初始化项目，由ModelHub XC社区提供模型
Model: HinGwenWoong/ancient-chat-7b Source: Original Platform
This commit is contained in:
ModelHub XC
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@@ -0,0 +1,298 @@
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language:
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- zh
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tags:
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- ancient-chat-llm
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- internlm2
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frameworks:
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- pytorch
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tasks:
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- text-generation
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license: Apache License 2.0
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# ancient-chat-llm 古语说 —— 一个精通中国文化的大模型
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<!-- PROJECT SHIELDS -->
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<!--
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[![Contributors][contributors-shield]][contributors-url]
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[![Forks][forks-shield]][forks-url]
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[![Issues][issues-shield]][issues-url]
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[![MIT License][license-shield]][license-url]
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[![Stargazers][stars-shield]][stars-url]
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-->
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<br />
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<!-- PROJECT LOGO -->
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<p align="center">
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<a href="https://github.com/PeterH0323/ancient-chat-llm/">
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<img src="assets/logo.png" alt="Logo" width="30%">
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</a>
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<h3 align="center">ancient-chat-llm</h3>
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<p align="center">
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<br />
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<a href="https://github.com/PeterH0323/ancient-chat-llm">Github repo</a>
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.
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<a href="https://github.com/PeterH0323/ancient-chat-llm/tree/main/demo">查看Demo</a>
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·
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<a href="https://github.com/PeterH0323/ancient-chat-llm/issues">报告Bug & 提出新特性</a>
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</p>
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</p>
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## 简介
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**ancient-chat-llm 古语说** 是一个能够在用户输入现代汉语后输出文言文，同时能够解答用户 **关于中国文化的问题** 的大模型，包括但不限于**唐诗、宋词、论语**等古籍，还可以让其**将文言文翻译成白话文**等，模型用 [xtuner](https://github.com/InternLM/xtuner) 在 [InternLM2](https://github.com/InternLM/InternLM) 的基础上指令微调而来。
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**开源不易，如果本项目帮到大家，可以右上角帮我点个 star~ ⭐⭐ , 您的 star ⭐是我们最大的鼓励，谢谢各位！**
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## NEWS
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- [2024.1] 新增诗词、古籍等知识微调模型
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- [2024.1] 成语数据集微调模型
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## 介绍
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中国文化，博大精深，源远流长。从古老的诗词歌赋到现代的文艺创作，都展现了中华民族的智慧和创造力。
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- **中国古籍**，中华文明的重要组成部分，承载着丰富的历史和文化信息，反映了古代社会的风貌和人民的智慧。这些古籍不仅具有极高的历史价值，也是我们了解古代文化、传承中华文明的重要窗口。其中，《诗经》是中国最早的诗歌总集，收录了西周初年至春秋中叶的诗歌，展现了古代人民的生活和情感。其优美的语言和深邃的思想，至今仍为人们所传颂和学习。另一部重要的古籍是 **《论语》**，其是儒家学派的经典之作，记录了孔子及其弟子的言行和思想。它强调仁爱、礼义等儒家核心价值观，对中国乃至东亚地区的文化和社会产生了深远的影响。此外，**《道德经》、《易经》** 等道家经典，以及 **《孙子兵法》、《战国策》** 等兵家著作，也都是中国古代文化古籍中的重要代表。
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- **中国古诗**，蕴含着深厚的文化底蕴，闪耀着诗人的智慧与才情。以李白的 **《将进酒》** 为例，诗中“人生得意须尽欢，莫使金樽空对月”传达出豁达乐观的人生态度，激励着代代读者。这样的诗句，既是中国古诗的瑰宝，也是中华文化的骄傲。让我们共同欣赏、传承这些珍贵的文化遗产，感受中国古诗的无穷魅力。
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- **中国成语**，其有固定的结构形式和固定的说法，表示一定的意义，在语句中是作为一个整体来应用的。成语有很大一部分是从古代相承沿用下来的，它代表了一个故事或者典故，有些成语本就是一个微型的句子。有些成语来自于历史事件，如“完璧归赵”、“负荆请罪”等，它们通过简短的形式，概括了整个故事的内容，使得人们可以更加方便地理解和记忆。有些成语则来自于文学作品，如“柳暗花明”、“刻舟求剑”等，这些成语通过形象的比喻，表达了深刻的道理。
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**这就是我们做这个模型的初衷，我们想将中华文化教给大模型，让其能够尽可能掌握中华文化，做到文化输出。**
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**ancient-chat-llm 古语说** 是一个能够在用户输入现代汉语后输出文言文，同时能够解答用户 **关于中国文化的问题** 的大模型，包括但不限于**唐诗、宋词、论语**等古籍，还可以让其**将文言文翻译成白话文**等，模型用 [xtuner](https://github.com/InternLM/xtuner) 在 [InternLM2](https://github.com/InternLM/InternLM) 的基础上指令微调而来。
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**开源不易，如果本项目帮到大家，可以右上角帮我点个 star~ ⭐⭐ , 您的 star ⭐是我们最大的鼓励，谢谢各位！**
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Demo 访问地址：
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<!-- 演示 Start -->
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<!-- 演示 END -->
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模型对比：
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## 模型
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### 从 ModelScope 导入
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[HinGwenWoong/ancient-chat-7b](https://modelscope.cn/models/HinGwenWoong/ancient-chat-7b)
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```python
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import torch
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from modelscope import snapshot_download, AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
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model_dir = snapshot_download('HinGwenWoong/ancient-chat-7b')
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir, device_map="auto", trust_remote_code=True)
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||||
# Set `torch_dtype=torch.float16` to load model in float16, otherwise it will be loaded as float32 and might cause OOM Error.
