ChatGLM-Tuning 项目教程

ChatGLM-Tuning 项目教程

ChatGLM-Tuning基于ChatGLM-6B + LoRA的Fintune方案项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/ChatGLM-Tuning

1. 项目目录结构及介绍

该项目的目录结构如下：

ChatGLM-Tuning/
├── README.md       # 项目说明文件
├── data/           # 存放数据集的目录
│   └── train.txt   # 训练数据样例
├── src/            # 代码源文件
│   ├── config.py   # 配置参数文件
│   ├── finetune.py # 主要的微调脚本
│   └── utils.py    # 辅助工具函数
└── requirements.txt # 依赖包列表

• README.md: 项目的基本信息和指南。
• data/: 包含用于训练模型的数据文件。
• src/: 项目的核心代码所在，包括微调逻辑和辅助工具。
  • config.py: 配置参数模块，定义了模型训练的相关设置。
  • finetune.py: 微调脚本，负责加载数据、设置模型并执行训练过程。
  • utils.py: 提供如数据预处理等辅助功能的函数。
• requirements.txt: 项目所需第三方库的清单。

2. 项目的启动文件介绍

主要的启动文件是 src/finetune.py。要运行微调流程，你可以按照以下步骤操作：

1. 确保你的环境中已经安装了所有必要的依赖项。在项目根目录下运行：

   pip install -r requirements.txt
   

2. 根据需求修改 src/config.py 中的配置参数，例如模型路径、数据路径、训练参数等。

3. 执行微调脚本：

   python src/finetune.py
   

该脚本会根据配置文件加载模型，准备数据，然后开始微调过程。

3. 项目的配置文件介绍

src/config.py 文件包含了项目训练过程中的各种配置参数。典型的一些配置可能包括：

• model_path: 模型的预训练权重路径。
• train_data_path: 训练数据文件的路径。
• val_data_path: 验证数据文件的路径（可选）。
• batch_size: 训练批大小。
• learning_rate: 学习率。
• num_epochs: 训练轮数。
• warmup_steps: 学习率预热步数。
• save_dir: 微调后模型保存的目录。

在开始微调之前，你需要根据实际情况调整这些参数以满足特定的微调任务要求。如果你正在使用自己的数据或不同的硬件配置，可能需要调整 batch_size 和 num_epochs 等参数以适应资源。

ChatGLM-Tuning基于ChatGLM-6B + LoRA的Fintune方案项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/ChatGLM-Tuning