[GLM4]是清华智谱团队最近开源的大语言模型。
以GLM4作为基座大模型，通过指令微调的方式做高精度的命名实体识别（NER），是学习入门LLM微调、建立大模型认知的非常好的任务。
显存要求相对较高，需要40GB左右。
知识点1：什么是指令微调？
大模型指令微调（Instruction Tuning）是一种针对大型预训练语言模型的微调技术，其核心目的是增强模型理解和执行特定指令的能力，使模型能够根据用户提供的自然语言指令准确、恰当地生成相应的输出或执行相关任务。
指令微调特别关注于提升模型在遵循指令方面的一致性和准确性，从而拓宽模型在各种应用场景中的泛化能力和实用性。
在实际应用中，我的理解是，指令微调更多把LLM看作一个更智能、更强大的传统NLP模型（比如Bert），来实现更高精度的NLP任务。所以这类任务的应用场景覆盖了以往NLP模型的场景，甚至很多团队拿它来标注互联网数据。
知识点2：什么是命名实体识别？
命名实体识别 (NER) 是一种NLP技术，主要用于识别和分类文本中提到的重要信息（关键词）。这些实体可以是人名、地名、机构名、日期、时间、货币值等等。 NER 的目标是将文本中的非结构化信息转换为结构化信息，以便计算机能够更容易地理解和处理。
NER 也是一项非常实用的技术，包括在互联网数据标注、搜索引擎、推荐系统、知识图谱、医疗保健等诸多领域有广泛应用。
1.环境安装
本案例基于Python>=3.8，请在您的计算机上安装好Python，并且有一张英伟达显卡（显存要求并不高，大概10GB左右就可以跑）。
我们需要安装以下这几个Python库，在这之前，请确保你的环境内已安装好了pytorch以及CUDA：
swanlab
modelscope
transformers
datasets
peft
accelerate
pandas
tiktoken
一键安装命令：
pip install swanlab modelscope transformers datasets peft pandas accelerate tiktoken
本案例测试于modelscope1.14.0、transformers4.41.2、datasets2.18.0、peft0.11.1、accelerate0.30.1、swanlab0.3.11、tiktoken==0.7.0
2.准备数据集
本案例使用的是HuggingFace上的[chinese_ner_sft]数据集，该数据集主要被用于训练命名实体识别模型。
chinese_ner_sft由不同来源、不同类型的几十万条数据组成，应该是我见过收录最齐全的中文NER数据集。
这次训练我们不需要用到它的全部数据，只取其中的CCFBDCI数据集（中文命名实体识别算法鲁棒性评测数据集）进行训练，该数据集包含LOC（地点）、GPE（地理）、ORG（组织）和PER（人名）四种实体类型标注，每条数据的例子如下：
{
"text": "今天亚太经合组织第十二届部长级会议在这里开幕，中国外交部部长唐家璇、外经贸部部长石广生出席了会议。",
"entities": [
{
"start_idx": 23,
"end_idx": 25,
"entity_text": "中国",
"entity_label": "GPE",
"entity_names": ["地缘政治实体", "政治实体", "地理实体", "社会实体"]},
{
"start_idx": 25,
"end_idx": 28,
"entity_text": "外交部",
"entity_label": "ORG",
"entity_names": ["组织", "团体", "机构"]
},
{
"start_idx": 30,
"end_idx": 33,
"entity_text": "唐家璇",
"entity_label": "PER",
"entity_names": ["人名", "姓名"]
},
...
],
"data_source": "CCFBDCI"
}
其中text是输入的文本，entities是文本抽取出的实体。我们的目标是希望微调后的大模型能够根据由text组成的提示词，预测出一个json格式的实体信息：
输入：今天亚太经合组织第十二届部长级会议在这里开幕，中国外交部部长唐家璇、外经贸部部长石广生出席了会议。
大模型输出：{"entity_text":"中国", "entity_label":"组织"}{"entity_text":"唐家璇", "entity_label":"人名"}...
现在我们将数据集下载到本地目录。下载方式是前往[chinese_ner_sft - huggingface]下载ccfbdci.jsonl到项目根目录下即可：
3. 加载模型
这里我们使用modelscope下载GLM4-9b-Chat模型（modelscope在国内，所以直接用下面的代码自动下载即可，不用担心速度和稳定性问题），然后把它加载到Transformers中进行训练：
from modelscope import snapshot_download, AutoTokenizer
from transformers import AutoModelForCausalLM, TrainingArguments, Trainer, DataCollatorForSeq2Seq
import torch
model_id = "ZhipuAI/glm-4-9b-chat"
model_dir = "./ZhipuAI/glm-4-9b-chat/"
# 在modelscope上下载GLM4模型到本地目录下
model_dir = snapshot_download(model_id, cache_dir="./", revision="master")
# Transformers加载模型权重
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir, use_fast=False, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_dir, device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True)
model.enable_input_require_grads() # 开启梯度检查点时，要执行该方法
4. 配置LoRA
from peft import LoraConfig, TaskType, get_peft_model
config = LoraConfig(
task_type=TaskType.CAUSAL_LM,
target_modules=["query_key_value", "dense", "dense_h_to_4h", "activation_func", "dense_4h_to_h"],
inference_mode=False, # 训练模式
r=8, # Lora 秩
lora_alpha=32, # Lora alaph，具体作用参见 Lora 原理
lora_dropout=0.1, # Dropout 比例
)
model = get_peft_model(model, config)
5. 配置训练可视化工具
我们使用SwanLab来监控整个训练过程，并评估最终的模型效果。
这里直接使用SwanLab和Transformers的集成来实现：
from swanlab.integration.huggingface import SwanLabCallback
swanlab_callback = SwanLabCallback(...)
