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ChatGLM微调
本项目主要针对ChatGLM、ChatGLM2和ChatGLM3模型进行不同方式的微调(Freeze方法、Lora方法、P-Tuning方法、全量参数等),并对比大模型在不同微调方法上的效果,主要针对信息抽取任务、生成任务、分类任务等。
本项目支持单卡训练&多卡训练,由于采用单指令集方式微调,模型微调之后并没有出现严重的灾难性遗忘。
由于官方代码和模型一直在更新,目前ChatGLM1和2的代码和模型的为20230806版本(注意如果发现代码运行有误,可将ChatGLM相关源码替换文件中的py文件,因为可能你下的模型版本与本项目代码版本不一致),ChatGLM3是版本20231212。
PS:没有用Trainer(虽然Trainer代码简单,但不易修改,大模型时代算法工程师本就成为了数据工程师,因此更需了解训练流程)
更新简介
- update-2023.12.12 增加ChatGLM3代码支持,通过model_type完成模型切换,并增加推理代码。
- update-2023.08.06 代码和模型已经更新到最新,支持单卡&多卡训练,支持ChatGLM2模型训练、支持全量参数训练,所有代码进行了结构增加可读性。
- update-2023.06.12 增加流水线并行训练方法,请看v0.1 Tag
- update-2023.04.18 增加文本生成任务评测,请看v0.1 Tag
- update-2023.04.05 增加信息抽取任务评测,请看v0.1 Tag
微调方法
模型微调时,如果遇到显存不够的情况,可以开启gradient_checkpointing、zero3、offload等参数来节省显存。
下面model_name_or_path参数为模型路径,请根据可根据自己实际模型保存地址进行修改。
Freeze方法
Freeze方法,即参数冻结,对原始模型部分参数进行冻结操作,仅训练部分参数,以达到在单卡或多卡,不进行TP或PP操作就可以对大模型进行训练。
微调代码,见train.py,核心部分如下:
freeze_module_name = args.freeze_module_name.split(",")
for name, param in model.named_parameters():
if not any(nd in name for nd in freeze_module_name):
param.requires_grad = False
针对模型不同层进行修改,可以自行修改freeze_module_name参数配置,例如"layers.27.,layers.26.,layers.25.,layers.24."。 训练代码均采用DeepSpeed进行训练,可设置参数包含train_path、model_name_or_path、mode、train_type、freeze_module_name、ds_file、num_train_epochs、per_device_train_batch_size、gradient_accumulation_steps、output_dir等, 可根据自己的任务配置。
ChatGLM单卡训练
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 deepspeed --master_port 520 train.py \
--train_path data/spo_0.json \
--model_name_or_path ChatGLM-6B/ \
--per_device_train_batch_size 1 \
--max_len 1560 \
--max_src_len 1024 \
--learning_rate 1e-4 \
--weight_decay 0.1 \
--num_train_epochs 2 \
--gradient_accumulation_steps 4 \
--warmup_ratio 0.1 \
--mode glm \
--train_type freeze \
--freeze_module_name "layers.27.,layers.26.,layers.25.,layers.24." \
--seed 1234 \
--ds_file ds_zero2_no_offload.json \
--gradient_checkpointing \
--show_loss_step 10 \
--output_dir ./output-glm
ChatGLM四卡训练,通过CUDA_VISIBLE_DEVICES控制具体哪几块卡进行训练,如果不加该参数,表示使用运行机器上所有卡进行训练
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 deepspeed --master_port 520 train.py \
--train_path data/spo_0.json \
--model_name_or_path ChatGLM-6B/ \
--per_device_train_batch_size 1 \
--max_len 1560 \
--max_src_len 1024 \
--learning_rate 1e-4 \
--weight_decay 0.1 \
--num_train_epochs 2 \
--gradient_accumulation_steps 4 \
--warmup_ratio 0.1 \
--mode glm \
--train_type freeze \
--freeze_module_name "layers.27.,layers.26.,layers.25.,layers.24." \
--seed 1234 \
--ds_file ds_zero2_no_offload.json \
--gradient_checkpointing \
--show_loss_step 10 \
--output_dir ./output-glm
ChatGLM2单卡训练
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 deepspeed --master_port 520 train.py \
--train_path data/spo_0.json \
--model_name_or_path ChatGLM2-6B/ \
--per_device_train_batch_size 1 \
--max_len 1560 \
--max_src_len 1024 \
--learning_rate 1e-4 \
--weight_decay 0.1 \
