llama-factory SFT系列教程 (三)，chatglm3-6B 大模型命名实体识别实战

文章目录

- 文章列表：
- 简介
- 装包
- 数据集
- [lora 微调](#lora 微调)
- [API 部署](#API 部署)
- 大模型预测
- 评估
- 缺少数据集

文章列表：

简介

利用 llama-factory 框架，基于 chatglm3-6B 模型做命名实体识别任务；

本次实验的数据集、lora微调脚本、部署、推理、预测、评估的等相关资料已全部上传到 modelscope 平台；
output: 文件夹下，为 lora 微调的权重；

点击查看 https://modelscope.cn/datasets/jieshenai/llm_clue_ner2020/files

装包

bash 复制代码

git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
# conda create -n llama_factory python=3.10
# conda activate llama_factory
cd LLaMA-Factory
pip install -e .[metrics]

在 LLaMA-Factory 文件夹下，创建一个脚本文件夹，用来存放本次实验的数据集和脚本文件

bash 复制代码

mkdir glm_ner_scripts
cd glm_ner_scripts
git clone https://www.modelscope.cn/datasets/jieshenai/llm_clue_ner2020.git

使用 git clone 下载数据集和脚本文件

数据集

该数据集参考的 DeepKE的数据格式；

DeepKE 的代码不够通用，本文使用 llama-factory 做命名实体识别和通用的数据集格式，更方便读者学习与使用；

数据里已发布在 modelscope 平台上；

数据集示例：

python 复制代码

{
	"instruction": "你是专门进行实体抽取的专家。请从input中抽取出符合schema定义的实体，不存在的实体类型返回空列表。请按照JSON字符串的格式回答。 schema: ['address', 'book', 'company', 'game', 'government', 'movie']", 
	"input": "浙商银行企业信贷部叶老桂博士则从另一个角度对五道门槛进行了解读。叶老桂认为，对目前>国内商业银行而言，", 
	"output": "{\"address\": [], \"book\": [], \"company\": [\"浙商银行\"], \"game\": [], \"government\": [], \"movie\": []}"
}

将命名实体识别任务转换为序列到序列的生成任务；

在 LLaMA-Factory/data/dataset_info.json 添加自定义数据集的配置信息；
llm_ner: 数据集名；
file_name: 文件名；
file_sha1: 利用 sha1sum train.json 计算文件的sha1值；

python 复制代码

  "llm_ner2_train":{
    "file_name": "../glm_ner_scripts/llm_clue_ner2020/llm_ner_dataset2/train.json",
    "file_sha1": "8dffb2d6e55ef8916f95ff7ccbcfbfe9d6865d12"
  },

lora 微调

bash train.sh

train.sh 脚本内容如下：

bash 复制代码

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python ../../src/train_bash.py \
--stage sft \
--do_train \
--model_name_or_path ZhipuAI/chatglm3-6b \
--dataset_dir ../../data \
--dataset llm_ner2_train \
--template chatglm3 \
--finetuning_type lora \
--lora_target query_key_value \
--output_dir ./output/output_train \
--overwrite_cache \
--per_device_train_batch_size 4 \
--gradient_accumulation_steps 4 \
--lr_scheduler_type cosine \
--logging_steps 10 \
--save_strategy epoch \
--learning_rate 5e-5 \
--num_train_epochs 2.0 \
--plot_loss \
--fp16

dataset_dir： llama-factory data/dataset_info.json 的文件夹路径；
因为自定义数据集的配置信息，写在 dataset_info.json 文件中；
dataset : 在 data/dataset_info.json 中，配置的自定义数据集的名字；

在output文件夹中可找到训练过程中损失值图：

train.json 有18000条数据，跑了大概2个小时以上；

24G 显存的显卡恰好可以跑；

API 部署

使用训练完成的 LoRA 权重进行推理；
bash lora_infer.sh

bash 复制代码

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 API_PORT=8000 python ../../src/api_demo.py \
    --model_name_or_path ZhipuAI/chatglm3-6b \
    --adapter_name_or_path output/output_train/checkpoint-2250 \
    --template chatglm3 \
    --finetuning_type lora

部署

训练完成的模型lora权重，在 modelscope 的 output 文件夹下；

使用 req.ipynb 调用API 接口，与大模型进行交互测试；

点击查看 req.ipynb https://modelscope.cn/datasets/jieshenai/llm_clue_ner2020/file/view/master/req.ipynb?status=1

大模型预测

使用 llm_ner_dataset2/dev.json 而不用 test.json；因为 test.json 的 label 标注有问题，读者忽略 test.json 这个文件即可；

在req.ipynb 文本中，提供了如下功能：

request 针对大模型 API 发送请求，并处理大模型生成文本的代码；
将大模型生成的结果与原始数据集拼接在一起保存到 llm_predict2.json；

有待改进：

笔者一次发送一个请求，让大模型处理，大模型一次只能处理一行文本；

如果大模型能一次处理一个batch的文本，就可大大提高推理速度，该功能笔者没有实现；

欢迎读者提供相关的见解👏👏👏

评估

llm_predict2.json 的样例如下：

python 复制代码

{
	"instruction": "{'instruction': '你是专门进行实体抽取的专家。请从input中抽取出符合schema定义的实体，不存在的实体类型返回空列表。请按照JSON字符串的格式回答。', 'schema': ['name', 'organization', 'position', 'scene'], 
	'input': '来自非洲的原料供应商莫檀壁表示"一些新入行的投资客往往被蓄意炒作的一些'老前辈'、'行业专家'、''}", "input": "", 
	"output": "{\"name\": [\"莫檀壁\"], \"organization\": [], \"position\": [\"原料供应商\", \"行业专家\"], \"scene\": []}", 
	"predict": {"name": ["莫檀壁"], "organization": [], "position": ["投资客", "专家"], "scene": []}
}

output：真实的label；
predict：大模型预测的值；

在上一步预测的llm_predict2.json 上评估大模型微调的效果；

使用 eval2.ipynb 进行评估实验，评估结果如下：

点击查看 eval2.ipynb https://modelscope.cn/datasets/jieshenai/llm_clue_ner2020/file/view/master/eval2.ipynb?status=1

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