能读数据流吗？水温多少"], ["95", "上下水管温差怎么样啊？空气是不是都排干净了呢？"]]}

训练时需要指定 --history_column 为数据中聊天历史的 key（在此例子中是 history），将自动把聊天历史拼接。要注意超过输入长度 max_source_length 的内容会被截断。

可以参考以下指令：

bash train_chat.sh

结尾

活动链接：https://cloud.tencent.com/act/cps/redirect?redirect=35793&cps_key=d7ac5241b4606313a8f1a14a7df1f666

出自：https://mp.weixin.qq.com/s/--F6_0fSRybBpupwPEGotQ

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