--num_train_epochs 2 \
--gradient_accumulation_steps 4 \
--warmup_ratio 0.1 \
--mode glm2 \
--train_type freeze \
--freeze_module_name "layers.27.,layers.26.,layers.25.,layers.24." \
--seed 1234 \
--ds_file ds_zero2_no_offload.json \
--gradient_checkpointing \
--show_loss_step 10 \
--output_dir ./output-glm2
ChatGLM2四卡训练,通过CUDA_VISIBLE_DEVICES控制具体哪几块卡进行训练,如果不加该参数,表示使用运行机器上所有卡进行训练
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 deepspeed --master_port 520 train.py \
--train_path data/spo_0.json \
--model_name_or_path ChatGLM2-6B/ \
--per_device_train_batch_size 1 \
--max_len 1560 \
--max_src_len 1024 \
--learning_rate 1e-4 \
--weight_decay 0.1 \
--num_train_epochs 2 \
--gradient_accumulation_steps 4 \
--warmup_ratio 0.1 \
--mode glm2 \
--train_type freeze \
--freeze_module_name "layers.27.,layers.26.,layers.25.,layers.24." \
--seed 1234 \
--ds_file ds_zero2_no_offload.json \
--gradient_checkpointing \
--show_loss_step 10 \
--output_dir ./output-glm2
ChatGLM3单卡训练
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 deepspeed --master_port 520 train.py \
--train_path data/spo_0.json \
--model_name_or_path ChatGLM3-6B/ \
--per_device_train_batch_size 1 \
--max_len 1560 \
--max_src_len 1024 \
--learning_rate 1e-4 \
--weight_decay 0.1 \
--num_train_epochs 2 \
--gradient_accumulation_steps 4 \
--warmup_ratio 0.1 \
--mode glm3 \
--train_type freeze \
--freeze_module_name "layers.27.,layers.26.,layers.25.,layers.24." \
--seed 1234 \
--ds_file ds_zero2_no_offload.json \
--gradient_checkpointing \
--show_loss_step 10 \
--output_dir ./output-glm3
ChatGLM3四卡训练,通过CUDA_VISIBLE_DEVICES控制具体哪几块卡进行训练,如果不加该参数,表示使用运行机器上所有卡进行训练
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 deepspeed --master_port 520 train.py \
--train_path data/spo_0.json \
--model_name_or_path ChatGLM3-6B/ \
--per_device_train_batch_size 1 \
--max_len 1560 \
--max_src_len 1024 \
--learning_rate 1e-4 \
--weight_decay 0.1 \
--num_train_epochs 2 \
--gradient_accumulation_steps 4 \
--warmup_ratio 0.1 \
--mode glm3 \
--train_type freeze \
--freeze_module_name "layers.27.,layers.26.,layers.25.,layers.24." \
--seed 1234 \
--ds_file ds_zero2_no_offload.json \
--gradient_checkpointing \
--show_loss_step 10 \
--output_dir ./output-glm3
PS:ChatGLM微调时所用显存要比ChatGLM2多,详细显存占比如下:
Model | DeepSpeed-Stage | Offload | Gradient Checkpointing | Batch Size | Max Length | GPU-A40 Number | 所耗显存 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
ChaGLM | zero2 | No | Yes | 1 | 1560 | 1 | 36G |
ChaGLM | zero2 | No | No | 1 | 1560 | 1 | 38G |
ChaGLM | zero2 | No | Yes | 1 | 1560 | 4 | 24G |
ChaGLM | zero2 | No | No | 1 | 1560 | 4 | 29G |
ChaGLM2 | zero2 | No | Yes | 1 | 1560 | 1 | 35G |
ChaGLM2 | zero2 | No | No | 1 | 1560 | 1 | 36G |
ChaGLM2 | zero2 | No | Yes | 1 | 1560 | 4 | 22G |
ChaGLM2 | zero2 | No | No | 1 | 1560 | 4 | 27G |
PT方法
PT方法,即P-Tuning方法,参考ChatGLM官方代码 ,是一种针对于大模型的soft-prompt方法。
微调代码,见train.py,核心部分如下:
