# ChatGLM2-6B

## 论文
`GLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling`
- [https://arxiv.org/abs/2103.10360](https://arxiv.org/abs/2103.10360)

## 模型结构
ChatGLM2-6B 是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本。ChatGLM2-6B同样采用Transformer模型结构：

<div align="center">
<img src="ptuning/media/transformers.jpg" width="300" height="400">
</div>

以下是ChatGLM2-6B的主要网络参数配置：


| 模型名称 | 隐含层维度 | 层数 | 头数 | 词表大小 | 位置编码 | 最大长 |
| -------- | -------- | -------- | -------- | -------- | -------- | -------- | 
|ChatGLM-6B | 4,096 | 28 | 32 | 65024 |  RoPE | 32768 |


## 算法原理
模型基于 [General Language Model (GLM)](https://github.com/THUDM/GLM) 架构，GLM是一种基于Transformer的语言模型，以自回归空白填充为训练目标，同时具备自回归和自编码能力。

<div align="center">
<img src="ptuning/media/GLM.png" width="550" height="200">
</div>


## 环境配置

### Docker(方式一)
推荐使用docker方式运行，提供拉取的docker镜像：
```
docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-ubuntu20.04-dtk24.04.1-py3.10
```

进入docker，安装docker中没有的依赖:
```
docker run -dit --network=host --name=chatglm --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --ipc=host --shm-size=16G  --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -u root --ulimit stack=-1:-1 -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro --ulimit memlock=-1:-1 image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-ubuntu20.04-dtk24.04.1-py3.10
docker exec -it chatglm /bin/bash
pip install transformers==4.28.0 -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com
pip install accelerate sentencepiece mdtex2html gradio rouge_chinese nltk jieba datasets==2.20.0 protobuf peft==0.5.0 pydantic==1.10.9 -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com
```
### Dockerfile(方式二)
```
docker build -t chatglm2:latest .
docker run -dit --network=host --name=chatglm2 --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --ipc=host --shm-size=16G  --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -u root -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro --ulimit stack=-1:-1 --ulimit memlock=-1:-1 chatglm2:latest
docker exec -it chatglm2 /bin/bash
```

### Conda（方法三）
1. 创建conda虚拟环境：
```
conda create -n chatglm python=3.10
```

2. 关于本项目DCU显卡所需的工具包、深度学习库等均可从[光合](https://developer.hpccube.com/tool/)开发者社区下载安装。
- DTK 24.04.1
- Pytorch 2.1.0
- Deepspeed 0.12.3

    Tips：以上dtk驱动、python、deepspeed等工具版本需要严格一一对应。

3. 其它依赖库参照requirements.txt安装：
```
pip install -r requirements.txt
```

## 数据集
本仓库以 [ADGEN](https://aclanthology.org/D19-1321.pdf) (广告生成) 数据集为例介绍代码的使用方法，该数据集任务为根据输入（content）生成一段广告词（summary），以下为下载地址：
- [Google Drive](https://drive.google.com/file/d/13_vf0xRTQsyneRKdD1bZIr93vBGOczrk/view?usp=sharing) 或者 [Tsinghua Cloud](https://cloud.tsinghua.edu.cn/f/b3f119a008264b1cabd1/?dl=1)

数据集SCNet快速下载链接[AdvertiseGen](http://113.200.138.88:18080/aidatasets/project-dependency/advertisegen)

下载处理好的 ADGEN 数据集，将解压后的AdvertiseGen目录放到 [ptuning](./ptuning)本目录下。数据集目录结构如下：
```
 ── AdvertiseGen
    │   ├── dev.json
    │   └── train.json
```
### 模型下载
Hugging Face模型下载地址：
[ChatGLM2-6B](https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b)

## 训练

### P-tuning v2 微调训练
本仓库实现了对于ChatGLM-6B模型基于[P-Tuning v2](https://github.com/THUDM/P-tuning-v2)的微调。P-Tuning v2是由清华大学提出的一种高效参数微调方法。

#### 单机多卡训练
```
    cd ptuning
    bash ptuning_train.sh
```
注意：请根据自己的需求配置其中的模型路径、数据集路径、batchsize、学习率等参数；
如果需要更改指定的显卡编号，可以在ptuning_train.sh脚本中使用--include=localhost，替换CUDA_VISIBLE_DEVICES。
比如使用4,5,6,7号卡，则将CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3删除，在deepspeed后面增加--include=localhost:4,5,6,7。

#### 推理测评
在 P-tuning v2 训练时模型只保存 PrefixEncoder 部分的参数，所以在推理时需要同时加载原 ChatGLM-6B 模型以及 PrefixEncoder 的权重，可直接运行一下命令：
```
    cd ptuning
    bash evaluate_ptuning.sh
```


### Finetune全参数微调

#### 单机多卡训练
```
    cd ptuning
    bash ft_train.sh
```
注意：请根据自己的需求配置其中的模型路径、数据集路径、batchsize、学习率等参数；

#### 集群训练
```
    cd ptuning/multi_node
    bash run_train.sh
```
注意：请根据自己的需求配置其中的模型路径、数据集路径、batchsize、学习率等参数；


#### 推理测评
```
    cd ptuning
    bash evaluate_finetune.sh
```


### LoRA 微调训练
#### 单机多卡训练
```
    cd ptuning/lora
    bash lora_train.sh
```
#### LoRA推理
```
    python infer_lora.py
```



## 推理
运行如下命令：

    python cli_demo.py

程序会在命令行中进行交互式的对话，在命令行中输入指示并回车即可生成回复，输入 clear 可以清空对话历史，输入 stop 终止程序。


## Result
- 推理效果如下：
<div align="center">
<img src="./ptuning/media/cli.png" width="650" height="100">
</div>

### 精度
无


## 应用场景

### 算法类别

`对话问答`

### 热点应用行业

`医疗,教育,科研,金融`

## 源码仓库及问题反馈

- https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/chatglm2-6b_pytorch

## 参考

- [THUDM/ChatGLM2-6B](https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B/tree/main)
- [zero_nlp](https://github.com/yuanzhoulvpi2017/zero_nlp/tree/main)

