背景：

目前，大模型的技术应用已经遍地开花。最快的应用方式无非是利用自有垂直领域的数据进行模型微调。chatglm2-6b在国内开源的大模型上，效果比较突出。本文章分享的内容是用chatglm2-6b模型在集团EA的P40机器上进行垂直领域的LORA微调。

一、chatglm2-6b介绍

github： https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B

chatglm2-6b相比于chatglm有几方面的提升：

1. 性能提升： 相比初代模型，升级了 ChatGLM2-6B 的基座模型，同时在各项数据集评测上取得了不错的成绩；

2. 更长的上下文： 我们将基座模型的上下文长度（Context Length）由 ChatGLM-6B 的 2K 扩展到了 32K，并在对话阶段使用 8K 的上下文长度训练；

3. 更高效的推理： 基于 Multi-Query Attention 技术，ChatGLM2-6B 有更高效的推理速度和更低的显存占用：在官方的模型实现下，推理速度相比初代提升了 42%；

4. 更开放的协议：ChatGLM2-6B 权重对学术研究完全开放，在填写问卷进行登记后亦允许免费商业使用。

二、微调环境介绍

2.1 性能要求

推理这块，chatglm2-6b在精度是fp16上只需要14G的显存，所以P40是可以cover的。

EA上P40显卡的配置如下：

2.2 镜像环境

做微调之前，需要编译环境进行配置，我这块用的是docker镜像的方式来加载镜像环境，具体配置如下：

FROM base-clone-mamba-py37-cuda11.0-gpu

# mpich
RUN yum install mpich  

# create my own environment
RUN conda create -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ --override --yes --name py39 python=3.9
# display my own environment in Launcher
RUN source activate py39 \
    && conda install --yes --quiet ipykernel \
    && python -m ipykernel install --name py39 --display-name "py39"

# install your own requirement package
RUN source activate py39 \
    && conda install -y -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ \
    pytorch  torchvision torchaudio faiss-gpu \
    && pip install --no-cache-dir  --ignore-installed -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple \
    protobuf \
    streamlit \
    transformers==4.29.1 \
    cpm_kernels \
    mdtex2html \
    gradio==3.28.3 \
	sentencepiece \
	accelerate \
	langchain \
    pymupdf \
	unstructured[local-inference] \
	layoutparser[layoutmodels,tesseract] \
	nltk~=3.8.1 \
	sentence-transformers \
	beautifulsoup4 \
	icetk \
	fastapi~=0.95.0 \
	uvicorn~=0.21.1 \
	pypinyin~=0.48.0 \
    click~=8.1.3 \
    tabulate \
    feedparser \
    azure-core \
    openai \
    pydantic~=1.10.7 \
    starlette~=0.26.1 \
    numpy~=1.23.5 \
    tqdm~=4.65.0 \
    requests~=2.28.2 \
    rouge_chinese \
    jieba \
    datasets \
    deepspeed \
	pdf2image \
	urllib3==1.26.15 \
    tenacity~=8.2.2 \
    autopep8 \
    paddleocr \
    mpi4py \
    tiktoken

如果需要使用deepspeed方式来训练， EA上缺少mpich信息传递工具包，需要自己手动安装。

2.3 模型下载

huggingface地址： https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b/tree/main

三、LORA微调

3.1 LORA介绍

paper： https://arxiv.org/pdf/2106.09685.pdf

LORA（Low-Rank Adaptation of Large Language Models）微调方法：冻结预训练好的模型权重参数，在冻结原模型参数的情况下，通过往模型中加入额外的网络层，并只训练这些新增的网络层参数。

LoRA 的思想：

在原始 PLM (Pre-trained Language Model) 旁边增加一个旁路，做一个降维再升维的操作。
训练的时候固定 PLM 的参数，只训练降维矩阵A与升维矩B。而模型的输入输出维度不变，输出时将BA与 PLM 的参数叠加。
用随机高斯分布初始化A，用 0 矩阵初始化B，保证训练的开始此旁路矩阵依然是 0 矩阵。

3.2 微调

huggingface提供的peft工具可以方便微调PLM模型，这里也是采用的peft工具来创建LORA。

peft的github： https://gitcode.net/mirrors/huggingface/peft?utm_source=csdn_github_accelerator

加载模型和lora微调：

    # load model
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(args.model_dir, trust_remote_code=True)
    model = AutoModel.from_pretrained(args.model_dir, trust_remote_code=True)
    
    print("tokenizer:", tokenizer)
    
    # get LoRA model
    config = LoraConfig(
        r=args.lora_r,
        lora_alpha=32,
        lora_dropout=0.1,
        bias="none",)
    
    # 加载lora模型
    model = get_peft_model(model, config)
    # 半精度方式
    model = model.half().to(device)

这里需要注意的是，用huggingface加载本地模型，需要创建work文件，EA上没有权限在没有在.cache创建，这里需要自己先制定work路径。

import os
os.environ['TRANSFORMERS_CACHE'] = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))+"/work/"
os.environ['HF_MODULES_CACHE'] = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))+"/work/"

如果需要用deepspeed方式训练，选择你需要的zero-stage方式：

    conf = {"train_micro_batch_size_per_gpu": args.train_batch_size,
            "gradient_accumulation_steps": args.gradient_accumulation_steps,
            "optimizer": {
                "type": "Adam",
                "params": {
                    "lr": 1e-5,
                    "betas": [
                        0.9,
                        0.95
                    ],
                    "eps": 1e-8,
                    "weight_decay": 5e-4
                }
            },
            "fp16": {
                "enabled": True
            },
            "zero_optimization": {
                "stage": 1,
                "offload_optimizer": {
                    "device": "cpu",
                    "pin_memory": True
                },
                "allgather_partitions": True,
                "allgather_bucket_size": 2e8,
                "overlap_comm": True,
                "reduce_scatter": True,
                "reduce_bucket_size": 2e8,
                "contiguous_gradients": True
            },
            "steps_per_print": args.log_steps
            }

其他都是数据处理处理方面的工作，需要关注的就是怎么去构建prompt，个人认为在领域内做微调构建prompt非常重要，最终对模型的影响也比较大。