config = MODE[args.mode]["config"].from_pretrained(args.model_name_or_path)
config.pre_seq_len = args.pre_seq_len
config.prefix_projection = args.prefix_projection
model = MODE[args.mode]["model"].from_pretrained(args.model_name_or_path, config=config)
for name, param in model.named_parameters():
if not any(nd in name for nd in ["prefix_encoder"]):
param.requires_grad = False
当prefix_projection为True时,为P-Tuning-V2方法,在大模型的Embedding和每一层前都加上新的参数;为False时,为P-Tuning方法,仅在大模型的Embedding上新的参数。
训练代码均采用DeepSpeed进行训练,可设置参数包含train_path、model_name_or_path、mode、train_type、pre_seq_len、prefix_projection、ds_file、num_train_epochs、per_device_train_batch_size、gradient_accumulation_steps、output_dir等, 可根据自己的任务配置。
ChatGLM单卡训练
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 deepspeed --master_port 520 train.py \
--train_path data/spo_0.json \
--model_name_or_path ChatGLM-6B \
--per_device_train_batch_size 1 \
--max_len 768 \
--max_src_len 512 \
--learning_rate 1e-4 \
--weight_decay 0.1 \
--num_train_epochs 2 \
--gradient_accumulation_steps 4 \
--warmup_ratio 0.1 \
--mode glm \
--train_type ptuning \
--seed 1234 \
--ds_file ds_zero2_no_offload.json \
--gradient_checkpointing \
--show_loss_step 10 \
--pre_seq_len 16 \
--prefix_projection True \
--output_dir ./output-glm
ChatGLM四卡训练,通过CUDA_VISIBLE_DEVICES控制具体哪几块卡进行训练,如果不加该参数,表示使用运行机器上所有卡进行训练
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 deepspeed --master_port 520 train.py \
--train_path data/spo_0.json \
--model_name_or_path ChatGLM-6B \
--per_device_train_batch_size 1 \
--max_len 1560 \
--max_src_len 1024 \
--learning_rate 1e-4 \
--weight_decay 0.1 \
--num_train_epochs 2 \
--gradient_accumulation_steps 4 \
--warmup_ratio 0.1 \
--mode glm \
--train_type ptuning \
--seed 1234 \
--ds_file ds_zero2_no_offload.json \
--gradient_checkpointing \
--show_loss_step 10 \
--pre_seq_len 16 \
--prefix_projection True \
--output_dir ./output-glm
ChatGLM2单卡训练
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 deepspeed --master_port 520 train.py \
--train_path data/spo_0.json \
--model_name_or_path ChatGLM2-6B \
--per_device_train_batch_size 1 \
--max_len 1560 \
--max_src_len 1024 \
--learning_rate 1e-4 \
--weight_decay 0.1 \
--num_train_epochs 2 \
--gradient_accumulation_steps 4 \
--warmup_ratio 0.1 \
--mode glm2 \
--train_type ptuning \
--seed 1234 \
--ds_file ds_zero2_no_offload.json \
--gradient_checkpointing \
--show_loss_step 10 \
--pre_seq_len 16 \
--prefix_projection True \
--output_dir ./output-glm2
ChatGLM2四卡训练,通过CUDA_VISIBLE_DEVICES控制具体哪几块卡进行训练,如果不加该参数,表示使用运行机器上所有卡进行训练
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 deepspeed --master_port 520 train.py \
--train_path data/spo_0.json \
--model_name_or_path ChatGLM2-6B \
--per_device_train_batch_size 1 \
--max_len 1560 \
--max_src_len 1024 \
--learning_rate 1e-4 \
--weight_decay 0.1 \
--num_train_epochs 2 \
--gradient_accumulation_steps 4 \
--warmup_ratio 0.1 \
--mode glm2 \
--train_type ptuning \
--seed 1234 \
