Win10微调大语言模型ChatGLM2-6B

在《Win10本地部署大语言模型ChatGLM2-6B-CSDN博客》基础上进行,官方文档在这里,参考了这篇文章

首先确保ChatGLM2-6B下的有ptuning

AdvertiseGen下载地址1地址2,文件中数据留几行

模型文件下载地址 (注意:ChatGLM2-6B对话用到的的模型文件不能简单的用到这里,bin文件可以复用,但其他文件一定要重新下载,否则要报一些错)

anaconda prompt中运行,进行虚拟环境

复制代码
cd /d D:\openai.wiki\ChatGLM2-6B
conda activate D:\openai.wiki\ChatGLM2-6B\ENV

运行微调除 ChatGLM2-6B 的依赖之外,还需要安装以下依赖

复制代码
pip install rouge_chinese nltk jieba datasets

先了解一下train.sh(仅在Linux中使用)里面各行的意义

复制代码
PRE_SEQ_LEN=128 #  soft prompt 长度
LR=2e-2     # 训练学习率
NUM_GPUS=2  # GPU卡的数量

torchrun --standalone --nnodes=1 --nproc-per-node=$NUM_GPUS main.py \
    --do_train \   # 执行训练功能,还可以执行评估功能
    --train_file AdvertiseGen/train.json \   # 训练文件目录
    --validation_file AdvertiseGen/fval.json \   # 验证文件目录
    --prompt_column content \       # 训练集中prompt提示名称,对应训练文件,测试文件的"content"
    --response_column summary \      # 训练集中答案名称,对应训练文件,测试文件的"summary"
    --overwrite_cache \              # 缓存,重复训练一次的时候可删除
    --model_name_or_path THUDM/chatglm-6b \  # 加载模型文件目录,也可修改为本地模型的路径
    --output_dir output/adgen-chatglm-6b-pt-$PRE_SEQ_LEN-$LR \    # 保存训练模型文件目录
    --overwrite_output_dir \     # 覆盖训练文件目录
    --max_source_length 64 \     # 最大输入文本的长度
    --max_target_length 128 \
    --per_device_train_batch_size 1 \    # batch_size 训练批次根据显存调节
    --per_device_eval_batch_size 1 \     # 验证批次
    --gradient_accumulation_steps 16 \   # 梯度累加的步数
    --predict_with_generate \
    --max_steps 3000 \    # 最大训练模型的步数
    --logging_steps 10 \  # 多少步打印日志一次
    --save_steps 1000 \    # 多少步保存模型一次
    --learning_rate $LR \  # 学习率
    --pre_seq_len $PRE_SEQ_LEN \
    --quantization_bit 4   # 量化,也可修改为int8

Windows下用以下的train.bat

因我的电脑显存只有8G,故将per_device_train_batch_size改为8

去掉--quantization_bit 4

复制代码
set PRE_SEQ_LEN=128
set LR=1e-4

python main.py ^
    --do_train ^
    --train_file AdvertiseGen/train.json ^
    --validation_file AdvertiseGen/dev.json ^
    --preprocessing_num_workers 10 ^
    --prompt_column content ^
    --response_column summary ^
    --overwrite_cache ^
    --model_name_or_path D:\\openai.wiki\\ChatGLM2-6B\\ptuning\\THUDM\\chatglm2-6b ^
    --output_dir D:/openai.wiki/ChatGLM2-6B/ptuning/output ^
    --overwrite_output_dir ^
    --max_source_length 64 ^
    --max_target_length 128 ^
    --per_device_train_batch_size 8 ^# batch_size 训练批次根据显存调节
    --per_device_eval_batch_size 1 ^
    --gradient_accumulation_steps 16 ^
    --predict_with_generate ^
    --max_steps 3000 ^
    --logging_steps 10 ^
    --save_steps 1000 ^
    --learning_rate %LR% ^
    --pre_seq_len %PRE_SEQ_LEN% 

进入ptuning文件夹

复制代码
cd ptuning

运行train.bat,即可开始训练(有问题的话继续往后看)

复制代码
train.bat

可能遇到的几个问题

  • 问题一

TypeError: JsonConfig.init() got an unexpected keyword argument 'use_auth_token'

解决方式

复制代码
pip uninstall datasets
pip install datasets==2.21.0
  • 问题二

name 'round_up' is not defined

解决方式

将train.bat中的--quantization_bit 4删除

或者pip install cpm_kernels

  • 问题三

AttributeError: 'ChatGLMModel' object has no attribute 'prefix_encoder'

解决方式

https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b/tree/main

下载除bin文件以外的最新文件

相关推荐
mao_feng9 分钟前
《AI智脉速递》2025 年 8 月22 日 - 29 日
人工智能
小蜗子13 分钟前
Geocodify 的 API
人工智能·知识图谱
johnny23331 分钟前
Vibe Coding、AI IDE/插件
ide·人工智能
数据猿1 小时前
标贝科技李秀林博士:用AI的眼光做数据,用数据的思维做AI | 数据猿专访
人工智能·科技
二向箔reverse2 小时前
OpenCV轮廓近似与Python命令行参数解析
人工智能·python·opencv
大模型真好玩2 小时前
大模型工程面试经典(二)—如何进行多机多卡大模型微调
人工智能·pytorch·面试
七牛云行业应用2 小时前
GPT-Realtime架构与Token成本控制深度解析
gpt·语言模型·架构
大模型铲屎官2 小时前
【数据结构与算法-Day 20】从零到一掌握二叉树:定义、性质、特殊形态与存储结构全解析
人工智能·python·深度学习·二叉树·大模型·计算机组成原理·数据结构与算法
codelancera2 小时前
机器学习每日一题001-矩阵转置
人工智能·机器学习·矩阵
Mar1f2 小时前
阿里云百炼智能体连接云数据库实践(DMS MCP)
数据库·人工智能·mysql·阿里云·oracle