Ecosyste.ms: Awesome
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https://github.com/mymusise/ChatGLM-Tuning
基于ChatGLM-6B + LoRA的Fintune方案
https://github.com/mymusise/ChatGLM-Tuning
chatglm chatgpt lora peft
Last synced: 15 days ago
JSON representation
基于ChatGLM-6B + LoRA的Fintune方案
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/mymusise/ChatGLM-Tuning
- Owner: mymusise
- License: mit
- Created: 2023-03-16T15:31:15.000Z (over 1 year ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2023-11-25T08:46:31.000Z (12 months ago)
- Last Synced: 2024-10-15T09:22:13.798Z (24 days ago)
- Topics: chatglm, chatgpt, lora, peft
- Language: Python
- Homepage:
- Size: 9.1 MB
- Stars: 3,732
- Watchers: 31
- Forks: 441
- Open Issues: 184
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
Awesome Lists containing this project
- awesome_open_llms - mymusise
- chatgpt-awesome - ChatGLM-Tuning
- StarryDivineSky - mymusise/ChatGLM-Tuning - 6B + LoRA (文本生成、文本对话 / 大语言对话模型及数据)
README
# ChatGLM-Tuning
一种平价的chatgpt实现方案，基于清华的 [ChatGLM-6B](https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B) + LoRA 进行finetune.
数据集: [alpaca](https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca)
有colab的同学可以直接在colab上尝试：
[官方ptuning代码](https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/blob/main/ptuning)
## Demo
- [开源版的文心一言](https://github.com/visual-openllm/visual-openllm)
## S1 Finetune
### 准备
- 显卡: 显存 >= 16G (最好24G或者以上)
- 环境：
- - python>=3.8
- - cuda>=11.6, cupti, cuDNN, TensorRT等深度学习环境
- - pip3 install -r requirements.txt
其中requirements.txt中的安装包bitsandbytes 建议安装0.41.2.post2这个版本，以前的版本可能会提示报错：
bitsandbytes/libbitsandbytes_cpu.so: undefined symbol: cget_col_row_stats
### 数据预处理
转化alpaca数据集为jsonl
```bash
python cover_alpaca2jsonl.py \
--data_path data/alpaca_data.json \
--save_path data/alpaca_data.jsonl \
```
tokenization
```bash
python tokenize_dataset_rows.py \
--jsonl_path data/alpaca_data.jsonl \
--save_path data/alpaca \
--max_seq_length 200 \
--skip_overlength False
--chatglm_path model_path/chatglm
--version v1
```
- `--jsonl_path` 微调的数据路径, 格式jsonl, 对每行的['context']和['target']字段进行encode
- `--save_path` 输出路径
- `--max_seq_length` 样本的最大长度
- `--chatglm_path` 导入模型的路径（可以选择chatglm或chatglm2的不同路径）
- `--version` 模型的版本（v1指chatglm,v2指chatglm2）
### 训练
```bash
python finetune.py \
--dataset_path data/alpaca \
--lora_rank 8 \
--per_device_train_batch_size 6 \
--gradient_accumulation_steps 1 \
--max_steps 52000 \
--save_steps 1000 \
--save_total_limit 2 \
--learning_rate 1e-4 \
--fp16 \
--remove_unused_columns false \
--logging_steps 50 \
--output_dir output
--chatglm_path model_path/chat_glm
```
### 推理
参考 [infer.ipynb](infer.ipynb)
Finetune前后对比
利用Alpaca数据集合对ChatGLM-6B Finetune后，在Alpaca数据集上表现得更好:
- `Answer:` 是模型的输出
- `#### Answer:` 是原答案
## S2. Reward Model
## S3. PPO
## LoRA
| LoRA | Dataset |
| ------------------------------------- | ------------ |
| mymusise/chatglm-6b-alpaca-lora | Alpaca |
| mymusise/chatglm-6b-alpaca-zh-en-lora | Alpaca-zh-en |
| *(on the way)* | Alpaca-zh |
### 使用预训练好的LoRA
参考 [examples/infer_pretrain.ipynb](https://colab.research.google.com/github/mymusise/ChatGLM-Tuning/blob/master/examples/infer_pretrain.ipynb)
# TODO:
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