之前尝试了基于ChatGLM-6B使用LoRA进行参数高效微调，本文给大家分享使用DeepSpeed和P-Tuning v2对ChatGLM-6B进行微调，相关代码放置在GitHub上面：llm-action。

ChatGLM-6B简介

ChatGLM-6B相关的简介请查看之前的文章，这里不再赘述。

P-Tuning v2简介

P-Tuning是一种较新的模型微调方法，它采用了参数剪枝的技术，可以将微调的参数量减少到原来的0.1%。具体来说，P-Tuning v2是基于P-Tuning v1的升级版，主要的改进在于采用了更加高效的剪枝方法，可以进一步减少模型微调的参数量。

P-Tuning v2的原理是通过对已训练好的大型语言模型进行参数剪枝，得到一个更加小巧、效率更高的轻量级模型。具体地，P-Tuning v2首先使用一种自适应的剪枝策略，对大型语言模型中的参数进行裁剪，去除其中不必要的冗余参数。然后，对于被剪枝的参数，P-Tuning v2使用了一种特殊的压缩方法，能够更加有效地压缩参数大小，并显著减少模型微调的总参数量。

总的来说，P-Tuning v2的核心思想是让模型变得更加轻便、更加高效，同时尽可能地保持模型的性能不受影响。这不仅可以加快模型的训练和推理速度，还可以减少模型在使用过程中的内存和计算资