0门槛的 chatglm3-finetune & agent 项目
已经支持 基于langchain的agent调用 & 根据zero_shot的LLM & 知识库召回知识 完成 intent识别
注意
1.model_32K版本需要特殊的数据格式和loss_mask，本项目暂时支持model_base版本，使用download_model.py下载即可
2.非base版本的agent需要special_token，本项目暂时支持model_base版本的agent调用
3.项目中的bge模型需要自行下载，放在对应的目录即可
2024.1.1更新：支持deepspeed多卡训练：python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=2 finetune_deepspeed.py --dataset_path ./alpaca --lora_rank 8 --per_device_train_batch_size 1 --gradient_accumulation_steps 1 --max_steps 52000 --save_steps 1000 --save_total_limit 20 --learning_rate 1e-4 --remove_unused_columns false --logging_steps 50 --output_dir output
2023.12.16更新：增加了一种新的调用下游tools的方式（function_map）;在输入文本过长的时候使用LLM做向量召回。当知识库没有召回任何东西的时候，使用对齐后的chat模型生成知识（后续替换为gpt4），再做回答（可以利用下游的tools）。
2023.12.5更新：支持bge进行知识库的知识召回，在agent模块中的意图识别bge使用single模式（不支持多意图）、辅助LLM做生成的bge使用multi模式（多条知识召回）
2023.11.16更新：已支持多卡 finetune_multi.py
pip3 install -r requirements.txt
python download_model.py
python cover_alpaca2jsonl.py --data_path ./alpaca_data.json --save_path ./alpaca_data.jsonl
python tokenize_dataset_rows.py --jsonl_path ./alpaca_data.jsonl --save_path ./alpaca --max_seq_length 200
python finetune.py --dataset_path ./alpaca --lora_rank 8 --per_device_train_batch_size 1 --gradient_accumulation_steps 1 --max_steps 52000 --save_steps 1000 --save_total_limit 20 --learning_rate 1e-4 --remove_unused_columns false --logging_steps 50 --output_dir output
python infer.py output/checkpoint-1000 ./alpaca_data.json 100
python run.py
https://github.com/mymusise/ChatGLM-Tuning
https://github.com/THUDM/ChatGLM3
https://github.com/minghaochen/chatglm3-base-tuning