trainer = Trainer(
...
callbacks=[swanlab_callback],
)
如果你是第一次使用SwanLab，那么还需要去[swanlab.cn]上注册一个账号，在用户设置页面复制你的API Key，然后在训练开始时粘贴进去即可：
6. 完整代码
开始训练时的目录结构：
|--- train.py
|--- ccfbdci.jsonl
train.py:
import json
import pandas as pd
import torch
from datasets import Dataset
from modelscope import snapshot_download, AutoTokenizer
from swanlab.integration.huggingface import SwanLabCallback
from peft import LoraConfig, TaskType, get_peft_model
from transformers import AutoModelForCausalLM, TrainingArguments, Trainer, DataCollatorForSeq2Seq
import os
import swanlab
def dataset_jsonl_transfer(origin_path, new_path):
"""
将原始数据集转换为大模型微调所需数据格式的新数据集
"""
messages = []
# 读取旧的JSONL文件
with open(origin_path, "r") as file:
for line in file:
# 解析每一行的json数据
data = json.loads(line)
input_text = data["text"]
entities = data["entities"]
match_names = ["地点", "人名", "地理实体", "组织"]
entity_sentence = ""
for entity in entities:
entity_json = dict(entity)
entity_text = entity_json["entity_text"]
entity_names = entity_json["entity_names"]
for name in entity_names:
if name in match_names:
entity_label = name
break
entity_sentence += f"""{{"entity_text": "{entity_text}", "entity_label": "{entity_label}"}}"""
if entity_sentence == "":
entity_sentence = "没有找到任何实体"
message = {
"instruction": """你是一个文本实体识别领域的专家，你需要从给定的句子中提取 地点; 人名; 地理实体; 组织 实体. 以 json 格式输出, 如 {"entity_text": "南京", "entity_label": "地理实体"} 注意: 1. 输出的每一行都必须是正确的 json 字符串. 2. 找不到任何实体时, 输出"没有找到任何实体". """,
"input": f"文本:{input_text}",
"output": entity_sentence,
}
messages.append(message)
# 保存重构后的JSONL文件
with open(new_path, "w", encoding="utf-8") as file:
for message in messages:
file.write(json.dumps(message, ensure_ascii=False) + "\n")
def process_func(example):
"""
对数据集进行数据预处理，主要用于被dataset.map调用
"""
MAX_LENGTH = 384
input_ids, attention_mask, labels = [], [], []
system_prompt = """你是一个文本实体识别领域的专家，你需要从给定的句子中提取 地点; 人名; 地理实体; 组织 实体. 以 json 格式输出, 如 {"entity_text": "南京", "entity_label": "地理实体"} 注意: 1. 输出的每一行都必须是正确的 json 字符串. 2. 找不到任何实体时, 输出"没有找到任何实体"."""
instruction = tokenizer(
f"<|system|>\n{system_prompt}<|endoftext|>\n<|user|>\n{example['input']}<|endoftext|>\n<|assistant|>\n",
add_special_tokens=False,
)
response = tokenizer(f"{example['output']}", add_special_tokens=False)
input_ids = instruction["input_ids"] + response["input_ids"] + [tokenizer.pad_token_id]
attention_mask = (
instruction["attention_mask"] + response["attention_mask"] + [1]
)
labels = [-100] * len(instruction["input_ids"]) + response["input_ids"] + [tokenizer.pad_token_id]
if len(input_ids) > MAX_LENGTH: # 做一个截断
input_ids = input_ids[:MAX_LENGTH]
attention_mask = attention_mask[:MAX_LENGTH]
labels = labels[:MAX_LENGTH]
return {"input_ids": input_ids, "attention_mask": attention_mask, "labels": labels}
def predict(messages, model, tokenizer):
"""对测试集进行模型推理，得到预测结果"""
device = "cuda"
text = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
tokenize=False,
add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(device)
generated_ids = model.generate(
model_inputs.input_ids,
max_new_tokens=512
)
generated_ids = [
output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]
response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
print(response)
return response
model_id = "ZhipuAI/glm-4-9b-chat"
model_dir = "./ZhipuAI/glm-4-9b-chat/"
# 在modelscope上下载GLM4模型到本地目录下
model_dir = snapshot_download(model_id, cache_dir="./", revision="master")
# Transformers加载模型权重
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir, use_fast=False, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_dir, device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True)
model.enable_input_require_grads() # 开启梯度检查点时，要执行该方法
# 加载、处理数据集和测试集
train_dataset_path = "ccfbdci.jsonl"
train_jsonl_new_path = "ccf_train.jsonl"
if not os.path.exists(train_jsonl_new_path):
dataset_jsonl_transfer(train_dataset_path, train_jsonl_new_path)
# 得到训练集
total_df = pd.read_json(train_jsonl_new_path, lines=True)