--ds_file ds_zero2_no_offload.json \
--gradient_checkpointing \
--show_loss_step 10 \
--pre_seq_len 16 \
--prefix_projection True \
--output_dir ./output-glm2
ChatGLM3单卡训练
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 deepspeed --master_port 520 train.py \
--train_path data/spo_0.json \
--model_name_or_path ChatGLM3-6B/ \
--per_device_train_batch_size 1 \
--max_len 1560 \
--max_src_len 1024 \
--learning_rate 1e-4 \
--weight_decay 0.1 \
--num_train_epochs 2 \
--gradient_accumulation_steps 4 \
--warmup_ratio 0.1 \
--mode glm3 \
--train_type ptuning \
--seed 1234 \
--ds_file ds_zero2_no_offload.json \
--gradient_checkpointing \
--show_loss_step 10 \
--pre_seq_len 16 \
--prefix_projection True \
--output_dir ./output-glm3
ChatGLM3四卡训练,通过CUDA_VISIBLE_DEVICES控制具体哪几块卡进行训练,如果不加该参数,表示使用运行机器上所有卡进行训练
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 deepspeed --master_port 520 train.py \
--train_path data/spo_0.json \
--model_name_or_path ChatGLM3-6B/ \
--per_device_train_batch_size 1 \
--max_len 1560 \
--max_src_len 1024 \
--learning_rate 1e-4 \
--weight_decay 0.1 \
--num_train_epochs 2 \
--gradient_accumulation_steps 4 \
--warmup_ratio 0.1 \
--mode glm3 \
--train_type ptuning \
--seed 1234 \
--ds_file ds_zero2_no_offload.json \
--gradient_checkpointing \
--show_loss_step 10 \
--pre_seq_len 16 \
--prefix_projection True \
--output_dir ./output-glm3
PS:ChatGLM微调时所用显存要比ChatGLM2多,详细显存占比如下:
Model | DeepSpeed-Stage | Offload | Gradient Checkpointing | Batch Size | Max Length | GPU-A40 Number | 所耗显存 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
ChaGLM | zero2 | No | Yes | 1 | 768 | 1 | 43G |
ChaGLM | zero2 | No | No | 1 | 300 | 1 | 44G |
ChaGLM | zero2 | No | Yes | 1 | 1560 | 4 | 37G |
ChaGLM | zero2 | No | No | 1 | 1360 | 4 | 44G |
ChaGLM2 | zero2 | No | Yes | 1 | 1560 | 1 | 20G |
ChaGLM2 | zero2 | No | No | 1 | 1560 | 1 | 40G |
ChaGLM2 | zero2 | No | Yes | 1 | 1560 | 4 | 19G |
ChaGLM2 | zero2 | No | No | 1 | 1560 | 4 | 39G |
Lora方法
Lora方法,即在大型语言模型上对指定参数(权重矩阵)并行增加额外的低秩矩阵,并在模型训练过程中,仅训练额外增加的并行低秩矩阵的参数。 当“秩值”远小于原始参数维度时,新增的低秩矩阵参数量也就很小。在下游任务tuning时,仅须训练很小的参数,但能获取较好的表现结果。
微调代码,见train.py,核心部分如下:
model = MODE[args.mode]["model"].from_pretrained(args.model_name_or_path)
lora_module_name = args.lora_module_name.split(",")
config = LoraConfig(r=args.lora_dim,
lora_alpha=args.lora_alpha,
target_modules=lora_module_name,
lora_dropout=args.lora_dropout,
bias="none",
task_type="CAUSAL_LM",
inference_mode=False,
)
model = get_peft_model(model, config)
model.config.torch_dtype = torch.float32
PS: Lora训练之后,请先参数合并,在进行模型预测。
训练代码均采用DeepSpeed进行训练,可设置参数包含train_path、model_name_or_path、mode、train_type、lora_dim、lora_alpha、lora_dropout、lora_module_name、ds_file、num_train_epochs、per_device_train_batch_size、gradient_accumulation_steps、output_dir等, 可根据自己的任务配置。
ChatGLM单卡训练
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 deepspeed --master_port 520 train.py \
--train_path data/spo_0.json \
