# GLM-4-9b
## 论文
暂无

## 模型结构
基于transformer结构
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    <img src="./doc/transformers.jpg" witdh=300 height=400/>
</div>

## 算法原理
GLM-4-9B是智谱AI推出的最新一代预训练模型GLM-4系列中的开源版本，在语义、数学、推理、代码和知识等多方面的数据集测评中，GLM-4-9B及其人类偏好对齐的版本GLM-4-9B-Chat均表现出超越Llama-3-8B的卓越性能。以多模态模型GLM-4V-9B为例，这一模型采用了与CogVLM2相似的架构设计，能够处理高达1120 x 1120分辨率的输入，并通过降采样技术有效减少了token的开销。为了减小部署与计算开销，GLM-4V-9B没有引入额外的视觉专家模块，采用了直接混合文本和图片数据的方式进行训练，在保持文本性能的同时提升多模态能力。
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    <img src="./doc/multi-mode.png" witdh=500 height=700/>
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## 环境配置
-v 路径、docker_name和imageID根据实际情况修改

### Docker（方法一）
```bash
docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-centos7.6-dtk24.04-py310
docker run -it --network=host --privileged=true --name=docker_name --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --ipc=host --shm-size=32G --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -u root -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ -v /opt/hyhal/:/opt/hyhal/:ro imageID /bin/bash

cd /your_code_path/glm4-9b_pytorch
cd basic_demo
pip install -r requirements.txt
```

### Dockerfile（方法二）
```bash
cd ./docker
docker build --no-cache -t glm4-9b:latest .

docker run -it --network=host --privileged=true --name=docker_name --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --ipc=host --shm-size=32G --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -u root -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ -v /opt/hyhal/:/opt/hyhal/:ro imageID /bin/bash

cd /your_code_path/glm4-9b_pytorch
cd basic_demo
pip install -r requirements.txt
```

### Anaconda（方法三）
1、关于本项目DCU显卡所需的特殊深度学习库可从光合开发者社区下载安装: https://developer.hpccube.com/tool/

```bash
DTK软件栈：dtk24.04
python：python3.10
torch：2.1
deepspeed: 0.12.3
```
**Tips**：以上dtk软件栈、python、torch等DCU相关工具版本需要严格一一对应

2、其他非特殊库直接按照下面步骤进行安装

```bash
cd basic_demo
pip install deepspeed-0.12.3+das1.0+gita724046.abi0.dtk2404.torch2.1.0-cp310-cp310-manylinux2014_x86_64.whl
pip install -r requirements.txt
```

## 数据集
### 准备数据集
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，可通过[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)下载处理好的 ADGEN 数据集。数据集下载完成后，将数据解压到[data](./data)目录下。

数据按路径存放后，执行下面的数据转换代码，生成的`dev.jsonl``train.jsonl`默认保存在`AdvertiseGen/saves`目录下:
```
python gen_messages_data.py --data_path /path/to/AdvertiseGen
```

数据集目录结构如下：
```
├── data
│   ├── AdvertiseGen
│       ├── saves # 生成的
│       ├── dev.json
│       └── train.json
```

若想生成自己的数据文件，代码可参考[gen_messages_data.py](./gen_messages_data.py)进行修改，样例采用如下格式。

- 这里是一个不带有工具的例子:

```
{"messages": [{"role": "user", "content": "类型#裤*材质#牛仔布*风格#性感"}, {"role": "assistant", "content": "3x1的这款牛仔裤采用浅白的牛仔面料为裤身材质，其柔然的手感和细腻的质地，在穿着舒适的同时，透露着清纯甜美的个性气质。除此之外，流畅的裤身剪裁将性感的腿部曲线彰显的淋漓尽致，不失为一款随性出街的必备单品。"}]}
```

- 这是一个带有工具调用的例子:

```
{"messages": [{"role": "system", "content": "", "tools": [{"type": "function", "function": {"name": "get_recommended_books", "description": "Get recommended books based on user's interests", "parameters": {"type": "object", "properties": {"interests": {"type": "array", "items": {"type": "string"}, "description": "The interests to recommend books for"}}, "required": ["interests"]}}}]}, {"role": "user", "content": "Hi, I am looking for some book recommendations. I am interested in history and science fiction."}, {"role": "assistant", "content": "{\"name\": \"get_recommended_books\", \"arguments\": {\"interests\": [\"history\", \"science fiction\"]}}"}, {"role": "observation", "content": "{\"books\": [\"Sapiens: A Brief History of Humankind by Yuval Noah Harari\", \"A Brief History of Time by Stephen Hawking\", \"Dune by Frank Herbert\", \"The Martian by Andy Weir\"]}"}, {"role": "assistant", "content": "Based on your interests in history and science fiction, I would recommend the following books: \"Sapiens: A Brief History of Humankind\" by Yuval Noah Harari, \"A Brief History of Time\" by Stephen Hawking, \"Dune\" by Frank Herbert, and \"The Martian\" by Andy Weir."}]}
```

- `system` 角色为可选角色，但若存在 `system` 角色，其必须出现在 `user`
  角色之前，且一个完整的对话数据（无论单轮或者多轮对话）只能出现一次 `system` 角色。
- `tools` 字段为可选字段，若存在 `tools` 字段，其必须出现在 `system`
  角色之后，且一个完整的对话数据（无论单轮或者多轮对话）只能出现一次 `tools` 字段。当 `tools` 字段存在时，`system`
  角色必须存在并且 `content` 字段为空。

