ChatGLM2-6B/ptuning

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  • 使用方法
  • • 下载数据集
    • 训练
    • • P-Tuning v2
      • Finetune
    • 推理
    • 例子
    • • 示例1
      • 示例2
  • 模型部署
  • 使用自己的数据集
  • 对话数据集
  • 引用

ChatGLM2-6B-PT

本仓库实现了对于 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，最低只需要 7GB 显存即可运行。

下面以 ADGEN (广告生成) 数据集为例介绍代码的使用方法。

软件依赖

运行微调除 ChatGLM2-6B 的依赖之外，还需要安装以下依赖

pip install rouge_chinese nltk jieba datasets

使用方法

下载数据集

ADGEN 数据集任务为根据输入（content）生成一段广告词（summary）。

{
    "content": "类型#上衣*版型#宽松*版型#显瘦*图案#线条*衣样式#衬衫*衣袖型#泡泡袖*衣款式#抽绳",
    "summary": "这件衬衫的款式非常的宽松，利落的线条可以很好的隐藏身材上的小缺点，穿在身上有着很好的显瘦效果。领口装饰了一个可爱的抽绳，漂亮的绳结展现出了十足的个性，配合时尚的泡泡袖型，尽显女性甜美可爱的气息。"
}

从 Google Drive 或者 Tsinghua Cloud 下载处理好的 ADGEN 数据集，将解压后的 AdvertiseGen 目录放到本目录下。

训练

P-Tuning v2

运行以下指令进行训练：

bash train.sh

train.sh 中的 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。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。

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。

Finetune

如果需要进行全参数的 Finetune，需要安装 Deepspeed，然后运行以下指令：

bash ds_train_finetune.sh

推理

在 P-tuning v2 训练时模型只保存 PrefixEncoder 部分的参数，所以在推理时需要同时加载原 ChatGLM2-6B 模型以及 PrefixEncoder 的权重，因此需要指定 evaluate.sh 中的参数：

--model_name_or_path THUDM/chatglm2-6b
--ptuning_checkpoint $CHECKPOINT_PATH

如果是，只需要跟之前一样设定 model_name_or_path：

--model_name_or_path $CHECKPOINT_PATH

评测指标为中文 Rouge score 和 BLEU-4。生成的结果保存在
./output/adgen-chatglm2-6b-pt-128-2e-2/generated_predictions.txt。

例子

示例1

• Input: 类型#上衣*材质#牛仔布*颜色#白色*风格#简约*图案#刺绣*衣样式#外套*衣款式#破洞
• Label: 简约而不简单的牛仔外套,白色的衣身十分百搭。衣身多处有做旧破洞设计,打破单调乏味,增加一丝造型看点。衣身后背处有趣味刺绣装饰,丰富层次感,彰显别样时尚。
• Output[微调前]: 这件上衣的材质是牛仔布,颜色是白色,风格是简约,图案是刺绣,衣样式是外套,衣款式是破洞。
• Output[微调后]: 这是一款简约的牛仔外套,破洞设计,将牛仔布破洞,带来一种随意与个性。破洞的牛仔外套,展现出时尚气息,带来一种休闲感。同时,刺绣图案,让整件外套更加立体。

示例2

• Input: 类型#裙*版型#显瘦*风格#文艺*风格#简约*图案#印花*图案#撞色*裙下摆#压褶*裙长#连衣裙*裙领型#圆领
• Label: 文艺个性的印花连衣裙,藏青色底蕴,低调又大气,撞色太阳花分布整个裙身,绚丽而美好,带来时尚减龄的气质。基础款的舒适圆领,简约不失大方,勾勒精致脸庞。领后是一粒包布扣固定,穿脱十分方便。前片立体的打褶设计,搭配后片压褶的做工,增添层次和空间感,显瘦又有型。
• Output[微调前]: 类型#裙版型#显瘦风格#文艺风格#简约图案#印花图案#撞色裙下摆#压褶裙长#连衣裙裙领型#圆领 1. 连衣裙:简约风格,裙长为膝盖以上,裙领型为圆领。2. 裙下摆:压褶设计,使裙摆呈现出流畅的褶皱效果。3. 裙领型:裙领型为圆领,使穿上连衣裙后更加有型。4. 版型:采用显瘦设计,让连衣裙看起来更加苗条。5. 风格:文艺风格,让连衣裙更加有内涵和品味。6. 图案:印花设计,在连衣裙上印有独特的图案。7. 撞色:采用撞色设计,让连衣裙在色彩上更加鲜明、富有层次感。
• Output[微调后]: 这是一款文艺范的连衣裙,以印花为元素,采用简约的印花,既能够突出文艺气质,又能够展现简约风。在印花的同时又有领子和裙摆的压褶设计,更加凸显文艺气质。简约而不会过于单调,搭配出街,穿着十分舒适。