--model_name_or_path ChatGLM-6B \
--per_device_train_batch_size 1 \
--max_len 1560 \
--max_src_len 1024 \
--learning_rate 1e-4 \
--weight_decay 0.1 \
--num_train_epochs 2 \
--gradient_accumulation_steps 4 \
--warmup_ratio 0.1 \
--mode glm \
--train_type lora \
--lora_dim 16 \
--lora_alpha 64 \
--lora_dropout 0.1 \
--lora_module_name "query_key_value" \
--seed 1234 \
--ds_file ds_zero2_no_offload.json \
--gradient_checkpointing \
--show_loss_step 10 \
--output_dir ./output-glm
ChatGLM四卡训练,通过CUDA_VISIBLE_DEVICES控制具体哪几块卡进行训练,如果不加该参数,表示使用运行机器上所有卡进行训练
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 deepspeed --master_port 520 train.py \
--train_path data/spo_0.json \
--model_name_or_path ChatGLM-6B \
--per_device_train_batch_size 1 \
--max_len 1560 \
--max_src_len 1024 \
--learning_rate 1e-4 \
--weight_decay 0.1 \
--num_train_epochs 2 \
--gradient_accumulation_steps 4 \
--warmup_ratio 0.1 \
--mode glm \
--train_type lora \
--lora_dim 16 \
--lora_alpha 64 \
--lora_dropout 0.1 \
--lora_module_name "query_key_value" \
--seed 1234 \
--ds_file ds_zero2_no_offload.json \
--gradient_checkpointing \
--show_loss_step 10 \
--output_dir ./output-glm
ChatGLM2单卡训练
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 deepspeed --master_port 520 train.py \
--train_path data/spo_0.json \
--model_name_or_path ChatGLM2-6B \
--per_device_train_batch_size 1 \
--max_len 1560 \
--max_src_len 1024 \
--learning_rate 1e-4 \
--weight_decay 0.1 \
--num_train_epochs 2 \
--gradient_accumulation_steps 4 \
--warmup_ratio 0.1 \
--mode glm2 \
--train_type lora \
--lora_dim 16 \
--lora_alpha 64 \
--lora_dropout 0.1 \
--lora_module_name "query_key_value,dense_h_to_4h,dense_4h_to_h,dense" \
--seed 1234 \
--ds_file ds_zero2_no_offload.json \
--gradient_checkpointing \
--show_loss_step 10 \
--output_dir ./output-glm2
ChatGLM2四卡训练,通过CUDA_VISIBLE_DEVICES控制具体哪几块卡进行训练,如果不加该参数,表示使用运行机器上所有卡进行训练
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 deepspeed --master_port 520 train.py \
--train_path data/spo_0.json \
--model_name_or_path ChatGLM2-6B \
--per_device_train_batch_size 1 \
--max_len 1560 \
--max_src_len 1024 \
--learning_rate 1e-4 \
--weight_decay 0.1 \
--num_train_epochs 2 \
--gradient_accumulation_steps 4 \
--warmup_ratio 0.1 \
--mode glm2 \
--train_type lora \
--lora_dim 16 \
--lora_alpha 64 \
--lora_dropout 0.1 \
--lora_module_name "query_key_value,dense_h_to_4h,dense_4h_to_h,dense" \
--seed 1234 \
--ds_file ds_zero2_no_offload.json \
--gradient_checkpointing \
--show_loss_step 10 \
--output_dir ./output-glm2
ChatGLM3单卡训练
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 deepspeed --master_port 520 train.py \
--train_path data/spo_0.json \
--model_name_or_path ChatGLM3-6B/ \
--per_device_train_batch_size 1 \
--max_len 1560 \
--max_src_len 1024 \
--learning_rate 1e-4 \
--weight_decay 0.1 \
--num_train_epochs 2 \
--gradient_accumulation_steps 4 \
--warmup_ratio 0.1 \
--mode glm3 \
--lora_dim 16 \
--lora_alpha 64 \
