首页
技术小册
AIGC
面试刷题
技术文章
MAGENTO
云计算
视频课程
源码下载
PDF书籍
「涨薪秘籍」
登录
注册
第10章 低资源单GPU微调ChatGLM3实战
10.1 什么是大模型微调
10.1.1 大模型微调的作用
10.1.2 大模型微调技术有哪些
10.1.3 参数高效微调详解
10.2 ChatGLM3大模型微调的准备内容
10.2.1 从数据准备看ChatGLM3微调：有监督微调详解
10.2.2 从实施看ChatGLM3微调：LoRA详解
10.2.3 适配ChatGLM3微调的辅助库：PEFT详解
10.3 虚拟客服多轮问答实战
10.3.1 ChatGLM3数据输入结构和处理函数
10.3.2 ChatGLM3微调训练
10.3.3 ChatGLM3微调推理
10.4 加速的秘密：accelerate训练方法与模型量化详解
10.4.1 加速器accelerate详解与完整代码编写
10.4.2 加速的秘密1：大模型的量化技术
10.4.3 加速的秘密2：大模型的INT8量化方案
10.4.4 加速的秘密3：大模型ChatGLM3中的量化源码分析与实践
10.5 更快的量化训练方案：QLoRA基础内容详解
10.5.1 加速的秘密4：基于bitsandbytes的ChatGLM3量化QLoRA实现
10.5.2 加速的秘密5：QLoRA详解
10.5.3 微调的目的：让生成的结果更聚焦于任务
10.6 QLoRA微调文本生成实战
10.6.1 数据处理
10.6.2 损失函数设计
10.6.3 基于QLoRA的ChatGLM3文本生成微调实战
10.6.4 基于QLoRA的ChatGLM3文本生成
第11章 会使用工具的ChatGLM3
11.1 ChatGLM3调用工具源码详解与实战
11.1.1 Python调用工具详解
11.1.2 ChatGLM3工具调用流程详解
11.1.3 大模型ChatGLM3工具调用实战详解
11.1.4 大模型ChatGLM3工具调用原理详解
11.1.5 ChatGLM3消息传递方式详解
11.2 ChatGLM3官方工具注册与调用源码分析与实战
11.2.1 Python中的装饰器与回调函数
11.2.2 ChatGLM3官方工具函数的注册源码分析详解
11.2.3 大模型ChatGLM3官方工具调用的判定依据详解
11.2.4 ChatGLM3官方工具函数的调用分析详解
11.2.5 ChatGLM3调用工具分析与实战演示
11.3 ChatGLM3实战：构建个人助理之美妆助手
11.3.1 背景和参考资料设定
11.3.2 美妆助手的使用实战
第12章 上市公司财务报表非结构化信息抽取实战
12.1 超长文本处理功能的ChatGLM3与真实财务报表的处理
12.1.1 ChatGLM3-6B-32K模型的获取与缓存
12.1.2 超大规模的2020—2023年真实中国股票市场年度财务报表数据库的建立
12.2 单报表非结构化信息抽取实战
12.2.1 单报表数据探查与提取信息结构化处理
12.2.2 单报表数据非结构化信息抽取的实现
第13章 上市公司财务报表智能问答与财务预警实战
13.1 基于ChatGLM3的非结构化数据抽取与大规模财务报表数据库的建立
13.1.1 逐行代码讲解使用ChatGLM3对关键数据进行抽取
13.1.2 大规模上市公司财务报表目标字段抽取函数的建立
13.1.3 大规模上市公司财务报表目标字段数据库的建立
13.2 基于自然语言的上市公司财务报表智能问答与财务预警实战
13.2.1 使用自然语言结合ChatGLM3实现上市公司财务报表智能问答与预警解决方案
当前位置:
首页>>
技术小册>>
ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调(下)
小册名称：ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调(下)
### 第10章 低资源单GPU微调ChatGLM3实战 #### 引言 在人工智能的广阔领域中，大模型如ChatGPT、GPT-3等以其卓越的自然语言处理能力引领着技术前沿。然而，这些模型往往伴随着庞大的参数量和计算资源需求，使得普通研究者或小型企业难以直接部署和应用。ChatGLM3，作为这些大型模型的一个轻量化且高效的替代品，为在低资源环境下进行模型微调与应用开发提供了可能。本章将深入探讨如何在单GPU环境下，利用有限的计算资源对ChatGLM3进行有效的微调，以适应特定的应用场景或提升模型性能。 #### 10.1 理解ChatGLM3与微调基础 **10.1.1 ChatGLM3简介** ChatGLM3是一款基于Transformer结构的大型语言模型，它继承了GLM（General Language Model）系列的优点，并在对话生成、文本理解等多个任务上展现出强大的能力。