10-09 support accelerator trainer
10-07 support colossalai trainer
09-26 support transformers trainer
08-16 解除 chatglm2-6b-int4 全参训练限制, 推理可选使用 Rope NtkScale , 不训练扩展推理长度
08-02 增加 muti lora infer 例子, 手动升级 aigc_zoo , pip install -U git+https://github.com/ssbuild/aigc_zoo.git --force-reinstall --no-deps
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
- chatglm2-6b-int4 支持四种微调方式
- chatglm2-6b-32k 支持四种微调方式
- chatglm2-6b-32k-int4 支持四种微调方式
open_data https://github.com/ssbuild/open_data
单条数据示例
p prefix optional
q question optional
a answer must
{
"id": 0,
"p": "我是qwen训练的模型",
"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"
}
]
}
或者
{
"id": 0,
"conversations": [
{
"from": "system",
"value": "我是qwen训练的模型"
},
{
"from": "user",
"value": "你好"
},
{
"from": "assistant",
"value": "我是机器人,有什么可以帮助你的?"
},
{
"from": "user",
"value": "从南京到上海的路线"
},
{
"from": "assistant",
"value": "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
cd scripts
bash train_full.sh -m dataset
or
bash train_lora.sh -m dataset
or
bash train_ptv2.sh -m dataset
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)
# 全参数训练
bash train_full.sh -m train
# lora adalora ia3
bash train_lora.sh -m train
# ptv2
bash train_ptv2.sh -m train
- pytorch-task-example
- tf-task-example
- chatmoss_finetuning
- chatglm_finetuning
- chatyuan_finetuning
- llm_finetuning
- rlhf_llm
- rlhf_chatglm
- rlhf_chatyuan
- rwkv_finetuning
- baichuan_finetuning
- xverse_finetuning
- aigc_serving
- aigc_evals
纯粹而干净的代码
https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b