概述
简述
ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于 General Language Model (GLM) 架构，具有 62 亿参数。本仓支持P-Tuning v2 和全参数fintune。
参考实现：
url=https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B commit_id=27b04bce90b34e719375576cc67ff5374bb2f38a url=https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b/tree/v0.1.0 commit_id=f83182484538e663a03d3f73647f10f89878f438适配昇腾 AI 处理器的实现：
url=https://gitee.com/ascend/ModelZoo-PyTorch.git code_path=PyTorch/built-in/foundation
准备训练环境
准备环境
默认配置需要每张卡有60G以上空闲内存。
当前模型支持的 PyTorch 版本和已知三方库依赖如下表所示。
表 1 版本支持表
Torch_Version 三方库依赖版本 PyTorch 1.11 deepspeed 0.6.0 环境准备指导。
请参考《Pytorch框架训练环境准备》。
安装依赖。
- 安装基础依赖
在模型源码包根目录下执行命令，安装模型对应PyTorch版本需要的依赖。
pip install -r requirements.txt # PyTorch1.11版本- 安装deepspeed_npu插件
# adaptor分支 git clone https://gitee.com/ascend/DeepSpeed.git cd Deepspeed pip3 install ./
准备数据集
获取数据集。
ADGEN 数据集任务为根据输入（content）生成一段广告词（summary）。
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ptuning目录下。 数据集参考目录如下├── AdvertiseGen ├──train.json ├──dev.json预处理数据集。 为了方便启动训练后，不用再每次重复加载处理数据集，故提前进行处理。也可以下载提前处理好的数据集，提取码7s5i
bash preprocess.sh处理好的数据集位于同目录下的train_datasets文件夹下，参考目录如下
├── train_datasets
├──data-00000-of-00008.arrow
├──data-00001-of-00008.arrow
├──data-00002-of-00008.arrow
├──data-00003-of-00008.arrow
├──data-00004-of-00008.arrow
├──data-00005-of-00008.arrow
├──data-00006-of-00008.arrow
├──data-00007-of-00008.arrow
├──dataset_info.json
├──state.json准备模型权重
获取语言识别模型和预训练权重
用户从链接自行获取模型文件（除了modeling_chatglm.py）和8份权重文件（pytorch_model-0000*-of-00008.bin
），并放于model目录下，微调依赖该模型权重。 model参考目录如下
├── model
├──config.json
├──configuration_chatglm.py
├──ice_text.model
├──pytorch_model-00001-of-00008.bin
├──pytorch_model-00002-of-00008.bin
├──pytorch_model-00003-of-00008.bin
├──pytorch_model-00004-of-00008.bin
├──pytorch_model-00005-of-00008.bin
├──pytorch_model-00006-of-00008.bin
├──pytorch_model-00007-of-00008.bin
├──pytorch_model-00008-of-00008.bin
├──pytorch_model.bin.index.json
├──quantization.py
├──test_modeling_chatglm.py
├──tokenization_chatglm.py
├──tokenizer_config.json开始训练
训练模型
进入解压后的源码包根目录。
cd /${模型文件夹名称}修改ptuning目录下的env_npu.sh，修改引用的环境变量位置。
运行训练脚本。
该模型P-Tuning v2支持单机单卡，全参数fintune支持单机8卡。
P-Tuning v2
启动P-Tuning v2。
bash ptuning/train.sh全参数finetune
启动8卡微调。 可以用deepspeed.json配置deepspeed参数，目前默认使用zero2
bash ptuning/ds_train_fintune.sh
模型训练参数说明如下。
公共参数： --max_source_length //处理后句子长度 --max_target_length //目标数据长度 --per_device_train_batch_size //每卡训练批次大小 --gradient_accumulation_steps //梯度更新步数 --max_steps //最大训练步数 --logging_steps //打印信息步数 --save_steps //保存参数步数 --learning_rate //学习率训练完成后，权重文件保存在当前路径下，并输出模型训练相关信息。
验证模型
全参数finetune验证
运行以下命令
bash ptuning/evaluate_fintune.sh生成结果在屏幕上显示
训练结果展示
表 1 训练结果展示表
| NAME | SamplesPerSec | Iterations | DataType | Torch_Version | Card |
|---|---|---|---|---|---|
| Finetune -NPU | 1951 | 5000 | fp16 | 1.11 | 910B |
| Finetune -GPU | 2048 | 5000 | fp16 | 1.11 | A800 |
说明：P-Tuning 仅打通功能，无性能优化。
表 2 评估结果展示表
| 评估项 | NPU | GPU |
|---|---|---|
| BLEU-4 | 7.9662 | 7.8422 |
| ROUGE-1 | 31.5563 | 31.2764 |
| ROUGE-2 | 7.3841 | 7.1679 |
| ROUGE-l | 25.0371 | 25.0371 |
说明：该结果是step=1000的验证结果。
版本说明
变更
2023.6.25：首次发布。
FAQ
报错提示deepspeed.py需要版本大于等于0.6.5
# 关闭版本检测。 # 若遇到该报错 pip show transformers # 复制Location路径 # 使用fix文件夹下的deepspeed.py替换路径下transformers/deepspeed.py报错提示tranining_args.py没有cuda
# 自动替换无法替换三方库中的文件。 # 若遇到该报错 pip show transformers # 复制Location路径 # 使用fix文件夹下的tranining_args.py替换路径下transformers/tranining_args.py报错checkpoint.py
# 1.11版本适配问题，新版本已修复。 # 若遇到该报错 pip show torch_npu # 复制Location路径 # 使用fix文件夹下的checkpoint.py替换路径下torch_npu/utils/checkpoint.py加载参数阶段有卡死现象
删除root下的cache目录，重新运行单卡阶段报embedding_dense_grad算子错误
enbedding当前版本，不支持动静合一，静态有部分shape不支持,新版本已修复 # 若遇到该报错 修改main.py文件 torch.npu.set_compile_mode(jit_compile=False)提示so文件错误
提示so文件找不到 # 若遇到该报错 全局搜索so的位置，然后导入环境变量 export LD_LIBRARY_PATH=/usr/:$LD_LIBRARY_PATHeval提示scaledsoftmax报错
算子shape泛化性还有问题 # 若遇到该报错 搜索output文件夹生成的modeling_chatglm.py文件， self.scale_mask_softmax 设置为false