清华多模态大语言模型visualglm部署+微调踩坑记录

1.注意~

本篇文章只是记录遇到的问题和解决方案，非教程！
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ps：
本以为微调visualglm能像chatglm3那样最多碰点版本问题，结果发现小坑不断，得不停查资料，而且大佬们大都去看cogvlm了。o(╥﹏╥)o

2.问题与方案

1.系统影响

原因：微调需要用到SwissArmyTransformer中的deepspeed。这个包只有Linux可以用，Windows用户别挣扎了~

2.运行webdemo.py报错

我默认大家都是 Hugging Face Hub下载的。因此请用web_demo_hf.py别用web_demo.py，原因后面会讲。

3.微调坑之权重文件缺失

Hugging Face Hub下载的文件是不含有以下：
mp_rank_00_model_states.pt
latest
model_config.json
这三个文件。正是缺了这些文件，导致web_demo.py跑不了，虽然理论只要一运行那个cli_demo.py文件就会自动下载，但是绝大多少人肯定下载一小部分后就失败。

注意那个pt文件非常大大概在14.55G左右，这几个文件我放在以下百度云链接里，使用时只要放到上图对应位置就行

链接：https://pan.baidu.com/s/1yVPN65BXs04D-OXWqp8NCQ?pwd=lmh0
提取码：lmh0
–来自百度网盘超级会员V6的分享

4.微调坑之finetune_visualglm.sh设置修改

必须删了
–layer_range 0 14
这一行，否则运行时，会莫名卡死，原因我不懂~

4.微调坑之finetune_visualglm.py的补充

添加包

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
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因为我的sat生成AutoTokenizer总会报错。我就直接用transformers的AutoTokenizer来替代
然后修改create_dataset_function方法

def create_dataset_function(path, args):
    # tokenizer = get_tokenizer(args)#注释掉该行
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("你的visualglm-6b路径", trust_remote_code=True)
    image_processor = BlipImageEvalProcessor(224)

    dataset = FewShotDataset(path, image_processor, tokenizer, args)
    return dataset
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同时由于我的visualglm权重路径是放在其他路径的，由此需要修改一下FineTuneVisualGLMModel的参数

model, args = FineTuneVisualGLMModel.from_pretrained(model_type, args)
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改成

model, args = FineTuneVisualGLMModel.from_pretrained(model_type, args,home_path='visualglm-6b文件夹所在路径，比如:  /usr/logs')
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5.微调坑之torch缓存

微调运行后在Linux中始终无法开启deepspeed，然后卡死，说torch_extensions/py310******文件占用之类的问题。
解决方法：之家把对应缓冲文件删了，再次运行~ok！！

这5个坑折磨我一个下午+一晚。难受香菇

PS

2024.01.13补充：
之前找的mp_rank_00_model_states.pt被污染过，难怪怎么微调都不对劲，还是得感谢清华的大佬们，他们提供了原始pt

原来百度云的里的pt，文件我也换了

再次感谢清华大佬们~