SanZang-Chat

 

项目简介

三藏-Chat是利用《西游记》中所有关于唐三藏的语句，以及Chat-GPT-3.5生成的相关问题结果，基于Internlm进行QLoRA微调得到的模仿唐三藏语气的聊天语言模型。

🎲在 OpenXLab 上尝试

设备要求

• CPU：Intel Core i5 或以上
• GPU：(1/4) NVIDIA A100 或以上
• 内存：32GB 或以上
• 存储：至少50GB可用空间

最佳实践

⚙️部署SanZang-Chat到Linux环境中

# git clone 本 repo 以及其submodules
git clone --recurse-submodules https://github.com/JimmyMa99/SanZang-Chat.git

# 进入源码目录
cd xtuner

# 从源码安装 XTuner
pip install -e '.[all]'

apt install git git-lfs -y
git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-7b.git

xtuner train my_config/zbj_internlm2_chat_7b_qlora_oasst1_e4.py --deepspeed deepspeed_zero2

xtuner convert pth_to_hf my_config/zbj_internlm2_chat_7b_qlora_oasst1_e4.py work_dirs/zbj_internlm2_chat_7b_qlora_oasst1_e4/{your checkpoint} process_data/hf_models/zbj
xtuner convert merge {your model path} process_data/hf_models/zbj process_data/merged_models/zbj

• 使用 streamlit 进行对话：修改 web_demo.py 中的模型路径

-     model = (AutoModelForCausalLM.from_pretrained('path/to/your/model',
-                                                 trust_remote_code=True).to(
-                                                     torch.bfloat16).cuda())
-     tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('path/to/your/tokenizer',
-                                              trust_remote_code=True)
+     model = (AutoModelForCausalLM.from_pretrained('process_data/merged_models/zbj',
+                                                 trust_remote_code=True).to(
+                                                     torch.bfloat16).cuda())
+     tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('process_data/merged_models/zbj',
+                                              trust_remote_code=True)

pip install streamlit
pip install transformers>=4.34
streamlit run ./web_demo.py

效果展示

预览

OpenXLab 链接

🎲在 OpenXLab 上尝试

数据处理

本项目采用《西游记》剧本中关于唐三藏的台词和语句作为训练数据，同时使用了InternLM进行QLoRA微调以生成更加贴合唐三藏风格的语言。

详细数据处理流程请参考以下链接：

• 数据处理流程文档

相关拓展

• XTuner GitHub 链接
• InternLM GitHub 链接
• SanZang-Chat GitHub 链接

News

[2024.2.14]：三藏-Chat 权重公开至ModelScope 部署至 OpenXLab

[2024.2.16]：三藏-Chat 添加文言文和白话文数据，重新训练并部署

Todo

• qlora微调唐三藏
• 增添文言文和白话文数据，优化原著对话数据
• 全量微调唐三藏
• 接入lmdeploy实现openai api

特别鸣谢

特别感谢上海人工智能实验室的支持！

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🔍 探索三藏-Chat(Internlm-chat-7b)

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更多拓展

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