--lora_dropout 0.1 \
--lora_module_name "query_key_value,dense_h_to_4h,dense_4h_to_h,dense" \
--seed 1234 \
--ds_file ds_zero2_no_offload.json \
--gradient_checkpointing \
--show_loss_step 10 \
--output_dir ./output-glm3
ChatGLM3四卡训练,通过CUDA_VISIBLE_DEVICES控制具体哪几块卡进行训练,如果不加该参数,表示使用运行机器上所有卡进行训练
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 deepspeed --master_port 520 train.py \
--train_path data/spo_0.json \
--model_name_or_path ChatGLM3-6B/ \
--per_device_train_batch_size 1 \
--max_len 1560 \
--max_src_len 1024 \
--learning_rate 1e-4 \
--weight_decay 0.1 \
--num_train_epochs 2 \
--gradient_accumulation_steps 4 \
--warmup_ratio 0.1 \
--mode glm3 \
--lora_dim 16 \
--lora_alpha 64 \
--lora_dropout 0.1 \
--lora_module_name "query_key_value,dense_h_to_4h,dense_4h_to_h,dense" \
--seed 1234 \
--ds_file ds_zero2_no_offload.json \
--gradient_checkpointing \
--show_loss_step 10 \
--output_dir ./output-glm3
PS:ChatGLM微调时所用显存要比ChatGLM2多,详细显存占比如下:
Model | DeepSpeed-Stage | Offload | Gradient Checkpointing | Batch Size | Max Length | GPU-A40 Number | 所耗显存 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
ChaGLM | zero2 | No | Yes | 1 | 1560 | 1 | 20G |
ChaGLM | zero2 | No | No | 1 | 1560 | 1 | 45G |
ChaGLM | zero2 | No | Yes | 1 | 1560 | 4 | 20G |
ChaGLM | zero2 | No | No | 1 | 1560 | 4 | 45G |
ChaGLM2 | zero2 | No | Yes | 1 | 1560 | 1 | 20G |
ChaGLM2 | zero2 | No | No | 1 | 1560 | 1 | 43G |
ChaGLM2 | zero2 | No | Yes | 1 | 1560 | 4 | 19G |
ChaGLM2 | zero2 | No | No | 1 | 1560 | 4 | 42G |
注意:Lora方法在模型保存时仅保存了Lora训练参数,因此在模型预测时需要将模型参数进行合并,具体参考merge_lora.py。
全参方法
全参方法,对大模型进行全量参数训练,主要借助DeepSpeed-Zero3方法,对模型参数进行多卡分割,并借助Offload方法,将优化器参数卸载到CPU上以解决显卡不足问题。
微调代码,见train.py,核心部分如下:
model = MODE[args.mode]["model"].from_pretrained(args.model_name_or_path)
训练代码均采用DeepSpeed进行训练,可设置参数包含train_path、model_name_or_path、mode、train_type、ds_file、num_train_epochs、per_device_train_batch_size、gradient_accumulation_steps、output_dir等, 可根据自己的任务配置。
ChatGLM四卡训练,通过CUDA_VISIBLE_DEVICES控制具体哪几块卡进行训练,如果不加该参数,表示使用运行机器上所有卡进行训练
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 deepspeed --master_port 520 train.py \
--train_path data/spo_0.json \
--model_name_or_path ChatGLM-6B \
--per_device_train_batch_size 1 \
--max_len 1560 \
--max_src_len 1024 \
--learning_rate 1e-4 \
--weight_decay 0.1 \
--num_train_epochs 2 \
--gradient_accumulation_steps 4 \
--warmup_ratio 0.1 \
--mode glm \
--train_type all \
--seed 1234 \
--ds_file ds_zero3_offload.json \
--gradient_checkpointing \
--show_loss_step 10 \
--output_dir ./output-glm
ChatGLM2四卡训练,通过CUDA_VISIBLE_DEVICES控制具体哪几块卡进行训练,如果不加该参数,表示使用运行机器上所有卡进行训练
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 deepspeed --master_port 520 train.py \
--train_path data/spo_0.json \
--model_name_or_path ChatGLM2-6B \
--per_device_train_batch_size 1 \
--max_len 1560 \
--max_src_len 1024 \
--learning_rate 1e-4 \
--weight_decay 0.1 \
--num_train_epochs 2 \
--gradient_accumulation_steps 4 \
