GLM4大模型微调入门实战-命名实体识别（NER）任务

[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。

在这里插入图片描述

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。

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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。

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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：

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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 torchmodel_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_modelconfig = 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 SwanLabCallbackswanlab_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：

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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 swanlabdef 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 = namebreakentity_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 responsemodel_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：

在这里插入图片描述

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。

在这里插入图片描述

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：

在这里插入图片描述

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 PeftModeldef 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 responsemodel_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"}

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