大模型LLM微调经验总结&项目更新
写在前面
大家好，我是刘聪NLP。
为了庆祝首篇千赞文章，首个千Star项目，周末对大模型微调项目代码进行了重构，支持ChatGLM和ChatGLM2模型微调的切换，增加了代码的可读性，并且支持Freeze方法、Lora方法、P-Tuning方法、「全量参数方法」微调。
PS：在对Chat类模型进行SFT时，一定要遵循模型原始的系统指令，否则会出现严重的遗忘或微调效果不明显现象。
GitHub: https://github.com/liucongg/ChatGLM-Finetuning
大模型微调经验分享&总结：https://zhuanlan.zhihu.com/p/620885226
更新说明
为什么要更新？
其实一开始这个项目是ChatGLM刚刚出来，笔者进行单卡微调的代码（写的会比较随意），主要是为了帮助大家跑通整个SFT的流程，更加理解代码。没想到获得了这么多关注，并且ChatGLM2也出了，很多网友都提问是否支持，因此做了项目的更新，代码的重构。（后面可能会支持更多模型吧）
相比于V0.1版本，目前版本做了如下更新：
项目仍然采用非Trainer的写法，虽然Trainer代码简单，但不易修改，大模型时代算法工程师本就成为了数据工程师，因此更需了解训练流程及步骤。 不仅支持单卡训练，也支持多卡训练。 代码中关键内容增加了中文注释。 数据格式已经更新为广泛使用的{"instruction": instruction, "input": input, "output": output}格式。 不仅支持微量参数训练，也支持全量参数训练（至少两块A40） 由于ChatGLM官方代码和模型之前一直在更新，目前代码和模型使用的是最新版本（20230806）。 训练数据构建过程，与ChatGLM、ChatGLM2推理一致，见utils.py文件内容，并且在采用单指令集方式，使得模型并没有出现严重的灾难性遗忘。 统计了不同方法显存占用情况。
微调方法
模型微调时，如果遇到显存不够的情况，可以开启gradient_checkpointing、zero3、offload等参数来节省显存。
本文章对gradient_checkpointing、zero3、offload暂时不做过多介绍，后面会进行专项介绍，或者大家可以自行搜索其原理。
Freeze方法
Freeze方法，即参数冻结，对原始模型部分参数进行冻结操作，仅训练部分参数，以达到在单卡或多卡，不进行TP或PP操作就可以对大模型进行训练。
微调代码，见train.py，核心部分如下：
freeze_module_name = args.freeze_module_name.split(",")
for name, param in model.named_parameters():
if not any(nd in name for nd in freeze_module_name):
param.requires_grad = False
针对模型不同层进行修改，可以自行修改freeze_module_name参数配置，例如"layers.27.,layers.26.,layers.25.,layers.24."。训练代码均采用DeepSpeed进行训练，可设置参数包含train_path、model_name_or_path、mode、train_type、freeze_module_name、ds_file、num_train_epochs、per_device_train_batch_size、gradient_accumulation_steps、output_dir等， 可根据自己的任务配置。
ChatGLM单卡训练
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 deepspeed --master_port 520 train.py \
--train_path data/spo_0.json \
--model_name_or_path ChatGLM-6B/ \
--per_device_train_batch_size 1 \
--max_len 1560 \
--max_src_len 1024 \
--learning_rate 1e-4 \
--weight_decay 0.1 \
--num_train_epochs 2 \
--gradient_accumulation_steps 4 \
--warmup_ratio 0.1 \
--mode glm \
--train_type freeze \
--freeze_module_name "layers.27.,layers.26.,layers.25.,layers.24." \
--seed 1234 \
--ds_file ds_zero2_no_offload.json \
--gradient_checkpointing \
--show_loss_step 10 \
--output_dir ./output-glm
ChatGLM四卡训练，通过CUDA_VISIBLE_DEVICES控制具体哪几块卡进行训练，如果不加该参数，表示使用运行机器上所有卡进行训练
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 deepspeed --master_port 520 train.py \
--train_path data/spo_0.json \
--model_name_or_path ChatGLM-6B/ \
--per_device_train_batch_size 1 \
--max_len 1560 \
--max_src_len 1024 \
--learning_rate 1e-4 \
--weight_decay 0.1 \
--num_train_epochs 2 \
--gradient_accumulation_steps 4 \
--warmup_ratio 0.1 \
--mode glm \
--train_type freeze \
--freeze_module_name "layers.27.,layers.26.,layers.25.,layers.24." \
--seed 1234 \
--ds_file ds_zero2_no_offload.json \
--gradient_checkpointing \
--show_loss_step 10 \
--output_dir ./output-glm
ChatGLM2单卡训练
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 deepspeed --master_port 520 train.py \
--train_path data/spo_0.json \
--model_name_or_path ChatGLM2-6B/ \
--per_device_train_batch_size 1 \
--max_len 1560 \
--max_src_len 1024 \
--learning_rate 1e-4 \
--weight_decay 0.1 \
--num_train_epochs 2 \
--gradient_accumulation_steps 4 \
--warmup_ratio 0.1 \
--mode glm2 \
--train_type freeze \
--freeze_module_name "layers.27.,layers.26.,layers.25.,layers.24." \
--seed 1234 \
--ds_file ds_zero2_no_offload.json \
--gradient_checkpointing \
--show_loss_step 10 \
--output_dir ./output-glm2
ChatGLM2四卡训练，通过CUDA_VISIBLE_DEVICES控制具体哪几块卡进行训练，如果不加该参数，表示使用运行机器上所有卡进行训练
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 deepspeed --master_port 520 train.py \
--train_path data/spo_0.json \
--model_name_or_path ChatGLM2-6B/ \
--per_device_train_batch_size 1 \
--max_len 1560 \
--max_src_len 1024 \
--learning_rate 1e-4 \
--weight_decay 0.1 \
--num_train_epochs 2 \
--gradient_accumulation_steps 4 \
--warmup_ratio 0.1 \
--mode glm2 \
--train_type freeze \
--freeze_module_name "layers.27.,layers.26.,layers.25.,layers.24." \
--seed 1234 \
--ds_file ds_zero2_no_offload.json \
--gradient_checkpointing \
--show_loss_step 10 \
--output_dir ./output-glm2
PS：ChatGLM微调时所用显存要比ChatGLM2多，详细显存占比如下：
PT方法
PT方法，即P-Tuning方法，参考ChatGLM官方代码 ，是一种针对于大模型的soft-prompt方法。
P-Tuning仅对大模型的Embedding加入新的参数。 P-Tuning-V2，将大模型的Embedding和每一层前都加上新的参数。
P-Tuning: https://arxiv.org/abs/2103.10385
P-Tuning-V2: https://arxiv.org/abs/2110.07602
微调代码，见train.py，核心部分如下：
config = MODE[args.mode]["config"].from_pretrained(args.model_name_or_path)
config.pre_seq_len = args.pre_seq_len
config.prefix_projection = args.prefix_projection
model = MODE[args.mode]["model"].from_pretrained(args.model_name_or_path, config=config)
for name, param in model.named_parameters():
if not any(nd in name for nd in ["prefix_encoder"]):
param.requires_grad = False
当prefix_projection为True时，为P-Tuning-V2方法，在大模型的Embedding和每一层前都加上新的参数；为False时，为P-Tuning方法，仅在大模型的Embedding上新的参数。
训练代码均采用DeepSpeed进行训练，可设置参数包含train_path、model_name_or_path、mode、train_type、pre_seq_len、prefix_projection、ds_file、num_train_epochs、per_device_train_batch_size、gradient_accumulation_steps、output_dir等， 可根据自己的任务配置。
ChatGLM单卡训练
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 deepspeed --master_port 520 train.py \
--train_path data/spo_0.json \
--model_name_or_path ChatGLM-6B \
--per_device_train_batch_size 1 \
--max_len 768 \
--max_src_len 512 \
--learning_rate 1e-4 \
--weight_decay 0.1 \
--num_train_epochs 2 \
--gradient_accumulation_steps 4 \
--warmup_ratio 0.1 \
--mode glm \
--train_type ptuning \
--seed 1234 \
--ds_file ds_zero2_no_offload.json \
--gradient_checkpointing \
--show_loss_step 10 \
--pre_seq_len 16 \
--prefix_projection True \
--output_dir ./output-glm
ChatGLM四卡训练，通过CUDA_VISIBLE_DEVICES控制具体哪几块卡进行训练，如果不加该参数，表示使用运行机器上所有卡进行训练
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 deepspeed --master_port 520 train.py \
--train_path data/spo_0.json \
--model_name_or_path ChatGLM-6B \
--per_device_train_batch_size 1 \
--max_len 1560 \
--max_src_len 1024 \
--learning_rate 1e-4 \
--weight_decay 0.1 \
--num_train_epochs 2 \
--gradient_accumulation_steps 4 \
--warmup_ratio 0.1 \
--mode glm \
--train_type ptuning \
--seed 1234 \
--ds_file ds_zero2_no_offload.json \
--gradient_checkpointing \
--show_loss_step 10 \
--pre_seq_len 16 \
--prefix_projection True \
--output_dir ./output-glm
ChatGLM2单卡训练
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 deepspeed --master_port 520 train.py \
--train_path data/spo_0.json \
--model_name_or_path ChatGLM2-6B \
--per_device_train_batch_size 1 \
--max_len 1560 \
--max_src_len 1024 \
--learning_rate 1e-4 \
--weight_decay 0.1 \
--num_train_epochs 2 \