--warmup_ratio 0.1 \
--mode glm2 \
--train_type all \
--seed 1234 \
--ds_file ds_zero3_no_offload.json \
--gradient_checkpointing \
--show_loss_step 10 \
--output_dir ./output-glm2
ChatGLM3四卡训练,通过CUDA_VISIBLE_DEVICES控制具体哪几块卡进行训练,如果不加该参数,表示使用运行机器上所有卡进行训练
CCUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 deepspeed --master_port 520 train.py \
--train_path data/spo_0.json \
--model_name_or_path ChatGLM3-6B \
--per_device_train_batch_size 1 \
--max_len 1560 \
--max_src_len 1024 \
--learning_rate 1e-4 \
--weight_decay 0.1 \
--num_train_epochs 2 \
--gradient_accumulation_steps 4 \
--warmup_ratio 0.1 \
--mode glm3 \
--train_type all \
--seed 1234 \
--ds_file ds_zero3_no_offload.json \
--gradient_checkpointing \
--show_loss_step 10 \
--output_dir ./output-glm3
PS:ChatGLM微调时所用显存要比ChatGLM2多,详细显存占比如下:
Model | DeepSpeed-Stage | Offload | Gradient Checkpointing | Batch Size | Max Length | GPU-A40 Number | 所耗显存 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
ChaGLM | zero3 | Yes | Yes | 1 | 1560 | 4 | 33G |
ChaGLM2 | zero3 | No | Yes | 1 | 1560 | 4 | 44G |
ChaGLM2 | zero3 | Yes | Yes | 1 | 1560 | 4 | 26G |
后面补充DeepSpeed的Zero-Stage的相关内容说明。
运行环境
查看requirements.txt文件
实验结果
三元组抽取
- 为了防止大模型的数据泄露,采用一个领域比赛数据集-汽车工业故障模式关系抽取,随机抽取50条作为测试集
- 训练示例:
{
"instruction": "你现在是一个信息抽取模型,请你帮我抽取出关系内容为\"性能故障\", \"部件故障\", \"组成\"和 \"检测工具\"的相关三元组,三元组内部用\"_\"连接,三元组之间用\\n分割。文本:",
"input": "故障现象:发动机水温高,风扇始终是低速转动,高速档不工作,开空调尤其如此。",
"output": "发动机_部件故障_水温高\n风扇_部件故障_低速转动"
}
微调方法 | PT-Only-Embedding | PT | Freeze | Lora |
---|---|---|---|---|
测试结果F1 | 0.0 | 0.6283 | 0.5675 | 0.5359 |
结构分析:
- 效果为PT>Freeze>Lora>PT-Only-Embedding
- PT-Only-Embedding效果很不理想,发现在训练时,最后的loss仅能收敛到2.几,而其他机制可以收敛到0.几。分析原因为,输出内容形式与原有语言模型任务相差很大,仅增加额外Embedding参数,不足以改变复杂的下游任务。
- 上面测试仅代表个人测试结果,并且由于生成模型生成长度对推理耗时影响很大,因此可以其他数据会有不一样的结果。
- 模型在指定任务上微调之后,并没有丧失原有能力,例如生成“帮我写个快排算法”,依然可以生成-快排代码。
- 由于大模型微调都采用大量instruction进行模型训练,仅采用单一的指令进行微调时,对原来其他的指令影响不大,因此并没导致原来模型的能力丧失。
很多同学在微调后出现了灾难性遗忘现象,但本项目的训练代码并没有出现,对“翻译任务”、“代码任务”、“问答任务”进行测试,具体测试效果如下:
<details><summary><b>翻译任务</b></summary>文本生成
- 为了防止大模型的数据泄露,采用一个“万创杯”中医药天池大数据竞赛-中医文献问题生成挑战,随机抽取20条作为测试集
- PT为官方的P-Tuning V2训练方法,PT-Only-Embedding表示仅对Embedding进行soft-prompt,Freeze仅训练模型后五层参数,Lora采用低秩矩阵方法训练,秩为8;
- 训练示例:
{
"instruction": "你现在是一个问题生成模型,请根据下面文档生成一个问题,文档:",
"input": "清热解毒口服液由生石膏、知母、紫花地丁、金银花、麦门冬、黄芩、玄参、连翘、龙胆草、生地黄、栀子、板蓝根组成。具有疏风解表、清热解毒利咽、生津止渴的功效,适用于治疗外感时邪、内有蕴热所致的身热汗出、头痛身痛、心烦口渴、微恶寒或反恶热、舌红、苔黄、脉数等症。现代临床主要用于治疗流行性感冒、流行性脑脊髓膜炎、肺炎等各种发热性疾病。口服液:每支10毫升,每次10~20毫升,每日3次。〔注意事项〕阳虚便澹者不宜使用。",
"output": "清热解毒口服的功效有哪些?"
}
由于生成模型的内容不能想信息抽取任务一样评价,用现有的BLUE或者Rouge来评价也是不合适,因此制定了评分规则。 通过多样性和准确性两个角度判断D2Q模型好坏,每个样本总计5分,共20个样本。
- 多样性:
- 问题是否高度相似,每重复一个问题扣0.25分;
- 问题对应答案是否相同,每有一个重复答案或找不到答案,扣0.25分;
- 准确性:
- 问题能否从文档中找到答案,每有一个找不到答案,扣0.25分;
- 问题内容是否流畅,每有一个问题不流畅,扣0.25分;
- 问题内容是否有害,每有一个有害,扣0.25分;
微调方法 | 原始模型 | PT-Only-Embedding | PT | Freeze | Lora |
---|---|---|---|---|---|
分数 | 51.75 | 73.75 | 87.75 | 79.25 | 86.75 |
流水线并行训练
代码说明见:大模型流水线并行(Pipeline)实战
请看v0.1 Tag