train_df = total_df[int(len(total_df) * 0.1):]
train_ds = Dataset.from_pandas(train_df)
train_dataset = train_ds.map(process_func, remove_columns=train_ds.column_names)
# 配置LoRA
config = LoraConfig(
task_type=TaskType.CAUSAL_LM,
target_modules=["query_key_value", "dense", "dense_h_to_4h", "activation_func", "dense_4h_to_h"],
inference_mode=False, # 训练模式
r=8, # Lora 秩
lora_alpha=32, # Lora alaph，具体作用参见 Lora 原理
lora_dropout=0.1, # Dropout 比例
)
# 得到被peft包装后的模型
model = get_peft_model(model, config)
# 配置Transformers训练参数
args = TrainingArguments(
output_dir="./output/GLM4-NER",
per_device_train_batch_size=4,
per_device_eval_batch_size=4,
gradient_accumulation_steps=4,
logging_steps=10,
num_train_epochs=2,
save_steps=100,
learning_rate=1e-4,
save_on_each_node=True,
gradient_checkpointing=True,
report_to="none",
)
# 设置SwanLab与Transformers的回调
swanlab_callback = SwanLabCallback(
project="GLM4-NER-fintune",
experiment_name="GLM4-9B-Chat",
description="使用智谱GLM4-9B-Chat模型在NER数据集上微调，实现关键实体识别任务。",
config={
"model": model_id,
"model_dir": model_dir,
"dataset": "qgyd2021/chinese_ner_sft",
},
)
# 设置Transformers Trainer
trainer = Trainer(
model=model,
args=args,
train_dataset=train_dataset,
data_collator=DataCollatorForSeq2Seq(tokenizer=tokenizer, padding=True),
callbacks=[swanlab_callback],
)
# 开始训练
trainer.train()
# 用随机20条数据测试模型
test_df = total_df[:int(len(total_df) * 0.1)].sample(n=20)
test_text_list = []
for index, row in test_df.iterrows():
instruction = row['instruction']
input_value = row['input']
messages = [
{"role": "system", "content": f"{instruction}"},
{"role": "user", "content": f"{input_value}"}
]
response = predict(messages, model, tokenizer)
messages.append({"role": "assistant", "content": f"{response}"})
result_text = f"{messages[0]}\n\n{messages[1]}\n\n{messages[2]}"
test_text_list.append(swanlab.Text(result_text, caption=response))
# 记录测试结果
swanlab.log({"Prediction": test_text_list})
# 关闭SwanLab记录
swanlab.finish()
看到下面的进度条即代表训练开始：
7.训练结果演示
在SwanLab上查看最终的训练结果：
可以看到在2个epoch之后，微调后的GLM4的loss降低到了不错的水平——当然对于大模型来说，真正的效果评估还得看主观效果。
可以看到在一些测试样例上，微调后的GLM4能够给出准确的NER结果：
至此，你已经完成了qwen2指令微调的训练！
8.推理训练好的模型
训好的模型默认被保存在./output/GLM4-NER文件夹下。 推理模型的代码如下：
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from peft import PeftModel
def predict(messages, model, tokenizer):
device = "cuda"
text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(device)
generated_ids = model.generate(model_inputs.input_ids, max_new_tokens=512)
generated_ids = [output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)]
response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
return response
model_dir = "./ZhipuAI/glm-4-9b-chat/"
lora_dir = "./output/GLM4-NER/checkpoint-1700"
# 加载原下载路径的tokenizer和model
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir, use_fast=False, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_dir, device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16)
# 加载训练好的Lora模型
model = PeftModel.from_pretrained(model, model_id=lora_dir)
input_text = "西安电子科技大学的陈志明爱上了隔壁西北工业大学苏春红，他们约定好毕业后去中国的苏州定居。"
test_texts = {
"instruction": """你是一个文本实体识别领域的专家，你需要从给定的句子中提取 地点; 人名; 地理实体; 组织 实体. 以 json 格式输出, 如; {"entity_text": "南京", "entity_label": "地理实体"} 注意: 1. 输出的每一行都必须是正确的 json 字符串. 2. 找不到任何实体时, 输出"没有找到任何实体". """,
"input": f"文本:{input_text}"
}
instruction = test_texts['instruction']
input_value = test_texts['input']
messages = [
{"role": "system", "content": f"{instruction}"},
{"role": "user", "content": f"{input_value}"}
]
response = predict(messages, model, tokenizer)
print(response)
输出结果为：
{"entity_text": "西安电子科技大学", "entity_label": "组织"}
{"entity_text": "陈志明", "entity_label": "人名"}
{"entity_text": "西北工业大学", "entity_label": "组织"}
{"entity_text": "苏春红", "entity_label": "人名"}
{"entity_text": "中国", "entity_label": "地理实体"}
{"entity_text": "苏州", "entity_label": "地理实体"}
如何学习AI大模型？
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