LangChain + ChatGLM2-6B 搭建个人专属知识库

git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B

cd ChatGLM2-6B
# 其中 transformers 库版本推荐为 4.30.2，torch 推荐使用 2.0 及以上的版本，以获得最佳的推理性能
pip install -r requirements.txt

# 这里我将下载的模型文件放到了本地的 chatglm-6b 目录下
git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b $PWD/chatglm2-6b

# 因为前面改了模型默认下载地址，所以这里需要改下路径参数
# 修改 web_demo.py 文件
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/mnt/workspace/chatglm2-6b", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("/mnt/workspace/chatglm2-6b", trust_remote_code=True).cuda()

# 如果想要本地访问，需要修改此处
demo.queue().launch(share=True, inbrowser=True, server_name='0.0.0.0', server_port=7860)

python web_demo.py

# 运行微调需要 4.27.1 版本的 transformers
pip install transformers==4.27.1
pip install rouge_chinese nltk jieba datasets

# 禁用 W&B，如果不禁用可能会中断微调训练，以防万一，还是禁了吧
export WANDB_DISABLED=true

{"content": "你好，你是谁", "summary": "你好，我是树先生的助手小6。"}
{"content": "你是谁", "summary": "你好，我是树先生的助手小6。"}
{"content": "树先生是谁", "summary": "树先生是一个程序员，热衷于用技术探索商业价值，持续努力为粉丝带来价值输出，运营公众号《程序员树先生》。"}
{"content": "介绍下树先生", "summary": "树先生是一个程序员，热衷于用技术探索商业价值，持续努力为粉丝带来价值输出，运营公众号《程序员树先生》。"}
{"content": "树先生", "summary": "树先生是一个程序员，热衷于用技术探索商业价值，持续努力为粉丝带来价值输出，运营公众号《程序员树先生》。"}

PRE_SEQ_LEN=32
LR=2e-2
NUM_GPUS=1

torchrun --standalone --nnodes=1 --nproc-per-node=$NUM_GPUS main.py \
    --do_train \
    --train_file train.json \
    --validation_file dev.json \
    --preprocessing_num_workers 10 \
    --prompt_column content \
    --response_column summary \
    --overwrite_cache \
    --model_name_or_path /mnt/workspace/chatglm2-6b \
    --output_dir output/adgen-chatglm2-6b-pt-$PRE_SEQ_LEN-$LR \
    --overwrite_output_dir \
    --max_source_length 128 \
    --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

PRE_SEQ_LEN=32
CHECKPOINT=adgen-chatglm2-6b-pt-32-2e-2
STEP=3000
NUM_GPUS=1

torchrun --standalone --nnodes=1 --nproc-per-node=$NUM_GPUS main.py \
    --do_predict \
    --validation_file dev.json \
    --test_file dev.json \
    --overwrite_cache \
    --prompt_column content \
    --response_column summary \
    --model_name_or_path /mnt/workspace/chatglm2-6b \
    --ptuning_checkpoint ./output/$CHECKPOINT/checkpoint-$STEP \
    --output_dir ./output/$CHECKPOINT \
    --overwrite_output_dir \
    --max_source_length 128 \
    --max_target_length 128 \
    --per_device_eval_batch_size 1 \
    --predict_with_generate \
    --pre_seq_len $PRE_SEQ_LEN

bash train.sh

bash evaluate.sh

{"labels": "你好，我是树先生的助手小6。", "predict": "你好，我是树先生的助手小6。"}
{"labels": "你好，我是树先生的助手小6。", "predict": "你好，我是树先生的助手小6。"}
{"labels": "树先生是一个程序员，热衷于用技术探索商业价值，持续努力为粉丝带来价值输出，运营公众号《程序员树先生》。", "predict": "树先生是一个程序员，热衷于用技术探索商业价值，持续努力为粉丝带来价值输出，运营公众号《程序员树先生》。"}
{"labels": "树先生是一个程序员，热衷于用技术探索商业价值，持续努力为粉丝带来价值输出，运营公众号《程序员树先生》。", "predict": "树先生是一个程序员，热衷于用技术探索商业价值，持续努力为粉丝带来价值输出，运营公众号《程序员树先生》。"}
{"labels": "树先生是一个程序员，热衷于用技术探索商业价值，持续努力为粉丝带来价值输出，运营公众号《程序员树先生》。", "predict": "树先生是一个程序员，热衷于用技术探索商业价值，持续努力为粉丝带来价值输出，运营公众号《程序员树先生》。"}

PRE_SEQ_LEN=32

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 web_demo.py \
    --model_name_or_path /mnt/workspace/chatglm2-6b \
    --ptuning_checkpoint output/adgen-chatglm2-6b-pt-32-2e-2/checkpoint-3000 \
    --pre_seq_len $PRE_SEQ_LEN

bash web_demo.sh

"""
已知信息：
{context} 

根据上述已知信息，简洁和专业的来回答用户的问题。如果无法从中得到答案，请说 “根据已知信息无法回答该问题” 或 “没有提供足够的相关信息”，不允许在答案中添加编造成分，答案请使用中文。 
问题是：{question}
"""

git clone https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM.git

cd langchain-ChatGLM
pip install -r requirements.txt

# 安装 git lfs
git lfs install

# 下载 LLM 模型
git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b $PWD/chatglm2-6b

# 下载 Embedding 模型
git clone https://huggingface.co/GanymedeNil/text2vec-large-chinese $PWD/text2vec

# 模型需要更新时，可打开模型所在文件夹后拉取最新模型文件/代码
git pull

embedding_model_dict = {
    "ernie-tiny": "nghuyong/ernie-3.0-nano-zh",
    "ernie-base": "nghuyong/ernie-3.0-base-zh",
    "text2vec-base": "shibing624/text2vec-base-chinese",
    "text2vec": "/mnt/workspace/text2vec",
    "m3e-small": "moka-ai/m3e-small",
    "m3e-base": "moka-ai/m3e-base",
}

llm_model_dict = {
    ...
    "chatglm2-6b": {
        "name": "chatglm2-6b",
        "pretrained_model_name": "/mnt/workspace/chatglm2-6b",
        "local_model_path": None,
        "provides": "ChatGLM"
    },
    ...
}

# LLM 名称改成 chatglm2-6b
LLM_MODEL = "chatglm2-6b"

python webui.py

pip install --upgrade protobuf==3.19.6