## 训练
1. 进入`finetune_demo`目录下，首先安装所需环境信息：
```bash
pip install -r requirements.txt
```

2. 配置文件位于[configs](./finetune_demo/configs/)目录下，包括以下文件：
- `deepspeed配置文件`：[ds_zereo_2](./finetune_demo/configs/ds_zereo_2.json)，[ds_zereo_3](./finetune_demo/configs/ds_zereo_3.json)
- `lora.yaml/ ptuning_v2.yaml / sft.yaml`: 模型不同方式的配置文件，包括模型参数、优化器参数、训练参数等。部分重要参数解释如下：
    + data_config 部分
        + train_file: 训练数据集的文件路径。
        + val_file: 验证数据集的文件路径。
        + test_file: 测试数据集的文件路径。
        + num_proc: 在加载数据时使用的进程数量。
    + max_input_length: 输入序列的最大长度。
    + max_output_length: 输出序列的最大长度。
    + training_args 部分
        + output_dir: 用于保存模型和其他输出的目录。
        + max_steps: 训练的最大步数。
        + per_device_train_batch_size: 每个设备（如 GPU）的训练批次大小。
        + dataloader_num_workers: 加载数据时使用的工作线程数量。
        + remove_unused_columns: 是否移除数据中未使用的列。
        + save_strategy: 模型保存策略（例如，每隔多少步保存一次）。
        + save_steps: 每隔多少步保存一次模型。
        + log_level: 日志级别（如 info）。
        + logging_strategy: 日志记录策略。
        + logging_steps: 每隔多少步记录一次日志。
        + per_device_eval_batch_size: 每个设备的评估批次大小。
        + evaluation_strategy: 评估策略（例如，每隔多少步进行一次评估）。
        + eval_steps: 每隔多少步进行一次评估。
        + predict_with_generate: 是否使用生成模式进行预测。
    + generation_config 部分
        + max_new_tokens: 生成的最大新 token 数量。
    + peft_config 部分
        + peft_type: 使用的参数有效调整类型 (支持 LORA 和 PREFIX_TUNING)。
        + task_type: 任务类型，这里是因果语言模型 (不要改动)。
    + Lora 参数：
        + r: LoRA 的秩。
        + lora_alpha: LoRA 的缩放因子。
        + lora_dropout: 在 LoRA 层使用的 dropout 概率。
    + P-TuningV2 参数：
        + num_virtual_tokens: 虚拟 token 的数量。
        + num_attention_heads: 2: P-TuningV2 的注意力头数(不要改动)。
        + token_dim: 256: P-TuningV2 的 token 维度(不要改动)。

3. 脚本中主要参数解释, 以下参数均可根据自身数据地址进行替换:
    + `data/AdvertiseGen/saves/`: `.jsonl`数据地址
    + `../checkpoints/glm-4-9b-chat/`: 模型地址
    + `configs/lora.yaml`: 配置文件地址

### 单机单卡
```shell
bash train.sh
```

### 单机多卡/多机多卡
这里使用`deepspeed`作为加速方案，请确认当前环境已经根据[环境配置章节](#环境配置)安装好了`deepspeed`库。
```shell
bash train_dp.sh
```

### 从保存点进行微调
如果按照上述方式进行训练，每次微调都会从头开始，如果你想从训练一半的模型开始微调，你可以加入第四个参数，这个参数有两种传入方式:

1. `yes`, 自动从**最后一个保存的Checkpoint**开始训练，例如:
```shell
python finetune.py ../data/AdvertiseGen/saves/ ../checkpoints/glm-4-9b-chat/ configs/lora.yaml yes
```

2. `XX`, 断点号数字，例`600`则从序号**600 Checkpoint**开始训练，例如：
```shell
python finetune.py ../data/AdvertiseGen/saves/ ../checkpoints/glm-4-9b-chat/ configs/lora.yaml 600
```

## 推理
进入[basic_demo](./basic_demo/)目录下

### 快速调用
**参数解释**
- --model_name_or_path:待测模型名或模型地址，当前默认"THUDM/glm-4-9b-chat"
- --device: 当前默认"cuda"
- --query: 待测输入语句，当前默认"你好"

```bash
pip install -U huggingface_hub hf_transfer
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com/

python inference.py
```

### 使用命令行与 GLM-4-9B 模型进行对话
```
python trans_cli_demo.py --model_name_or_path ../checkpoints/GLM-4-9B-Chat
python trans_cli_vision_demo.py --model_name_or_path ../checkpoints/GLM-4V-9B
```

### 使用 Gradio 网页端与 GLM-4-9B-Chat 模型进行对话
```
python trans_web_demo.py --model_name_or_path ../checkpoints/GLM-4-9B-Chat
```

### 验证微调后的模型
您可以在 `finetune_demo/inference.py` 中使用微调后的模型，仅需要一行代码就能简单的进行测试。
```shell
python inference.py your_finetune_path
```

## result
<div align=center>
    <img src="./doc/result.png" width=1500 heigh=400/>
</div>

### 精度
数据集：AdvertiseGen

| device | iters | train_loss |
| :------: | :------: | :------: |
| A800 | 1000 | 3.0219 |
| K100 | 1000 | 3.0205 |

## 应用场景
### 算法类别
多轮对话

### 热点应用行业
家居,教育,科研

## 源码仓库及问题反馈
- https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/glm4-9b_pytorch

## 参考资料
- https://github.com/THUDM/GLM-4