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model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_dir, device_map="auto", trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.float16)
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||||
model = model.eval()
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response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[])
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print(response)
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response, history = model.chat(tokenizer, "李白简介", history=history)
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print(response)
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```
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## 知识库
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- [x] 文言文翻译
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- [x] 成语
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- [x] 论语
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- [x] 唐诗
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- [x] 宋词
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- [x] 楚辞
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- [x] 四书五经
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- [x] 百家姓
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- [x] 弟子规
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- [ ] 史记
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- [ ] 宫廷制度
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- [ ] 二十四节气
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- [ ] ...
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## 环境搭建
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本项目使用 [xtuner](https://github.com/InternLM/xtuner) 训练，在 [internlm2-chat-7b](https://huggingface.co/internlm/internlm2-chat-7b) 上进行微调
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1. clone 本项目
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```bash
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git clone https://github.com/PeterH0323/ancient-chat-llm.git
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cd ancient-chat-llm
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```
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2. 创建虚拟环境
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```bash
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conda env create -f environment.yml
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conda activate ancient-chat-llm
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pip install -r requirements.txt
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```
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## 数据集准备
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目前使用到的开源数据集有以下几个，我们还使用爬虫等技术进行爬取了其余知识库的数据集：
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- 文言文：https://huggingface.co/datasets/RUCAIBox/Erya-dataset/tree/main
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- 古诗：https://github.com/chinese-poetry/chinese-poetry
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数据集结构（省略了用不到的文件）：
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```bash
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dataset/
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├── Erya-dataset
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│ ├── dataset # 解压自 finetune.tgz
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│ └── stage_2 # 解压自 trans.tgz
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├── chinese-poetry
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│ ├── 五代诗词
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│ ├── 元曲
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│ ├── 全唐诗
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│ ├── 四书五经
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│ ├── 宋词
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│ ├── 幽梦影
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│ ├── 御定全唐詩
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│ ├── 曹操诗集
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│ ├── 楚辞
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│ ├── 水墨唐诗
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│ ├── 纳兰性德
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│ ├── 蒙学
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│ ├── 论语
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│ └── 诗经
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├── gen_dataset.py
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└── whoami.jsonl
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```
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使用脚本可以进行生成：
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```bash
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cd dataset
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python gen_dataset.py --data-root=./dataset --output=data.jsonl
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```
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生成之后可以在 ${output} 设置的路径看到 jsonl 文件，样例如下：
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```json
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{
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"conversation": [
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{
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"system": "你是一位专业的中文教师。你总能解答用户关于中文的相关知识。",
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||||
"input": "帮我翻译成文言文：“往西走一里，绕着新寺西边的峰嘴往北走。”",
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||||
"output": "西一里，转新寺西峰之嘴而北。"
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}
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]
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},
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{
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"conversation": [
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{
|
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"system": "你是一位专业的中文教师。你总能解答用户关于中文的相关知识。",
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||||
"input": "背诵《将进酒》",
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||||
"output": "君不见黄河之水天上来，奔流到海不复回。\n君不見高堂明鏡悲白髮，朝如青絲暮成雪。\n人生得意須盡歡，莫使金樽空對月。\n天生我材必有用，千金散盡還復來。\n烹羊宰牛且爲樂，會須一飲三百盃。\n岑夫子，丹丘生，將進酒，君莫停。\n與君歌一曲，請君爲我側耳聽。\n鐘鼓饌玉不足貴，但願長醉不願醒。\n古來聖賢皆寂寞，惟有飲者留其名。\n陳王昔時宴平樂，斗酒十千恣讙謔。\n主人何爲言少錢，徑須沽取對君酌。\n五花馬，千金裘，呼兒將出換美酒，與爾同銷萬古愁。"
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}
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]
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},
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...
