ChatGLM实战 - 文本信息抽取

1. ChatGLM介绍

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。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62 亿参数的 ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答，

代码链接

ChatGLM_实战_信息抽取

2. 场景说明

由于工作原因，需要对机器上的文本进行分类。其核心功能就是通过文件的文本内容，提取关键信息，判断文件类别 ，下文教程为通过ChatGLM模型进行信息提取的实战的一部分。

任务可拆解为两步:

1.非结构化内容提取
2.命名实体识别，内容抽取

其中第二步为信息提取，输入输出如下

• input -> 大段文本
• output -> 识别&提取的结构化内容

因为应用场景，短时间无法获取高质量样本，优先使用预训练模型实现，后期积累样本做微调（fine-tuning)

3. 模型选择

由于业务场景主要为中文，而且识别的类型经常发生变化 ，传统的NER模型不一定使用 ，固直接选用清华开源的ChatGLM作为前置数据提取模块，后期积累高质量数据再进行微调、模型重构。

清华ChatGLM-6B

优点: 私有部署,低成本部署。

默认情况下，模型以 FP16 精度加载，运行上述代码需要大概 13GB 显存。如果你的 GPU 显存有限，可以尝试以量化方式加载模型 ,INT4 量化后的模型仅需大概 5.2GB 的内存.

4. 模型部署

由于手头无16G显存的GPU，所以使用Google Colab进行验证。

4.1 GPU设置

免费版只能用T4

查看显存，16G也够用了

!nvidia-smi

4.2 安装环境

代码拉取

!git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B.git

环境安装

!pip install -r /content/ChatGLM-6B/requirements.txt

模型下载，默认下载FP16, colab内存限制，目前只能直接加载FP4,下文直接加载FP4

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b-int4", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b-int4",trust_remote_code=True).half().cuda()

硬件要求参考

量化等级	最低 GPU 显存（推理）	最低 GPU 显存（高效参数微调）
FP16（无量化）	13 GB	14 GB
INT8	8 GB	9 GB
INT4	6 GB	7 GB

FP4模型加载完成

查看系统资源消耗，FP4 模型加载后 ，显存使用4.6 G ,内测使用2.7G

5. 模型预测

首次加载，约15s

之后预测,耗时约1s

上述仅单条测试时间，批量(batch)推理理论上更加高效 ，时长与输入的token长度有关。

6. 信息抽取

通过使用适当prompt可以让模型完成信息抽取任务，并且按指定的格式输出(json) ,以满足批处理，结构化输出的要求。

6.1 信息抽取任务

%%time
content="""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。
手机号 18866666666
结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）。 
ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术，针对中文问答和对话进行了优化。
邮箱 [email protected]
经过约 1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，
账号 root 密码 safhahuifbt
62 亿参数的 ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答，更多信息请参考我们的博客。
"""
prompt='从上文中，提取"信息"(keyword,content)，包括:"手机号"、"邮箱"、"账号"、"密码"等类型的实体，输出json格式内容'
input ='{}\n\n{}'.format(content,prompt)
print(input)
response, history = model.chat(tokenizer, input, history=[])
print(response)

6.2 输出校验

返回结果为合法json

import json
json.loads(response)

7. 成本估算

7.1 单价计算

• 腾讯云T4 GPU 公有云成本在2500/月, 1/4卡 975元/月
• 测试400词，抽取耗时15s (批处理理论上会更快N倍) , 26.6 Token/s。

满载处理量= 30天x24小时x60分钟x60秒x26Token=6894w Token/月

Token成本=6894w/975元= 7w/元

按照6.9的汇率折算 , 487k Token/1美元 ，既 0.002$/1k Tokens

7.2 ChatGPT价格对比

与chatgpt3.5 ,gpt4相比， 价格与chatgpt 3.5持平 ,远低于gpt4 0.03$/1k token 的价格。

此处使用粗略估算，理论上有5倍以上的能效优化空间，所以成本远应远低于gpt

8. 总结

上文仅对ChatGLM-6B模型进行简单尝试，稍许改造即能满足日常使用，另外上述成本估算仅供参考，以实际使用为准。目前得知，ChatGLM 1300 亿参数版本正在测试，命名为GLM-130B，相信在未来，将会在更多复杂场景上得到应用。

9. 参考

1. https://huggingface.co/
2. https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B
3. https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb
4. https://openai.com/pricing