相较于其他大型模型，ChatGLM3通过优化模型架构和训练策略，实现了在保持高性能的同时降低计算资源需求，使其更适合在资源受限的环境下部署和使用。 **10.1.2 微调的概念与重要性** 微调（Fine-tuning）是指在一个预训练模型的基础上，针对特定任务的数据集进行进一步的训练，以调整模型参数，使其更好地适应目标任务。对于ChatGLM3这样的模型而言，微调是提升其在实际应用中表现的关键步骤。通过微调，模型能够学习到与目标任务相关的知识，从而提高生成文本的质量、准确性或相关性。 #### 10.2 低资源环境下的挑战与应对策略 **10.2.1 挑战分析** - **计算资源有限**：单GPU的计算能力相比多GPU集群或高性能计算平台显著不足，限制了大规模数据批处理和复杂模型训练的可行性。 - **内存限制**：GPU的内存容量有限，可能无法直接加载整个ChatGLM3模型及其训练所需的所有数据。 - **数据集规模**：在低资源环境下，高质量、大规模的数据集往往难以获取，这会影响微调的效果。 **10.2.2 应对策略** - **模型裁剪与量化**：通过裁剪不重要的模型层或参数，以及使用量化技术减少模型权重的大小，可以在不显著降低性能的前提下减少模型对计算资源的需求。 - **混合精度训练**：利用GPU支持的混合精度（如FP16）进行训练，可以加速训练过程并减少内存占用。 - **数据增强与精选**：通过数据增强技术增加训练数据的多样性，同时精选高质量数据进行微调，以弥补数据集的不足。 - **分阶段训练**：将微调过程分为多个阶段，逐步增加数据量或模型复杂度，以适应低资源环境。 #### 10.3 实战步骤：低资源单GPU微调ChatGLM3 **10.3.1 环境准备** - 确保安装了支持CUDA和cuDNN的GPU版本PyTorch。 - 下载ChatGLM3的预训练模型及其相关配置文件。 - 准备微调所需的数据集，并进行必要的预处理，如分词、编码等。 **10.3.2 模型加载与修改** - 使用PyTorch加载ChatGLM3的预训练模型。 - 根据需要裁剪模型，例如去除顶层的一些Transformer层，以减少参数数量和计算量。 - 量化模型权重，可选择动态量化或静态量化方法。 **10.3.3 数据处理与增强** - 对数据集进行划分，分为训练集、验证集和测试集。 - 实施数据增强策略，如同义词替换、回译等，以增加训练数据的多样性。 - 编写数据加载器，确保在训练过程中能够高效地读取和批处理数据。 **10.3.4 微调配置** - 设置优化器，如AdamW，并调整学习率、动量等参数。 - 配置损失函数，如交叉熵损失，用于衡量模型预测与真实标签之间的差异。 - 设定训练周期（epochs）、批量大小（batch size）等训练参数，注意根据GPU内存限制进行调整。 **10.3.5 微调过程** - 开始训练过程，监控训练损失和验证集上的性能指标。 - 根据验证集的表现调整超参数，如学习率衰减策略、早停（early stopping）等。 - 定期保存模型检查点，以便在需要时恢复训练或进行后续评估。 **10.3.6 评估与部署** - 使用测试集评估微调后模型的性能。 - 分析模型在特定任务上的表现，如生成文本的质量、相关性等。 - 根据评估结果决定是否进行进一步的微调或模型优化。 - 将微调后的模型部署到实际应用中，进行线上测试和调整。 #### 10.4 实战案例分享 - **案例一：情感分析微调**：针对电商评论数据，微调ChatGLM3模型以识别评论中的情感倾向（正面、负面或中性）。通过裁剪模型、量化权重以及精心设计的数据增强策略，成功在单GPU上完成了微调，并达到了较高的情感分类准确率。 - **案例二：问答系统优化**：在知识库问答系统中，利用ChatGLM3生成更自然、准确的回答。通过微调模型，使其更好地理解问题语义，并从知识库中提取相关信息构建回答。通过调整训练参数和数据处理流程，最终实现了问答系统性能的显著提升。 #### 结论 低资源单GPU环境下的ChatGLM3微调虽然面临诸多挑战，但通过合理的模型裁剪、量化、数据增强和分阶段训练策略，我们仍然能够有效地提升模型在特定任务上的表现。本章通过详细的理论讲解和实战步骤指导，帮助读者掌握了在低资源环境下进行ChatGLM3微调的关键技术和方法。未来，随着技术的不断进步和计算资源的日益丰富，我们有理由相信这些技术将在更多领域得到广泛应用和深入发展。
下一篇：
10.1 什么是大模型微调
该分类下的相关小册推荐：
AI降临：ChatGPT实战与商业变现(中)
ChatGPT通关之路(上)
深度强化学习--算法原理与金融实践(四)
AI 绘画核心技术与实战
ChatGPT完全指南
NLP自然语言处理
秒懂AI提问：人工智能提升效率
AI时代项目经理：ChatGPT与项目经理(下)
数据分析和数据挖掘实战
快速部署大模型：LLM策略与实践(上)
大模型应用解决方案-基于ChatGPT(上)
人工智能超入门丛书--数据科学
