深度学习入门到放弃系列 - ChatGLM3-6B微调实战_glm3 微调 使用checkpoint

前面我们部署了深度学习入门到放弃系列 - 阿里云人工智能平台PAI部署开源大模型chatglm3
，这一节分享一下如何根据官方资料微调ChatGLM3-6B。

LoRA微调

首先微调参考的官方推荐的微调方案和数据集，官方微调及数据集参考，只是按照官方的流程把微调跑通了。
切换到云服务器微调的目录下：

cd /opt/chatglm3/ChatGLM3/finetune_demo

# 激活虚拟环境
conda activate chatglm3_test

# 安装微调的环境
pip install -r requirements.txt
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此时安装mpi4py包会报错，找了很多方法都没能解决。一怒之下把这个包删了，奇迹发生了，竟然能正常执行微调命令。所以你可以在requirements.txt直接删除mpi4py的安装包。

我们使用 AdvertiseGen 数据集来进行微调。本地下载数据集拖动到finetune_demo目录下并解压。解压命令：tar -xvf AdvertiseGen.tar.gz，并执行以下代码进行转换。

import json
from typing import Union
from pathlib import Path


def _resolve_path(path: Union[str, Path]) -> Path:
    return Path(path).expanduser().resolve()


def _mkdir(dir_name: Union[str, Path]):
    dir_name = _resolve_path(dir_name)
    if not dir_name.is_dir():
        dir_name.mkdir(parents=True, exist_ok=False)

def convert_adgen(data_dir: Union[str, Path], save_dir: Union[str, Path]):
    def _convert(in_file: Path, out_file: Path):
        _mkdir(out_file.parent)
        with open(in_file, encoding='utf-8') as fin:
            with open(out_file, 'wt', encoding='utf-8') as fout:
                for line in fin:
                    dct = json.loads(line)
                    sample = {'conversations': [{'role': 'user', 'content': dct['content']},
                                                {'role': 'assistant', 'content': dct['summary']}]}
                    fout.write(json.dumps(sample, ensure_ascii=False) + '\n')

    data_dir = _resolve_path(data_dir)
    save_dir = _resolve_path(save_dir)

    train_file = data_dir / 'train.json'
    if train_file.is_file():
        out_file = save_dir / train_file.relative_to(data_dir)
        _convert(train_file, out_file)

    dev_file = data_dir / 'dev.json'
    if dev_file.is_file():
        out_file = save_dir / dev_file.relative_to(data_dir)
        _convert(dev_file, out_file)


convert_adgen('AdvertiseGen', 'AdvertiseGen_fix')
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在finetune_demo目录下按照单卡GPU运行如下命令进行LoRA微调，注意：在现有的16G显存的机器上内存会爆，所以需要调整一下训练的参数，参数在configs/lora.yaml下面，如下图我调整了这两个参数max_steps和per_device_train_batch_size。

# 微调命令
python finetune_hf.py  AdvertiseGen_fix  /opt/chatglm3/ChatGLM3/chatglm3-6b  configs/lora.yaml
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虽然最后训练成功了，但是训练很慢，大概有20-30分钟吧。所以有条件的可以去AutoDL租配置高些的服务器来玩，推荐4090的显卡来跑。

查看output输出的checkpoint文件，并使用微调的数据集进行推理

python inference_hf.py output/checkpoint-500/ --prompt "类型#裙*版型#显瘦*材质#网纱*风格#性感*裙型#百褶*裙下摆#压褶*裙长#连衣裙*裙衣门襟#拉链*裙衣门襟#套头*裙款式#拼接*裙款式#拉链*裙款式#木耳边*裙款式#抽褶*裙款式#不规则"
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至此，使用lora微调结束。