dev 分支加一些新功能和想法 如果求稳定，请使用 stable分支
07-18 微调经验分享见: https://github.com/ssbuild/aigc_zoo#训练经验分享
07-16 modify data strategy
07-04 support ptv2 and arrow_stream,arrow_file,parquet dataset
- pip install -U -r requirements.txt
- 如果无法安装 , 可以切换官方源 pip install -i https://pypi.org/simple -U -r requirements.txt
dev 通过一下方式安装
pip install -U git+https://github.com/ssbuild/deep_training.git
pip install -U transformers>=4.30 deepspeed xformers bitsandbytes>=0.39 accelerate>=0.20
- chatglm2-6b 支持四种微调方式
第三方羊驼数据 https://github.com/hikariming/alpaca_chinese_dataset 单条数据示例
{
"id": 0, "paragraph": [
{
"q": "从南京到上海的路线",
"a": "你好，南京到上海的路线如下：1. 南京到上海，可以乘坐南京地铁1号线，在南京站乘坐轨道交通1号线。2. 南京到浦东机场，可以搭乘上海地铁1号，在陆家嘴站乘坐地铁1线，在浦东国际机场站乘坐机场快线，前往上海浦东国际机场。3. 上海到南京，可以换乘上海地铁2号线，从南京站换乘地铁2线，再从南京南站换乘地铁1路，然后到达上海站"
}
]
}或者
{
"id": 0, "paragraph": [
{
"q": "从南京到上海的路线",
"a": [
"你好，南京到上海的路线如下：",
"1. 南京到上海，可以乘坐南京地铁1号线，在南京站乘坐轨道交通1号线。",
"2. 南京到浦东机场，可以搭乘上海地铁1号，在陆家嘴站乘坐地铁1线，在浦东国际机场站乘坐机场快线，前往上海浦东国际机场。",
"3. 上海到南京，可以换乘上海地铁2号线，从南京站换乘地铁2线，再从南京南站换乘地铁1路，然后到达上海站"
]
}
]
}多轮会话
{
"id": 0, "paragraph": [
{
"q": "你好",
"a": "我是机器人，有什么可以帮助你的？"
},
{
"q": "从南京到上海的路线",
"a": "你好，南京到上海的路线如下：1. 南京到上海，可以乘坐南京地铁1号线，在南京站乘坐轨道交通1号线。2. 南京到浦东机场，可以搭乘上海地铁1号，在陆家嘴站乘坐地铁1线，在浦东国际机场站乘坐机场快线，前往上海浦东国际机场。3. 上海到南京，可以换乘上海地铁2号线，从南京站换乘地铁2线，再从南京南站换乘地铁1路，然后到达上海站"
}
]
}
# infer.py 推理预训练模型
# infer_finetuning.py 推理微调模型
# infer_lora_finetuning.py 推理lora微调模型
python infer.py
| 量化等级 | 最低 GPU 显存 |
|---|---|
| FP16（无量化） | 13 GB |
| INT8 | 10 GB |
| INT4 | 6 GB |
制作数据
python data_utils.py
注: num_process_worker 为多进程制作数据 ， 如果数据量较大 ， 适当调大至cpu数量
dataHelper.make_dataset_with_args(data_args.train_file,mixed_data=False, shuffle=True,mode='train',num_process_worker=0)
训练
python train.py
- pytorch-task-example
- tf-task-example
- chatmoss_finetuning
- chatglm_finetuning
- chatyuan_finetuning
- llm_finetuning
- rlhf_llm
- rlhf_chatglm
- rlhf_chatyuan
- rwkv_finetuning
纯粹而干净的代码
https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent