AI大模型探索之路-训练篇25：ChatGLM3微调实战-基于LLaMA-Factory微调改造企业级知识库

系列篇章💥

AI大模型探索之路-训练篇1：大语言模型微调基础认知
AI大模型探索之路-训练篇2：大语言模型预训练基础认知
AI大模型探索之路-训练篇3：大语言模型全景解读
AI大模型探索之路-训练篇4：大语言模型训练数据集概览
AI大模型探索之路-训练篇5：大语言模型预训练数据准备-词元化
AI大模型探索之路-训练篇6：大语言模型预训练数据准备-预处理
AI大模型探索之路-训练篇7：大语言模型Transformer库之HuggingFace介绍
AI大模型探索之路-训练篇8：大语言模型Transformer库-预训练流程编码体验
AI大模型探索之路-训练篇9：大语言模型Transformer库-Pipeline组件实践
AI大模型探索之路-训练篇10：大语言模型Transformer库-Tokenizer组件实践
AI大模型探索之路-训练篇11：大语言模型Transformer库-Model组件实践
AI大模型探索之路-训练篇12：语言模型Transformer库-Datasets组件实践
AI大模型探索之路-训练篇13：大语言模型Transformer库-Evaluate组件实践
AI大模型探索之路-训练篇14：大语言模型Transformer库-Trainer组件实践
AI大模型探索之路-训练篇15：大语言模型预训练之全量参数微调
AI大模型探索之路-训练篇16：大语言模型预训练-微调技术之LoRA
AI大模型探索之路-训练篇17：大语言模型预训练-微调技术之QLoRA
AI大模型探索之路-训练篇18：大语言模型预训练-微调技术之Prompt Tuning
AI大模型探索之路-训练篇19：大语言模型预训练-微调技术之Prefix Tuning
AI大模型探索之路-训练篇20：大语言模型预训练-常见微调技术对比
AI大模型探索之路-训练篇21：Llama2微调实战-LoRA技术微调步骤详解
AI大模型探索之路-训练篇22： ChatGLM3微调实战-从原理到应用的LoRA技术全解
AI大模型探索之路-训练篇23：ChatGLM3微调实战-基于P-Tuning V2技术的实践指南
AI大模型探索之路-训练篇24：ChatGLM3微调实战-多卡方案微调步骤详解

目录

  • 系列篇章💥
  • 前言
  • 一、概述
  • 二、知识库核心架构回顾（RAG）
    • 1、知识数据向量化
    • 2、知识数据检索返回
  • 三、技术选型
    • 1、模型选择ChatGLM3-6B
    • 2、Embedding模型选择
  • 四、改造后的技术选型
  • 五、服务器资源准备
  • 六、私有模型下载测试
    • 1、下载ChatGLM3工程
    • 2、安装依赖
    • 3、模型测试
  • 七、微调工具LLaMA-Factory
    • 1、LLaMA-Factory简介
    • 2、LLaMA-Factory下载安装
      • 1）下载工程
      • 2）创建单独python环境
      • 3）安装依赖
    • 3、LLaMA-Factory测试
      • 1）下载Llama3-8B-Instruct
      • 2）模型微调
      • 3）模型推理
      • 4）模型合并
  • 八、基于模型问题本地知识库
    • 1、环境映射配置
      • 1）AutoDL配置
      • 2）启动web UI界面
      • 3）本地端口映射处理
    • 2、模型下载
      • 1）下载模型（权重相关文件）
      • 2）下载embedding模型
    • 3、数据准备
    • 4、UI界面微调演示和验证
      • 1）微调
      • 2）推理
      • 3）模型合并
    • 5、代码微调演示和验证
    • 6、本地知识库代码改造
  • 总结

前言

在当前信息技术迅猛发展的时代，知识库的构建与应用已成为企业竞争的关键。随着自然语言处理技术的不断进步，基于微调的企业级知识库改造落地方案受到越来越多的关注。在前面的系列篇章中我们分别实践了基于CVP架构-企业级知识库实战落地和基于基于私有模型GLM-企业级知识库开发实战；本文将深入探讨和实践一种基于微调技术的企业级知识库改造方法，以期为企业提供更加高效、安全和可靠的知识管理解决方案。

一、概述

企业知识库架构方案，通常有3中可选方案：
1）基于在线的大模型如ChatGPT，加上Embedding技术，通过更新迭代向量数据库；开发、运维简单，开发门槛比较低；仅需少量的AI知识技能储备，但是需要将知识开放给大模型；
2）基于开源的大模型如GLM，Llama，自己独立部署，同样加上Embedding技术，通过更新迭代向量数据库；开发、运维简单，需要提供硬件GPU资源保障；需要较少的AI知识技能储备，可以保障知识库的隐私安全；
3）基于开源的大模型如GLM，Llama，自己独立部署，采用微调技术，再同样加上Embedding技术，通过更新迭代向量数据库；开发、运维简单，需要提供硬件GPU资源保障；需要较深的AI知识技能储备，可以保障知识库的隐私安全；可以自己定制化扩展。( 如果知识库更新频率较低，可以不需要引入向量数据库作为补充，直接定期微调即可）

二、知识库核心架构回顾（RAG）

1、知识数据向量化

首先，通过文档加载器加载本地知识库数据，然后使用文本拆分器将大型文档拆分为较小的块，便于后续处理。接着，对拆分的数据块进行Embedding向量化处理，最后将向量化后的数据存储到向量数据库中以便于检索。

2、知识数据检索返回

根据用户输入，使用检索器从向量数据库中检索相关的数据块。然后，利用包含问题和检索到的数据的提示，交给ChatModel / LLM（聊天模型/语言生成模型）生成答案。
在这里插入图片描述

三、技术选型

1、模型选择ChatGLM3-6B

1)开源的：需要选择开源的项目方便自主扩展。
2)高性能的：选择各方面性能指标比较好的，能够提升用户体验。
3)可商用的：在不增加额外成本的前提下，保证模型的商用可行性。
4)低成本部署的：部署时要能够以最低成本代价部署运行知识库，降低公司成本开支。
5)中文支持：需要选择对我母语中文支持性比较好的模型，能够更好的解析理解中文语义。
注意：选择ChatGLM3-6B更主要的原因是方便自己能够跑起来（本钱不够）

企业实践可以考虑通义千问-72B（Qwen-72B），阿里云研发的通义千问大模型系列的720亿参数规模的模型。Qwen-72B是基于Transformer的大语言模型,
在超大规模的预训练数据上进行训练得到。预训练数据类型多样，覆盖广泛，包括大量网络文本、专业书籍、代码等。同时，在Qwen-72B的基础上，还使用对齐机制打造了基于大语言模型的AI助手Qwen-72B-Chat。
主要有以下特点：
1）大规模高质量训练语料：使用超过3万亿tokens的数据进行预训练，包含高质量中、英、多语言、代码、数学等数据，涵盖通用及专业领域的训练语料。通过大量对比实验对预训练语料分布进行了优化。
2）强大的性能：Qwen-72B在多个中英文下游评测任务上（涵盖常识推理、代码、数学、翻译等），效果显著超越现有的开源模型。具体评测结果请详见下文。
3）覆盖更全面的词表：相比目前以中英词表为主的开源模型，Qwen-72B使用了约15万大小的词表。该词表对多语言更加友好，方便用户在不扩展词表的情况下对部分语种进行能力增强和扩展。
4）更长的上下文支持：Qwen-72B支持32k的上下文长度。
5）系统指令跟随：Qwen-72B-Chat可以通过调整系统指令，实现角色扮演，语言风格迁移，任务设定，和行为设定等能力。*
资源要求：运行FP16模型需要多卡至少144GB显存（例如2xA100-80G或5xV100-32G）；运行Int4模型（生产环境不建议采用量化技术，避免影响准确度）
至少需要48GB显存（例如1xA100-80G或2xV100-32G）

2、Embedding模型选择

我们要选择一个开源免费的、中文支持性比较好的，场景合适的，各方面排名靠前的嵌入模型。
MTEB排行榜：https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboard ，MTEB是衡量文本嵌入模型在各种嵌入任务上性能的重要基准；可从排行榜中选相应的Enbedding模型；
本次从中选择使用比较广泛的 bge-large-zh-v1.5 （同样也是智谱AI的开源模型），常用的还有text2vec-base-chinese
在这里插入图片描述

四、改造后的技术选型

1）LLM模型：ChatGLM3-6B
2）Embedding模型：bge-large-zh-v1.5/text2vec-base-chinese
3）应用开发框架：LangChain
4）向量数据库：FAISS/pinecone/Milvus
5）WEB框架：streamlit/gradio
6）训练技术：高效微调
7）高效微调技术：LoRA

五、服务器资源准备

在这里插入图片描述

1)如果精度为FP16, 需要GPU显存大概需要16G左右。
2)如果量化为int8, 需要GPU显存大概需要12G左右。
3)如果量化为int4, 需要GPU显存大概需要8.5G左右。
实际情况需要比估算值要更大一点，购买云资源配置如下
在这里插入图片描述

六、私有模型下载测试

1、下载ChatGLM3工程

git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3
在这里插入图片描述

2、安装依赖

执行下面的pip命令，安装依赖
cd ChatGLM3
pip install -r requirements.txt
在这里插入图片描述

3、模型测试

进入basic_demo目录，查看测试的demo，执行脚本：
python cli_demo.py
这个目录放了各种测试用的demo，为了方便使用，本次主要采用命令行客户端的方式测试
在这里插入图片描述

七、微调工具LLaMA-Factory

1、LLaMA-Factory简介

本次采用市面流行的微调工具LLaMA-Factory，实现无代码微调；它提供了简单易用的训练推理一体化WebUI 。
在这里插入图片描述

git地址：https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
特点如下：
1)几乎为0的命令行操作和零代码编辑
2)中英文双语界面即时切换
3)训练、评估和推理一体化界面
4)预置 25 种模型和 24 种多语言训练数据
5)即时的训练状态监控和简洁的模型断点管理

2、LLaMA-Factory下载安装

1）下载工程

git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
在这里插入图片描述

2）创建单独python环境

conda create -n llama_factory python=3.10
conda activate llama_factory

3）安装依赖

cd LLaMA-Factory
pip install -e .[torch,metrics]
在这里插入图片描述

3、LLaMA-Factory测试

使用官网提供的 Llama3-8B-Instruct 进行测试

1）下载Llama3-8B-Instruct

git clone https://www.modelscope.cn/LLM-Research/Meta-Llama-3-8B-Instruct.git
在这里插入图片描述

下面三行命令分别对 Llama3-8B-Instruct 模型进行 LoRA 微调、推理和合并。
注意：执行之前将下面3个文件中的模型地址改为本地下载的地址

2）模型微调

在这里插入图片描述

执行命令：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli train examples/lora_single_gpu/llama3_lora_sft.yaml

也可以直接采用原始命令参数的方式调用，例如：

llamafactory-cli train \--model_name_or_path /root/autodl-tmp/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct \--template llama3

微调结果如下：
在这里插入图片描述

3）模型推理

在这里插入图片描述

执行命令：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli chat examples/inference/llama3_lora_sft.yaml

使用浏览器界面风格推理

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli webchat examples/inference/llama3_lora_sft.yaml
启动 OpenAI 风格 API推理
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli api examples/inference/llama3_lora_sft.yaml

推理如下：
在这里插入图片描述

4）模型合并

在这里插入图片描述

执行命令：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli export examples/merge_lora/llama3_lora_sft.yaml

合并结果：
/root/autodl-tmp/LLaMA-Factory/models/llama3_lora_sft
在这里插入图片描述

八、基于模型问题本地知识库

1、环境映射配置

1）AutoDL配置

（注：仅限于跟我一样用的AutoDL平台的场景）
如果您正在使用 AutoDL，先修改AutoDL的默认对外开放的端口：

export GRADIO_SERVER_PORT=6006

2）启动web UI界面

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 GRADIO_SHARE=1 llamafactory-cli webui

---启动后页面打开展示不全 后改用了老版本的LLaMA-Factory

cd LLaMA-Factory
pip install -r requirements.txt
python src/train_web.py

在这里插入图片描述

3）本地端口映射处理

（注：仅限于跟我一样用的AutoDL平台的场景）
ssh -CNg -L 6006:127.0.0.1:6006 root@123.125.240.150 -p 42151
其中root@123.125.240.150和42151分别是实例中SSH指令的访问地址与端口，请找到自己实例的ssh指令做相应替换。6006:127.0.0.1:6006是指代理实例内6006端口到本地的6006端口。

2、模型下载

1）下载模型（权重相关文件）

在autodl-tmp下新建model用于放模型文件
git clone https://www.modelscope.cn/ZhipuAI/chatglm3-6b.git
在这里插入图片描述

检查权重文件
对比modelscope上的文件列表和文件的大小，检查是否下载完整
在这里插入图片描述

2）下载embedding模型

下载huggingface上的词嵌入模型
git clone https://huggingface.co/BAAI/bge-large-zh-v1.5
git clone https://huggingface.co/shibing624/text2vec-base-chinese
在这里插入图片描述

3、数据准备

{"instruction": "朱利叶斯·凯撒是如何死亡的？","input": "","output": "朱利叶斯·凯撒，又称尤利乌斯·恺撒（Julius Caesar）是古罗马的政治家、军事家和作家。他于公元前44年3月15日被刺杀。 \n\n根据历史记载，当时罗马元老院里一些参议员联合起来策划了对恺撒的刺杀行动，因为他们担心恺撒的统治将给罗马共和制带来威胁。在公元前44年3月15日（又称“3月的艾达之日”），恺撒去参加元老院会议时，被一群参议员包围并被攻击致死。据记载，他身中23刀，其中一刀最终致命。"},{"instruction": "法国的首都是什么？","input": "","output": "法国的首都是巴黎。"},{"instruction": "生成一个人们去野营旅行可能需要的十件物品的清单。","input": "","output": "1. 帐篷: 帐篷是野营必备的物品，可以提供庇护，避免风吹日晒，还能够防止野生动物的干扰。\n2. 睡袋: 睡袋能够为您提供一个温暖舒适的睡眠环境，确保您在野外可以拥有一个良好的睡眠。\n3. 防水夹克: 在野外，天气变化无常，因此携带一件防水夹克十分必要，可以防止您被雨水淋湿。\n4. 照明设备: 如手电筒、头灯等，在野外夜晚黑暗的情况下为您提供照明，确保您的安全。\n5. 烹饪用具: 如便携式炉灶、锅碗瓢盆等，方便您在野外烹饪食物。\n6. 刀具: 如多功能军刀、折叠刀等，能够满足您在野外的各种需求。\n7. 防蚊液: 在野外，蚊虫十分繁多，因此携带防蚊液能够有效避免蚊虫叮咬。\n8. 防晒霜: 日晒对皮肤有害，携带防晒霜能够有效防护紫外线，避免晒伤。\n9. 水壶: 在野外，水是必不可少的，携带一个水壶能够方便您随时饮用。\n10. 随身背包: 一个轻"},{"instruction": "讨论大萧条的原因","input": "","output": "大萧条是20世纪初期发生在全球范围内的经济衰退现象，其中最为严重的地区当属美国。这场经济危机持续了近十年之久，它的起因较为复杂，涉及多方面因素。\n\n首先，我们要提到1929年的股市崩盘。股票价格大幅下跌，导致投资者损失惨重，进而影响了消费信心。\n\n其次，当时的金融政策也是一个重要因素。为了维持金本位制度，联邦储备系统采取紧缩政策，却进一步加剧了资金短缺的问题。\n\n此外，当时政府对失业率的应对不力，社会保障制度不健全，也为经济衰退的进一步恶化埋下了祸根。\n\n最后，国际贸易也受到了影响。由于当时许多国家采取贸易保护主义政策，全球贸易额大幅下降，给各国经济造成了巨大冲击。\n\n综上所述，大萧条的原因是多方面的，涉及到金融政策，国际贸易，社会保障制度等多个领域。它给全球经济发展带来了严重的挑战，也为我们提供了深刻的历史经验教训。"}

将数据集添加到数据集库中
在这里插入图片描述

4、UI界面微调演示和验证

通过界面进行微调测试、再通过界面进行模型推理、最后在界面上直接进行模型合并

1）微调

默认是在Train训练页面；且训练阶段为“Supervised Fine-Tuning”（SFT）微调阶段
在这里插入图片描述

命令预览如下：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_bash.py \--stage sft \--do_train True \--model_name_or_path /root/autodl-tmp/model/chatglm3-6b \--finetuning_type lora \--template chatglm3 \--dataset_dir data \--dataset mydata \--cutoff_len 1024 \--learning_rate 5e-05 \--num_train_epochs 3.0 \--max_samples 20000 \--per_device_train_batch_size 4 \--gradient_accumulation_steps 4 \--lr_scheduler_type cosine \--max_grad_norm 1.0 \--logging_steps 5 \--save_steps 100 \--warmup_steps 0 \--lora_rank 8 \--lora_dropout 0.1 \--lora_target query_key_value \--output_dir saves/ChatGLM3-6B-Chat/lora/train_2024-05-20-21-25-48 \--fp16 True \--val_size 0.1 \--evaluation_strategy steps \--eval_steps 100 \--load_best_model_at_end True \--plot_loss True

微调结束：
在这里插入图片描述
输出文件如下：
在这里插入图片描述

2）推理

切换到聊天模式，加载模型之后即可进行聊天提问
在这里插入图片描述

3）模型合并

先刷新适配器，再选择微调时输出的目录；设置最大的块大小；设置合并后导出的模型目录，进行导出
在这里插入图片描述

5、代码微调演示和验证

基于代码调用合并后的模型，进行推理验证，样例如下：
在这里插入图片描述

6、本地知识库代码改造

只需要将原来中直接引入"THUDM/chatglm3-6b"的地址，改为本地合并后的模型地址 “/root/autodl-tmp/model/chatglm3-6b-sft” 即可；
修改llm_model.py中的get_chatglm3_6b_model方法

def get_chatglm3_6b_model(model_path=keys.Keys.CHATGLM3_MODEL_PATH):MODEL_PATH = "/root/autodl-tmp/model/chatglm3-6b-sft" #"THUDM/chatglm3-6b"llm = chatglm3(llm.load_model(model_name_or_path=MODEL_PATH)return llm

其他内容和前面AI大模型探索之路-实战篇3基于私有模型GLM-企业级知识库开发实战中一样
启动运行测试：
在这里插入图片描述

总结

通过本文的深入分析和实践，我们成功地实现了一种基于微调技术的企业级知识库改造落地方案。这一方案充分结合了自然语言处理技术和企业的实际需求，不仅提高了知识库构建的效率，还确保了数据的安全性和隐私性。在实践中，我们采用了开源的ChatGLM3-6B模型作为基础，通过微调技术对其进行优化，使其更加适应企业的应用场景。同时，我们还探讨了不同的知识库架构方案，为企业提供了更多的选择空间。

在这里插入图片描述

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vivado2020.2创建hls仿真工程实现led闪烁

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下载vivado2020.2后会有这个出现在桌面 点击进入创建工程&#xff0c;这里注意不要有前面的\我再复制的时候复制错了导致创建失败 按f光标就会跳转到下一个f开头的函数处&#xff0c;要查找其他函数也同理 生成了一个synthesis summary文件 找到目录下生成的.v文件 an 点…
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