目前主流对大模型进行微调方法有三种：Freeze方法、P-Tuning方法和Lora方法。

Freeze: 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，以达到在单卡或不进行TP或PP操作，就可以对大模型进行训练。

Freeze仅训练模型后五层的全连接层参数

训练、评估也是基于ChatGLM-Efficient-Tuning框架

下载代码

git clone https://github.com/liucongg/ChatGLM-Finetuning

环境配置

cpm_kernels==1.0.11
deepspeed==0.9.0
numpy==1.24.2
peft==0.3.0
sentencepiece==0.1.96
tensorboard==2.11.0
tensorflow==2.13.0
torch==1.13.1+cu116
tqdm==4.64.1
transformers==4.27.1

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。

修改train_type=freeze及其freeze_module_name参数

(1)、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

(2)、ChatGLM四卡训练：设置CUDA_VISIBLE_DEVICES参数

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

(3)、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

(4)、ChatGLM2四卡训练：设置CUDA_VISIBLE_DEVICES参数

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

(5)、耗费显存资源占用对比—Freeze方法：对比ChaGLM和ChaGLM2