GPT实战系列-如何用自己数据微调ChatGLM2模型训练

GPT实战系列-如何用自己数据微调ChatGLM2模型训练

1、训练数据

广告文案生成模型

输入文字：类型#裙颜色#蓝色风格#清新*图案#蝴蝶结

输出文案：裙身处采用立体蝴蝶结装饰辅以蓝色条带点缀，令衣身造型饱满富有层次的同时为其注入一丝甜美气息。将女孩清新娇俏的一面衬托而出。

训练和测试数据组织：

{"content": "类型#裙*颜色#蓝色*风格#清新*图案#蝴蝶结", "summary": "裙身处采用立体蝴蝶结装饰辅以蓝色条带点缀，令衣身造型饱满富有层次的同时为其注入一丝甜美气息。将女孩清新娇俏的一面衬托而出。"}

{"content": "类型#裙*颜色#白色*风格#清新*图案#碎花*裙腰型#松紧腰*裙长#长裙*裙衣门襟#拉链*裙款式#拉链", "summary": "这条颜色素雅的长裙，以纯净的白色作为底色，辅以印在裙上的点点小碎花，勾勒出一幅生动优美的“风景图”，给人一种大自然的清新之感，好似吸收新鲜空气的那种舒畅感。腰间贴心地设计成松紧腰，将腰线很好地展现出来，十分纤巧，在裙子的侧边，有着一个隐形的拉链，能够让你穿脱自如。"}

数据可以从 下载链接，test.json
或者Tsinghua Cloud 下载处理好的 ADGEN 完整数据集。可以看到解压后的文件有两个，分别是train.json和dev.json。

2、训练脚本

ChatGLM2的训练源代码：https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B

文件目录结构：

├── FAQ.md
├── MODEL_LICENSE
├── README.md   说明文档
├── README_EN.md
├── api.py
├── cli_demo.py
├── evaluation
│  ├── README.md
│  └── evaluate_ceval.py
├── openai_api.py
├── ptuning
│  ├── README.md 说明文档
│  ├── arguments.py
│  ├── deepspeed.json
│  ├── ds_train_finetune.sh
│  ├── evaluate.sh
│  ├── evaluate_finetune.sh
│  ├── main.py
│  ├── train.sh  训练脚本
│  ├── train_chat.sh
│  ├── trainer.py
│  ├── trainer_seq2seq.py
│  ├── web_demo.py
│  └── web_demo.sh 测试脚本
├── requirements.txt 环境依赖文件
├── resources
│  ├── WECHAT.md
│  ├── cli-demo.png
│  ├── knowledge.png
│  ├── long-context.png
│  ├── math.png
│  ├── web-demo.gif
│  ├── web-demo2.gif
│  └── wechat.jpg
├── utils.py
├── web_demo.py
└── web_demo2.py

# 安装python3.10
pyenv install 3.10.4

# 安装相关依赖

pip install rouge_chinese nltk jieba datasets

pip install -f requirements.txt

p-tuning

P-tuning的全称是Prefix-tuning,意为“前缀调优”。它通过在模型输入前添加小段Discrete prompt(类似填空句),并只优化这个prompt来实现模型微调。P-tuning-v2是基于Prompt-tuning方法的NLP模型微调技术。总体来说,P-tuning-v2是Prompt tuning技术的升级版本,使得Prompt的表示能力更强,应用也更灵活广泛。它被认为是Prompt tuning类方法中效果最优且易用性最好的版本。

进入ptuning目录

代码实现对于 ChatGLM2-6B 模型基于 P-Tuning v2 的微调。P-Tuning v2 将需要微调的参数量，减少到原来的 0.1%，再通过模型量化、Gradient Checkpoint 等方法，预测最低只需要 7GB 显存即可运行。

将训练和测试数据解压后的 AdvertiseGen 目录放到ptuning目录下。

3、执行训练

训练之前，需要根据自己的训练需求，训练数据和机器配置情况修改代码。

调整

修改训练配置

修改train.sh

# 这两处改为自己数据集的路径
–train_file AdvertiseGen/train.json
–validation_file AdvertiseGen/dev.json
# 数据集少的话，训练步数可以调整
–max_steps 3000

–PRE_SEQ_LEN 和 LR 分别是 soft prompt 长度和训练的学习率，可以进行调节以取得最佳的效果。

–模型量化、批次参数 P-Tuning-v2 方法会冻结全部的模型参数，可通过调整 quantization_bit 来被原始模型的量化等级，不加此选项则为 FP16 精度加载。

在默认配置 quantization_bit=4、per_device_train_batch_size=1、gradient_accumulation_steps=16 下，INT4 的模型参数被冻结，一次训练迭代会以 1 的批处理大小进行 16 次累加的前后向传播，等效为 16 的总批处理大小，此时最低只需 6.7G 显存。若想在同等批处理大小下提升训练效率，可在二者乘积不变的情况下，加大 per_device_train_batch_size 的值，但也会带来更多的显存消耗，请根据实际情况酌情调整。

–模型目录。如果你想要从本地加载模型，可以将 train.sh 中的 THUDM/chatglm2-6b 改为你本地的模型路径。

修改main.py

在代码的351行，代码注释掉了 trainer.save_model(),这是保存模型的语句。当训练完成后就会生成一个pytorch_model.bin文件，后面测试时会用到。

运行

执行以下指令进行训练：

./train.sh

当出现以下信息后，模型训练迭代开始。

{'loss': 3.0614, 'learning_rate': 0.018000000000000002, 'epoch': 4.21}
{'loss': 2.2158, 'learning_rate': 0.016, 'epoch': 8.42}

训练完成后，屏幕将打印这类信息：

***** train metrics *****
 epoch          =   xx
 train_loss        =   xx
 train_runtime      = xx
 train_samples      =   xx
 train_samples_per_second =   xx
 train_steps_per_second  =   xx

4、问题解决

问题一

from rouge_chinese import Rouge
ModuleNotFoundError: No module named 'rouge_chinese'

解决：

没有安装rouge模块，pip安装即可。

pip install rouge_chinese

问题二

[W socket.cpp:558] [c10d] The client socket has failed to connect to [localhost]:12355 (errno: 99 - Cannot assign requested address).

解决：
因为之前安装云容器，云主机访问不到，hosts把相应的配置注释掉即可。

问题三

 RuntimeError: Default process group has not been initialized, please make sure to call init_process_group.

解决：

检查transforms版本，调整transformers版本即可。

问题四

ValueError: Unable to create tensor, you  should probably activate truncation and/or padding with 'padding=True'  'truncation=True' to have batched tensors with the same length. Perhaps  your features 。。

ERROR:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed (exitcode: 1) local_rank: 0 (pid: 16858) of binary

torch.distributed.elastic.multiprocessing.errors.ChildFailedError: 

解决：

显存不够，调小batch_size等调低显存的方式。

End

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