ChatGLM-LoRA-RLHF-PyTorch 使用教程

项目介绍

ChatGLM-LoRA-RLHF-PyTorch 是一个完整的流水线，用于在消费级硬件上使用 LoRA 和 RLHF 对 ChatGLM 大型语言模型进行微调。该项目实现了基于 ChatGLM 架构的 RLHF（Reinforcement Learning with Human Feedback），基本上是 ChatGPT，但使用了 ChatGLM。

项目快速启动

环境设置

首先，确保你的环境满足以下要求：

• 穷人卡：2080Ti 12G
• torch==2.0.0
• cuda==11.8

克隆项目

git clone https://github.com/jackaduma/ChatGLM-LoRA-RLHF-PyTorch.git
cd ChatGLM-LoRA-RLHF-PyTorch

安装依赖

pip install -r requirements.txt

数据处理

将 Alpaca 数据集转换为 jsonl 格式：

python cover_alpaca2jsonl.py --data_path data/alpaca_data.json --save_path data/alpaca_data.jsonl

监督微调

python train.py --config configs/sft.yaml

合并 PEFT 适配器到模型

python merge_adapter.py --model_path path/to/model --adapter_path path/to/adapter

应用案例和最佳实践

案例一：对话系统优化

通过微调 ChatGLM 模型，可以显著提升对话系统的自然语言理解和生成能力。例如，在客服机器人中，微调后的模型能够更准确地理解用户问题并提供相应的解答。

案例二：内容生成

在内容生成领域，微调后的 ChatGLM 模型可以用于生成高质量的文章、新闻摘要等。通过 RLHF 的训练，模型能够更好地捕捉人类写作的风格和语境。

典型生态项目

1. Alpaca-Lora

Alpaca-Lora 是一个用于环境配置的项目，提供了必要的依赖和工具，以便于快速搭建和运行 ChatGLM-LoRA-RLHF-PyTorch 项目。

2. ChatGLM-Tuning

ChatGLM-Tuning 提供了数据处理和模型微调的脚本，是 ChatGLM-LoRA-RLHF-PyTorch 项目的重要组成部分。

3. TRL

TRL（Transformer Reinforcement Learning）是一个用于强化学习的库，支持在 Transformer 模型上进行 RLHF 训练。

通过这些生态项目的配合使用，可以更高效地进行 ChatGLM 模型的微调和优化。