模型部署

首先载入Tokenizer：

from transformers import AutoConfig, AutoModel, AutoTokenizer

# 载入Tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True)

1. 如果需要加载的 P-Tuning 的 checkpoint：

config = AutoConfig.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True, pre_seq_len=128)
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", config=config, trust_remote_code=True)
prefix_state_dict = torch.load(os.path.join(CHECKPOINT_PATH, "pytorch_model.bin"))
new_prefix_state_dict = {}
for k, v in prefix_state_dict.items():
    if k.startswith("transformer.prefix_encoder."):
        new_prefix_state_dict[k[len("transformer.prefix_encoder."):]] = v
model.transformer.prefix_encoder.load_state_dict(new_prefix_state_dict)

注意你可能需要将 pre_seq_len 改成你训练时的实际值。如果你是从本地加载模型的话，需要将 THUDM/chatglm2-6b 改成本地的模型路径（注意不是checkpoint路径）。

2. 如果需要加载的是全参数微调的 checkpoint，则直接加载整个 checkpoint：

model = AutoModel.from_pretrained(CHECKPOINT_PATH, trust_remote_code=True)

之后根据需求可以进行量化，也可以直接使用：

# Comment out the following line if you don't use quantization
model = model.quantize(4)
model = model.cuda()
model = model.eval()

response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[])

你也可以直接运行支持加载 P-Tuning v2 checkpoint 的 web demo

bash web_demo.sh

可能需要修改 web_demo.sh 的内容以符合你实际的 checkpoint 情况。

使用自己的数据集

修改 train.sh 和 evaluate.sh 中的 train_file、validation_file和test_file为你自己的 JSON 格式数据集路径，并将 prompt_column 和 response_column 改为 JSON 文件中输入文本和输出文本对应的 KEY。可能还需要增大 max_source_length 和 max_target_length 来匹配你自己的数据集中的最大输入输出长度。

对话数据集

如需要使用多轮对话数据对模型进行微调，可以提供聊天历史，例如以下是一个三轮对话的训练数据：

{"prompt": "长城h3风扇不转。继电器好的。保险丝好的传感器新的风扇也新的这是为什么。就是继电器缺一个信号线", "response": "用电脑能读数据流吗？水温多少", "history": []}
{"prompt": "95", "response": "上下水管温差怎么样啊？空气是不是都排干净了呢？", "history": [["长城h3风扇不转。继电器好的。保险丝好的传感器新的风扇也新的这是为什么。就是继电器缺一个信号线", "用电脑能读数据流吗？水温多少"]]}
{"prompt": "是的。上下水管都好的", "response": "那就要检查线路了，一般风扇继电器是由电脑控制吸合的，如果电路存在断路，或者电脑坏了的话会出现继电器不吸合的情况！", "history": [["长城h3风扇不转。继电器好的。保险丝好的传感器新的风扇也新的这是为什么。就是继电器缺一个信号线", "用电脑能读数据流吗？水温多少"], ["95", "上下水管温差怎么样啊？空气是不是都排干净了呢？"]]}

训练时需要指定 --history_column 为数据中聊天历史的 key（在此例子中是 history），将自动把聊天历史拼接。要注意超过输入长度 max_source_length 的内容会被截断。

可以参考以下指令：

bash train_chat.sh

引用

@inproceedings{liu2022p,
  title={P-tuning: Prompt tuning can be comparable to fine-tuning across scales and tasks},
  author={Liu, Xiao and Ji, Kaixuan and Fu, Yicheng and Tam, Weng and Du, Zhengxiao and Yang, Zhilin and Tang, Jie},
  booktitle={Proceedings of the 60th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 2: Short Papers)},
  pages={61--68},
  year={2022}
}