【大模型系列 04】Chat-GLM-6B for PyTorch 昇腾迁移_torch.npu.set_compile_mode

源码链接

https://gitee.com/ascend/ModelZoo-PyTorch/tree/master/PyTorch/built-in/foundation/ChatGLM-6B

Chat-GLM-6B for PyTorch

概述

简述

ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于 General Language Model (GLM) 架构，具有 62 亿参数。本仓支持P-Tuning v2 和全参数fintune。

• 参考实现：

  url=https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B
  commit_id=27b04bce90b34e719375576cc67ff5374bb2f38a
  url=https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b/tree/v0.1.0
  commit_id=f83182484538e663a03d3f73647f10f89878f438
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• 适配昇腾 AI 处理器的实现：

  url=https://gitee.com/ascend/ModelZoo-PyTorch.git
  code_path=PyTorch/built-in/foundation
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准备训练环境

准备环境

默认配置需要每张卡有60G以上空闲内存。

• 当前模型支持的 PyTorch 版本和已知三方库依赖如下表所示。

  表 1 版本支持表

  Torch_Version	三方库依赖版本
  PyTorch 1.11	deepspeed 0.6.0

• 环境准备指导。

  请参考《Pytorch框架训练环境准备》。

• 安装依赖。

  1. 安装基础依赖

  在模型源码包根目录下执行命令，安装模型对应PyTorch版本需要的依赖。

  pip install -r requirements.txt  # PyTorch1.11版本
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  2. 安装deepspeed_npu插件

  # adaptor分支
  git clone https://gitee.com/ascend/DeepSpeed.git
  cd Deepspeed
  pip3 install ./
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准备数据集

1. 获取数据集。

   ADGEN 数据集任务为根据输入（content）生成一段广告词（summary）。

   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。
   数据集参考目录如下

   ├── AdvertiseGen
         ├──train.json
         ├──dev.json
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准备模型权重

1. 获取语言识别模型和预训练权重

   用户从链接自行获取模型文件（除了modeling_chatglm.py）和8份权重文件（pytorch_model-0000*-of-00008.bin
   ），并放于model目录下，微调依赖该模型权重。
   model参考目录如下

   ├── model
         ├──config.json
         ├──configuration_chatglm.py
         ├──ice_text.model
         ├──pytorch_model-00001-of-00008.bin
         ├──pytorch_model-00002-of-00008.bin
         ├──pytorch_model-00003-of-00008.bin
         ├──pytorch_model-00004-of-00008.bin
         ├──pytorch_model-00005-of-00008.bin
         ├──pytorch_model-00006-of-00008.bin
         ├──pytorch_model-00007-of-00008.bin
         ├──pytorch_model-00008-of-00008.bin
         ├──pytorch_model.bin.index.json
         ├──quantization.py
         ├──test_modeling_chatglm.py
         ├──tokenization_chatglm.py
         ├──tokenizer_config.json
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开始训练

训练模型

1. 进入解压后的源码包根目录。

   cd /${模型文件夹名称}
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   修改ptuning目录下的env_npu.sh，修改引用的环境变量位置。

2. 运行训练脚本。

   该模型P-Tuning v2支持单机单卡，全参数fintune支持单机8卡。

   • P-Tuning v2

     启动P-Tuning v2。

     bash ptuning/train.sh
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   • 全参数finetune

     启动8卡微调。
     可以用deepspeed.json配置deepspeed参数，目前默认使用zero1

     bash ptuning/ds_train_fintune.sh 
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   模型训练参数说明如下。

   公共参数：
   --max_source_length                       //处理后句子长度
   --max_target_length                       //目标数据长度
   --per_device_train_batch_size             //每卡训练批次大小
   --gradient_accumulation_steps             //梯度更新步数
   --max_steps                               //最大训练步数
   --logging_steps                           //打印信息步数
   --save_steps                              //保存参数步数
   --learning_rate                           //学习率
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   训练完成后，权重文件保存在当前路径下，并输出模型训练相关信息。

训练结果展示

表 1 训练结果展示表

说明：P-Tuning v2性能待补充

版本说明

变更

2023.6.25：首次发布。

FAQ

1. 报错提示deepspeed.py需要版本大于等于0.6.5

   # 关闭版本检测。
   # 若遇到该报错
   pip show transformers
   # 复制Location路径
   # 使用fix文件夹下的deepspeed.py替换路径下transformers/deepspeed.py
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2. 报错提示tranining_args.py没有cuda

   # 自动替换无法替换三方库中的文件。
   # 若遇到该报错
   pip show transformers
   # 复制Location路径
   # 使用fix文件夹下的tranining_args.py替换路径下transformers/tranining_args.py
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3. 报错checkpoint.py

   # 1.11版本适配问题，新版本已修复。
   # 若遇到该报错
   pip show torch_npu
   # 复制Location路径
   # 使用fix文件夹下的checkpoint.py替换路径下torch_npu/utils/checkpoint.py
   
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4. 加载参数阶段有卡死现象

   删除root下的cache目录，重新运行
   
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5. 单卡阶段报embedding_dense_grad算子错误

   enbedding当前版本，不支持动静合一，静态有部分shape不支持
   # 若遇到该报错
   修改main.py文件
   torch.npu.set_compile_mode(jit_compile=False)
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