基于ChatGLM-Med与HuaTuo的微调部署

news2024/7/6 18:55:57

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

待更…

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

待更…

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