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```
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## 训练
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1. 训练之前，需要在 `xtuner` 代码中 `xtuner/xtuner/utils/templates.py` 添加 `SYSTEM_TEMPLATE.ancient_chat` ：
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```diff
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SYSTEM_TEMPLATE = ConfigDict(
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moss_sft=('You are an AI assistant whose name is {bot_name}.\n'
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'Capabilities and tools that {bot_name} can possess.\n'
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'- Inner thoughts: enabled.\n'
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'- Web search: enabled. API: Search(query)\n'
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'- Calculator: enabled. API: Calculate(expression)\n'
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'- Equation solver: enabled. API: Solve(equation)\n'
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'- Text-to-image: disabled.\n'
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'- Image edition: disabled.\n'
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'- Text-to-speech: disabled.\n'),
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alpaca=('Below is an instruction that describes a task. '
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||||
'Write a response that appropriately completes the request.\n'),
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||||
arxiv_gentile=('If you are an expert in writing papers, please generate '
|
||||
"a good paper title for this paper based on other authors' "
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||||
'descriptions of their abstracts.\n'),
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||||
colorist=('You are a professional color designer. Please provide the '
|
||||
'corresponding colors based on the description of Human.\n'),
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||||
coder=('You are a professional programer. Please provide the '
|
||||
'corresponding code based on the description of Human.\n'),
|
||||
lawyer='你现在是一名专业的中国律师，请根据用户的问题给出准确、有理有据的回复。\n',
|
||||
medical='如果你是一名医生，请根据患者的描述回答医学问题。\n',
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||||
sql=('If you are an expert in SQL, please generate a good SQL Query '
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'for Question based on the CREATE TABLE statement.\n'),
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+ ancient_chat="你是一位专业的中文教师。你总能解答用户关于中文的相关知识。\n",
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)
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```
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2. 将 `./finetune_configs/internlm2_chat_7b/internlm2_chat_7b_qlora_custom_data_e3_finetune.py` 中 数据集路径 和 模型路径 改为您的本地路径
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```diff
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# Model
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- pretrained_model_name_or_path = 'internlm/internlm2-7b'
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+ pretrained_model_name_or_path = '/path/to/internlm/internlm2-7b' # 这步可选，如果事先下载好了模型可以直接使用绝对路径
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# Data
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- data_path = 'timdettmers/openassistant-guanaco'
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+ data_path = '/path/to/data.jsonl' # 数据集步骤生成的 json 文件绝对路径
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||||
prompt_template = PROMPT_TEMPLATE.default
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max_length = 2048
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pack_to_max_length = True
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```
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3. 使用命令进行训练：
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```bash
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xtuner train finetune_configs/internlm2_chat_7b/internlm2_chat_7b_qlora_custom_data_e3_finetune.py --deepspeed deepspeed_zero2
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```
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注意：如果显存不够了，调小一点 `batch_size` 和 `max_length`，反之还剩很多，调大这两个值
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## 部署
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### Web 部署 Demo
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1. 将 pth 转为 hf
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```bash
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xtuner convert pth_to_hf ./finetune_configs/internlm_chat_7b/internlm2_chat_7b_qlora_custom_data_e3_finetune.py \
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./work_dirs/internlm2_chat_7b_qlora_custom_data_e3_finetune/epoch_3.pth \
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||||
./work_dirs/internlm2_chat_7b_qlora_custom_data_e3_finetune/epoch_3_hf
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```
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2. 将微调后的模型和源模型 merge 生成新的模型
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```bash
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export MKL_SERVICE_FORCE_INTEL=1 # 解决 Error: mkl-service + Intel(R) MKL: MKL_THREADING_LAYER=INTEL is incompatible with libgomp.so.1 library.
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xtuner convert merge /path/to/internlm2-chat-7b \
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||||
./work_dirs/internlm2_chat_7b_qlora_custom_data_e3_finetune/epoch_3_hf \
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||||
./work_dirs/internlm2_chat_7b_qlora_custom_data_e3_finetune/epoch_3_merge
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||||
```
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||||
3. 启动 web demo
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```bash
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# web demo
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python app.py
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```
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||||
<!-- # 也可以直接使用命令行 cli 的方式进行启动
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||||
xtuner chat ./work_dirs/internlm2_chat_7b_qlora_custom_data_e3_finetune/epoch_3_merge \
|
||||
--prompt-template internlm2_chat \
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||||
--system-template ancient_chat -->
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||||
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### LMDeploy
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TODO
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## TODO
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- [ ] 使用其它大模型进行数据集扩充
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- [ ] 量化模型
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## 后记
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本模型在数据集方面的还没做很精细的调优，还有很多不足的地方，大家可以一起讨论，如果大家有数据集，可以在 issue 留言讨论。
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Reference in New Issue
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