--gradient_accumulation_steps 4 \
--warmup_ratio 0.1 \
--mode glm2 \
--train_type ptuning \
--seed 1234 \
--ds_file ds_zero2_no_offload.json \
--gradient_checkpointing \
--show_loss_step 10 \
--pre_seq_len 16 \
--prefix_projection True \
--output_dir ./output-glm2
ChatGLM2四卡训练，通过CUDA_VISIBLE_DEVICES控制具体哪几块卡进行训练，如果不加该参数，表示使用运行机器上所有卡进行训练
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 deepspeed --master_port 520 train.py \
--train_path data/spo_0.json \
--model_name_or_path ChatGLM2-6B \
--per_device_train_batch_size 1 \
--max_len 1560 \
--max_src_len 1024 \
--learning_rate 1e-4 \
--weight_decay 0.1 \
--num_train_epochs 2 \
--gradient_accumulation_steps 4 \
--warmup_ratio 0.1 \
--mode glm2 \
--train_type ptuning \
--seed 1234 \
--ds_file ds_zero2_no_offload.json \
--gradient_checkpointing \
--show_loss_step 10 \
--pre_seq_len 16 \
--prefix_projection True \
--output_dir ./output-glm2
PS：ChatGLM微调时所用显存要比ChatGLM2多，详细显存占比如下：
Lora方法
Lora方法，即在大型语言模型上对指定参数（权重矩阵）并行增加额外的低秩矩阵，并在模型训练过程中，仅训练额外增加的并行低秩矩阵的参数。当“秩值”远小于原始参数维度时，新增的低秩矩阵参数量也就很小。在下游任务tuning时，仅须训练很小的参数，但能获取较好的表现结果。
Paper: https://arxiv.org/abs/2106.09685
Github: https://github.com/microsoft/LoRA
HuggingFace封装的peft库: https://github.com/huggingface/peft
微调代码，见train.py，核心部分如下：
model = MODE[args.mode]["model"].from_pretrained(args.model_name_or_path)
lora_module_name = args.lora_module_name.split(",")
config = LoraConfig(r=args.lora_dim,
lora_alpha=args.lora_alpha,
target_modules=lora_module_name,
lora_dropout=args.lora_dropout,
bias="none",
task_type="CAUSAL_LM",
inference_mode=False,
)
model = get_peft_model(model, config)
model.config.torch_dtype = torch.float32
训练代码均采用DeepSpeed进行训练，可设置参数包含train_path、model_name_or_path、mode、train_type、lora_dim、lora_alpha、lora_dropout、lora_module_name、ds_file、num_train_epochs、per_device_train_batch_size、gradient_accumulation_steps、output_dir等， 可根据自己的任务配置。
ChatGLM单卡训练
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 deepspeed --master_port 520 train.py \
--train_path data/spo_0.json \
--model_name_or_path ChatGLM-6B \
--per_device_train_batch_size 1 \
--max_len 1560 \
--max_src_len 1024 \
--learning_rate 1e-4 \
--weight_decay 0.1 \
--num_train_epochs 2 \
--gradient_accumulation_steps 4 \
--warmup_ratio 0.1 \
--mode glm \
--train_type lora \
--lora_dim 16 \
--lora_alpha 64 \
--lora_dropout 0.1 \
--lora_module_name "query_key_value" \
--seed 1234 \
--ds_file ds_zero2_no_offload.json \
--gradient_checkpointing \
--show_loss_step 10 \
--output_dir ./output-glm
ChatGLM四卡训练，通过CUDA_VISIBLE_DEVICES控制具体哪几块卡进行训练，如果不加该参数，表示使用运行机器上所有卡进行训练
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 deepspeed --master_port 520 train.py \
--train_path data/spo_0.json \
--model_name_or_path ChatGLM-6B \
--per_device_train_batch_size 1 \
--max_len 1560 \
--max_src_len 1024 \
--learning_rate 1e-4 \
--weight_decay 0.1 \
--num_train_epochs 2 \
--gradient_accumulation_steps 4 \
--warmup_ratio 0.1 \
--mode glm \
--train_type lora \
--lora_dim 16 \
--lora_alpha 64 \
--lora_dropout 0.1 \
--lora_module_name "query_key_value" \
--seed 1234 \
--ds_file ds_zero2_no_offload.json \
--gradient_checkpointing \
--show_loss_step 10 \
--output_dir ./output-glm
ChatGLM2单卡训练
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 deepspeed --master_port 520 train.py \
--train_path data/spo_0.json \
