【亲测免费】 GLM-130B 开源项目安装与使用指南

项目概述

GLM-130B 是一个强大的开源双语（英语和中文）预训练模型，拥有130亿参数，基于General Language Model架构进行预训练。该模型设计用于在单个A100或V100 GPU服务器上执行推理任务，并通过INT4量化进一步降低了对硬件的需求，使其可在配备RTX 3090 GPU的服务器上运行。此指引将帮助您了解其目录结构、启动文件和配置文件，以便高效地使用GLM-130B。

1. 项目目录结构及介绍

├── README.md          # 项目主说明文件，包括基本介绍和快速开始指导。
├── src                # 源代码目录，包含核心模型实现和其他重要组件。
│   ├── model.py       # 模型定义文件，这里封装了GLM-130B的架构。
│   ├── trainer.py     # 训练器文件，管理模型训练过程。
│   └── ...            # 其他相关模块文件。
├── data               # 数据处理目录，存放数据预处理脚本或示例数据集。
├── config             # 配置文件夹，包含不同环境下的配置模板。
│   └── glm_config.yaml # 主配置文件，设置训练、评估和预测的相关参数。
├── scripts            # 脚本目录，提供快速执行任务的命令脚本。
│   ├── train.sh       # 训练脚本示例。
│   └── eval.sh        # 评估脚本示例。
├── requirements.txt   # 项目依赖清单。
├── setup.sh           # 环境设置脚本，用于快速搭建开发环境。
└── examples           # 示例代码或案例研究，展示如何使用GLM-130B。

注意: 上述目录结构是基于典型的机器学习/深度学习项目的标准布局，具体细节可能会在实际仓库中有所差异。请参照GitHub仓库中的最新结构为准。

2. 项目启动文件介绍

• train.sh 启动训练流程的脚本。通常，它会调用src/trainer.py中的逻辑，并依据配置文件(config/glm_config.yaml)来设定训练参数，如批次大小、学习率等。

• eval.sh 进行模型评估的脚本。同样依赖于配置文件来指定评估数据集和模型加载路径等信息。

3. 项目的配置文件介绍

• glm_config.yaml 此文件是项目的核心配置文件，包含了模型训练、评估及预测的所有关键设置。通常包括以下部分：
  • model: 指定模型的类型和路径。
  • data: 数据集路径、预处理方式和批处理大小等。
  • training: 包括学习率、总迭代次数、是否启用混合精度训练等训练相关参数。
  • evaluation: 评估指标、频率和验证集的设置。
  • logging: 日志记录的配置。

使用说明:

• 在开始任何操作之前，确保已经阅读并理解README.md提供的快速开始指南。
• 根据你的实验需求调整glm_config.yaml中的参数。
• 使用setup.sh脚本来准备开发环境，安装必要的库和依赖。
• 通过执行train.sh或eval.sh脚本来开始训练或评估模型。

记得查看GitHub仓库的最新动态和更新，以获取最准确的信息和最佳实践建议。