ubuntu上搭建ChatGLM2-6b环境及ptuing微调训练的坑

清华大学的chatGLM2-6B可以说是目前亚洲唯一能打的对中文支持不错的LLM大模型，网上已经有很多介绍如何在本机搭建环境的文章，就不再重复了，这里记录下最近踩的一些坑：

1、为啥要使用ubuntu?

chatGLM2-6b项目里有很多.sh文件，在windows下正常运行通常要折腾一番，最后能不能全部通关，讲究1个“缘”字，还不如直接找个linux环境，能避免不少麻烦，如果不想安装双系统的同学们，也可以使用windows 10/11的WSL子系统(见：windows WSL2避坑指南)

 

2、没有GPU显卡能玩GLM大模型吗？

能！但体验极差，几乎只能跑个hello world，干不了啥正事儿，不久会被劝退，还是建议租个服务器，或者至少弄个8G显存的N卡，我用的就是RTX4060.

注：如果实在想在纯CPU环境跑，建议使用c++重构版本的chatglm

 

3、ubuntu上怎么安装cuda及cudnn?

这里有一个很坑的地方，网上几乎所有文章全是清一色的介绍怎么用命令行，一步步下载安装，巨复杂，关键还不一定好使，我的ubuntu 22.04 LTS参照这些方法，试了2次，每次安装到最后，把gdm3关闭后，安装完再重启，就黑屏进不去了，按网上的各种解救方法也没效果，最后只能把ubuntu重装，浪费我不少时间 。

后面发现，软件与更新里，点点鼠标就能完成的事儿

3.1 先把服务器源设置成中国或主服务器

强烈建议：先不要按网上说的，把源换成阿里云、清华 这些国内镜像站点，不是说它们不好，而是国内镜像站点或多或少，可能更新不及时，有些依赖包不全，导致最后各种其名其妙的问题。

我在安装gcc/g++/make时就因为这个源的问题，折腾了好久，一直提示依赖项不满足 ，最后换成主服务器，就解决了。

在3.2之前，建议先安装以下组件（可能并不需要）

sudo apt install gcc
sudo apt install g++
sudo apt install make

3.2 附加驱动，选择专有驱动(默认是带-open的)

然后关闭，等着安装完成即可.

3.3 安装nvitop

这一步是可选的，推荐大家安装这个小工具 , 比nvidia-smi 好用太多，参见下面的截图, GPU的使用情况一目了然

conda install -c conda-forge nvitop

 

4、ptuning微调问题

按ptuing/readme.md的介绍，把AdvertiseGen训练了一把，量化8(其它核心参数没改)

PRE_SEQ_LEN=128
LR=2e-2
NUM_GPUS=1

torchrun --standalone --nnodes=1 --nproc-per-node=$NUM_GPUS main.py \
    --do_train \
    --train_file AdvertiseGen/train.json \
    --validation_file AdvertiseGen/dev.json \
    --preprocessing_num_workers 10 \
    --prompt_column content \
    --response_column summary \
    --overwrite_cache \
    --model_name_or_path /home/jimmy/code/model/chatglm2-6b \
    --output_dir /home/jimmy/code/model/output/adgen-chatglm2-6b-pt-$PRE_SEQ_LEN-$LR \
    --overwrite_output_dir \
    --max_source_length 64 \
    --max_target_length 128 \
    --per_device_train_batch_size 1 \
    --per_device_eval_batch_size 1 \
    --gradient_accumulation_steps 16 \
    --predict_with_generate \
    --max_steps 3000 \
    --logging_steps 10 \
    --save_steps 1000 \
    --learning_rate $LR \
    --pre_seq_len $PRE_SEQ_LEN \
    --quantization_bit 8

跑了15小时，下面是output目录里的结果汇总：

{
    "epoch": 0.42,
    "train_loss": 3.3751344401041665,
    "train_runtime": 54080.5566,
    "train_samples": 114599,
    "train_samples_per_second": 0.888,
    "train_steps_per_second": 0.055
}

跑完之后，对比了下，对于服装类的问题，回答确实看上去更专业了 ，参考下图：

徾调前：

徾调后：

但也出现了1个严重的新问题：原来的通用对话能力退化了，问个“你好”都回答服装问题。在ChatGLM的微信交流群里问了下，发现不止我1个这样，大致原因是好比1个德智体美劳全面发展的学生，后面让他专门训练体育，到后来就成了体育生，只会运动，其它能力就退化了，解决办法是训练集中也加入其它通用知识一起训练，以保证其它能力依然可用；或者降低学习速率（即LR值），但是这样会导致专项能力的训练结果也跟着降低。看来微调训练是一门艺术！