基于ChatGLM-Med与HuaTuo的微调部署

文章目录

ChatGLM-Med
- 推理过程
- 微调过程
HuaTuo
- 配置环境
- 模型下载
- 推理过程
- 微调过程

如何基于领域知识对类ChatGPT模型进行微调，以提升类ChatGPT模型在领域的问答效果？
有下面两个模型，一起来看看微调后的效果如何。
ChatGLM-Med: 基于中文医学知识的ChatGLM模型微调
HuaTuo：基于中文医学知识的LLaMA微调模型

ChatGLM-Med

使用模型：ChatGLM-6B
所用微调数据集：医学知识图谱和GPT3.5 API构建的中文医学指令数据集。

环境准备：因为该项目使用的是ChatGLM-6B模型，因此环境也与ChatGLM-6B模型的环境一致，我这里之前微调过，所以直接使用chatglm-6b的conda环境。可以参考此文。

文件准备：将项目和模型文件下载下来

git clone https://github.com/SCIR-HI/Med-ChatGLM.git

模型文件下载：
该项目已经提供了训练微调好的模型参数，直接通过百度云盘链接或Google云盘链接下载即可。

我这里将模型文件下载到 /data/sim_chatgpt/ChatGLM-Med/ 下。

修改 infer.py 文件中的文件加载路径，如下：

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
from modeling_chatglm import ChatGLMForConditionalGeneration
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/data/sim_chatgpt/ChatGLM-Med/", trust_remote_code=True)
model = ChatGLMForConditionalGeneration.from_pretrained("/data/sim_chatgpt/ChatGLM-Med").half().cuda()
while True:a = input("请输入您的问题：（输入q以退出）")if a.strip() == 'q':exit()response, history = model.chat(tokenizer, "问题：" + a.strip() + '\n答案：', max_length=256, history=[])print("回答：", response)

运行报错

推理过程

python infer.py

在这里插入图片描述
解决办法
修改 modeling_chatglm.py 文件的831行，975行，如下：
MASK, gMASK = 150000, 150001

修改后成功运行
在这里插入图片描述

微调过程

安装evaluate包

pip install evaluate
pip install wandb

修改要运行文件中的model_name_or_path，修改为 /data/sim_chatgpt/chatglm-6b，如下：

vi scripts/sft_medchat.sh

wandb online
exp_tag="chatglm_tuning"python run_clm.py \--model_name_or_path /data/sim_chatgpt/chatglm-6b \--per_device_train_batch_size 8 \--per_device_eval_batch_size 8 \--train_file ./data/train.txt \--max_seq_length 256 \--output_dir ./output/ \--do_train \--logging_steps 30 \--log_file ./log/$exp_tag \--gradient_accumulation_steps 2 \--learning_rate 5e-5 \--group_by_length False \--num_train_epochs 3 \--lr_scheduler_type linear \--warmup_ratio 0.1 \--logging_dir ./log \--logging_steps 10 \--save_strategy epoch \--seed 2023 \--remove_unused_columns False \--torch_dtype auto \--adam_epsilon 1e-3 \--report_to wandb \--run_name $exp_tag

执行命令

sh scripts/sft_medchat.sh

在这里插入图片描述
尝试调小batch_size，将per_device_train_batch_size改为1试下，仍然cuda of memory，放弃。

官方是在一张A100-SXM-80GB显卡上进行了微调训练，根据经验，训练显存建议选择32G及以上。

HuaTuo

使用模型：LLaMA-7B
所用微调数据集：医学知识图谱和GPT3.5 API构建的中文医学指令数据集

配置环境

创建新的 conda 环境：huatuo，并安装所需的包

conda create -n huatuo python==3.9
pip install -r requirements.txt

模型下载

LoRA权重可以通过百度网盘或Huggingface下载：

1、对LLaMA进行指令微调的LoRA权重文件
2、对Alpaca进行指令微调的LoRA权重文件。

我这里将文件下载的文件都放在：/data/sim_chatgpt/huatuo 下。
在这里插入图片描述

#1.对LLaMA进行指令微调的LoRA权重文件
#基于医学知识库
lora-llama-med/- adapter_config.json   # LoRA权重配置文件- adapter_model.bin   # LoRA权重文件#基于医学文献
lora-llama-med-literature/- adapter_config.json   # LoRA权重配置文件- adapter_model.bin   # LoRA权重文件#2. 对Alpaca进行指令微调的LoRA权重文件
#基于医学知识库
lora-alpaca-med-alpaca/- adapter_config.json   # LoRA权重配置文件- adapter_model.bin   # LoRA权重文件#基于医学知识库和医学文献
lora-alpaca-med-alpaca-alldata/- adapter_config.json   # LoRA权重配置文件- adapter_model.bin   # LoRA权重文件
##

推理过程

以基于医学知识库为例，修改 ./scripts/infer.sh 中的路径如下：
在这里插入图片描述
运行基于医学知识库的命令即可

bash ./scripts/infer.sh

在这里插入图片描述
其他几个类似：

#基于医学知识库
bash ./scripts/infer.sh#基于医学文献
#单轮
bash ./scripts/infer-literature-single.sh#多轮
bash ./scripts/infer-literature-multi.sh

微调过程

llama模型文件路径：/data/sim_chatgpt/llama-7b-hf/models–decapoda-research–llama-7b-hf/snapshots/5f98eefcc80e437ef68d457ad7bf167c2c6a1348
修改要运行文件中模型文件路径

vi scripts/finetune.sh

exp_tag="e1"
python finetune.py \--base_model '/data/sim_chatgpt/llama-7b-hf/models--decapoda-research--llama-7b-hf/snapshots/5f98eefcc80e437ef68d457ad7bf167c2c6a1348' \--data_path './data/llama_data.json' \--output_dir './lora-llama-med-'$exp_tag \--prompt_template_name 'med_template' \--micro_batch_size 128 \--batch_size 128 \--wandb_run_name $exp_tag