基于ChatGLM-Med与HuaTuo的微调部署

文章目录

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()whileTrue:
    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

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

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

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。

#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：

运行基于医学知识库的命令即可

bash ./scripts/infer.sh

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

运行文件

sh scripts/finetune.sh

报错：显存不足

官方在一张A100-SXM-80GB显卡上进行了训练，训练总轮次10轮，耗时约2h17m。batch_size=128的情况下显存占用在40G左右。预计3090/4090显卡(24GB显存)以上显卡可以较好支持，根据显存大小来调整batch_size。