--model_name_or_path ChatGLM2-6B \
--per_device_train_batch_size 1 \
--max_len 1560 \
--max_src_len 1024 \
--learning_rate 1e-4 \
--weight_decay 0.1 \
--num_train_epochs 2 \
--gradient_accumulation_steps 4 \
--warmup_ratio 0.1 \
--mode glm2 \
--train_type lora \
--lora_dim 16 \
--lora_alpha 64 \
--lora_dropout 0.1 \
--lora_module_name "query_key_value,dense_h_to_4h,dense_4h_to_h,dense" \
--seed 1234 \
--ds_file ds_zero2_no_offload.json \
--gradient_checkpointing \
--show_loss_step 10 \
--output_dir ./output-glm2
ChatGLM2四卡训练，通过CUDA_VISIBLE_DEVICES控制具体哪几块卡进行训练，如果不加该参数，表示使用运行机器上所有卡进行训练
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 deepspeed --master_port 520 train.py \
--train_path data/spo_0.json \
--model_name_or_path ChatGLM2-6B \
--per_device_train_batch_size 1 \
--max_len 1560 \
--max_src_len 1024 \
--learning_rate 1e-4 \
--weight_decay 0.1 \
--num_train_epochs 2 \
--gradient_accumulation_steps 4 \
--warmup_ratio 0.1 \
--mode glm2 \
--train_type lora \
--lora_dim 16 \
--lora_alpha 64 \
--lora_dropout 0.1 \
--lora_module_name "query_key_value,dense_h_to_4h,dense_4h_to_h,dense" \
--seed 1234 \
--ds_file ds_zero2_no_offload.json \
--gradient_checkpointing \
--show_loss_step 10 \
--output_dir ./output-glm2
PS：ChatGLM微调时所用显存要比ChatGLM2多，详细显存占比如下：
注意：Lora方法在模型保存时仅保存了Lora训练参数，因此在模型预测时需要将模型参数进行合并，具体参考merge_lora.py。
全参方法
全参方法，对大模型进行全量参数训练，主要借助DeepSpeed-Zero3方法，对模型参数进行多卡分割，并借助Offload方法，将优化器参数卸载到CPU上以解决显卡不足问题。
微调代码，见train.py，核心部分如下：
model = MODE[args.mode]["model"].from_pretrained(args.model_name_or_path)
训练代码均采用DeepSpeed进行训练，可设置参数包含train_path、model_name_or_path、mode、train_type、ds_file、num_train_epochs、per_device_train_batch_size、gradient_accumulation_steps、output_dir等， 可根据自己的任务配置。
ChatGLM四卡训练，通过CUDA_VISIBLE_DEVICES控制具体哪几块卡进行训练，如果不加该参数，表示使用运行机器上所有卡进行训练
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 deepspeed --master_port 520 train.py \
--train_path data/spo_0.json \
--model_name_or_path ChatGLM-6B \
--per_device_train_batch_size 1 \
--max_len 1560 \
--max_src_len 1024 \
--learning_rate 1e-4 \
--weight_decay 0.1 \
--num_train_epochs 2 \
--gradient_accumulation_steps 4 \
--warmup_ratio 0.1 \
--mode glm \
--train_type all \
--seed 1234 \
--ds_file ds_zero3_offload.json \
--gradient_checkpointing \
--show_loss_step 10 \
--output_dir ./output-glm
ChatGLM2四卡训练，通过CUDA_VISIBLE_DEVICES控制具体哪几块卡进行训练，如果不加该参数，表示使用运行机器上所有卡进行训练
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 deepspeed --master_port 520 train.py \
--train_path data/spo_0.json \
--model_name_or_path ChatGLM2-6B \
--per_device_train_batch_size 1 \
--max_len 1560 \
--max_src_len 1024 \
--learning_rate 1e-4 \
--weight_decay 0.1 \
--num_train_epochs 2 \
--gradient_accumulation_steps 4 \
--warmup_ratio 0.1 \
--mode glm2 \
--train_type all \
--seed 1234 \
--ds_file ds_zero3_no_offload.json \
--gradient_checkpointing \
--show_loss_step 10 \
--output_dir ./output-glm2
PS：ChatGLM微调时所用显存要比ChatGLM2多，详细显存占比如下：
运行环境
cpm_kernels==1.0.11
deepspeed==0.9.0
numpy==1.24.2
peft==0.3.0
sentencepiece==0.1.96
tensorboard==2.11.0
tensorflow==2.13.0
torch==1.13.1+cu116
tqdm==4.64.1
transformers==4.27.1
Star History
总结
希望该项目可以帮助大家更好地微调大模型，愿大家以后可以实现“大模型”自由。
请多多关注知乎「刘聪NLP」，有问题的朋友也欢迎加我微信「logCong」私聊，交个朋友吧，一起学习，一起进步。我们的口号是“生命不止，学习不停”。PS：交流2群已经成立，欢迎加入。
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