GLM-4-9B-Chat-1M微调教程：基于PEFT的长文本领域适配

1.

引言

你是不是遇到过这样的情况：手头有一个很强大的大语言模型，但在你的专业领域表现总是不尽如人意？比如处理法律文档时抓不住重点，分析医疗报告时理解不够深入，或者处理超长技术文档时总是丢失关键信息？

今天我要分享的就是如何用PEFT技术对GLM-4-9B-Chat-1M这个支持百万级上下文的大模型进行领域适配微调。

这个模型本身就支持约200万中文字符的超长文本处理，但通过我们的微调，它能更好地理解你的专业领域内容。

我会用最简单直白的方式，手把手带你完成整个微调过程。

即使你之前没有太多深度学习经验，跟着步骤走也能轻松上手。

2.

硬件要求

先说说硬件需求。

虽然GLM-4-9B是个90亿参数的大模型，但通过PEFT微调，我们对硬件的要求其实很友好：

• GPU内存：至少24GB（如RTX

  4090、A5000等）

• 系统内存：32GB以上
• 硬盘空间：50GB可用空间（用于存储模型和数据集）

如果你没有这么强的硬件，也可以考虑使用云服务，比如租用带A100的云服务器，按小时计费也很划算。

2.2

软件环境安装

打开你的终端，我们一步步来设置环境：

#
创建虚拟环境
https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip
tensorboard

这些包都是微调过程中必需的，特别是peft和bitsandbytes，它们能让我们用更少的资源完成微调。

2.3

模型下载

GLM-4-9B-Chat-1M模型可以从Hugging

Face或ModelScope下载：

from
transformers
"THUDM/glm-4-9b-chat-1m"
tokenizer
AutoTokenizer.from_pretrained(model_name,
model
AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
torch_dtype=torch.bfloat16,
)

第一次运行时会自动下载模型，大概需要18GB的存储空间。

如果下载速度慢，可以考虑先下载到本地再加载。

3.

为什么用PEFT？

传统微调需要更新模型的所有参数，这就像为了学一门新课要把所有知识重新学一遍，既费时间又耗资源。

PEFT（Parameter-Efficient

Fine-Tuning）就像是在原有知识基础上只学习新内容，效率高得多。

3.2

LoRA的工作原理

LoRA（Low-Rank

Adaptation）是PEFT的一种具体实现方式。

它的核心思想是：模型在适应新任务时，不需要改变所有参数，只需要在关键位置添加一些小的调整矩阵。

想象一下你在调整一张照片的颜色。

你不需要重新画整张画，只需要加几个滤镜就能达到想要的效果。

LoRA做的就是类似的事情——它学习一些小的调整矩阵，这些矩阵和原始权重结合后，就能让模型适应新任务。

3.3

LoRA的优势

• 训练速度快：只需要训练很少的参数
• 内存占用少：可以在消费级GPU上运行
• 避免灾难性遗忘：原始能力保持得更好
• 易于切换：不同的适配器可以快速切换

4.

数据准备与处理

4.1

数据格式要求

对于领域适配微调，我们需要准备问答格式的数据。

每个样本应该包含指令、输入和输出：

{
"input":
甲方应在收到货物后15日内支付货款，逾期每日按未付金额的千分之一支付违约金...",
"output":
违约金比例可能过高，根据《合同法》第114条...",
"domain":
range(len(examples['instruction'])):
conversation
examples['instruction'][i]
+
conversations.append(conversation)
应用聊天模板
长文本处理技巧
GLM-4-9B-Chat-1M支持超长上下文，但训练时我们还是要做些优化：
def
"""将长文本分块处理"""
tokens
chunks.append(tokenizer.decode(chunk))
return
task_type="CAUSAL_LM"
任务类型
model.print_trainable_parameters()
5.2
transformers
output_dir="./glm4-lora-finetuned",
per_device_train_batch_size=1,
批大小，根据GPU内存调整
gradient_accumulation_steps=8,
梯度累积步数
logging_dir="./logs",
save_steps=500,
optim="paged_adamw_8bit",
优化器
lr_scheduler_type="cosine",
学习率调度器
report_to="tensorboard",
remove_unused_columns=False
transformers
train_dataset=train_dataset,
data:
trainer.save_model()

6.

训练技巧与优化

6.1

内存优化技巧

训练大模型时内存管理很重要：

#
使用梯度检查点
model.gradient_checkpointing_enable()
使用8bit优化器
model.config.use_flash_attention
=
学习率调度
合适的学习率调度能显著提升效果：
#
使用余弦退火调度
training_args.lr_scheduler_type
=
training_args.lr_scheduler_type
=
早停策略
防止过拟合，设置早停策略：
from
transformers
early_stopping_threshold=0.01
提升小于1%认为没有提升
trainer.add_callback(early_stopping)
7.
模型评估与测试
7.1
评估指标
训练完成后需要评估模型效果：
def
test_dataset):
trainer.evaluate(eval_dataset=test_dataset)
{math.exp(results['eval_loss']):.2f}")
print(f"Loss:
{results['eval_loss']:.4f}")
人工评估一些样本
tokenizer.decode(sample['input_ids'])
生成回复
input_ids=sample['input_ids'].unsqueeze(0),
max_length=1024,
{generated_text[:200]}...")
print("---")
7.2
领域特异性测试
针对你的领域设计测试用例：
#
法律领域测试
"请分析这份合同中的风险点：甲方应在收到货物后15日内支付货款...",
"这份劳动合同中哪些条款可能违反劳动法？",
"如何修改这份NDA协议以更好地保护商业秘密？"
医疗领域测试
"根据这份病历，患者的可能诊断是什么？",
"这份检验报告显示了哪些异常指标？",
]
8.
加载微调后的模型
训练完成后，可以这样加载和使用模型：
from
peft
AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"THUDM/glm-4-9b-chat-1m",
torch_dtype=torch.bfloat16,
加载LoRA适配器
PeftModel.from_pretrained(base_model,
"./glm4-lora-finetuned")
合并适配器（可选，提升推理速度）
model
model.merge_and_unload()
8.2
tokenizer,
add_generation_prompt=True,
return_tensors="pt"
).to(model.device)
pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
解码回复
print(response)
8.3
批量处理
对于需要处理大量文档的场景：
def
batch_process_documents(documents,
batch_size=4):
f"请分析以下文档：{doc}")
except
batch_results.append(f"处理失败：{str(e)}")
return
内存不足问题
如果遇到内存不足，可以尝试：
#
减少批大小
training_args.per_device_train_batch_size
=
training_args.gradient_accumulation_steps
=
model.gradient_checkpointing_enable()
使用8bit量化
训练不收敛
如果训练效果不好：
#
调整学习率
过拟合问题
防止过拟合的方法：
#
增加Dropout
training_args.load_best_model_at_end
=
training_args.metric_for_best_model
=
"eval_loss"
10.
总结
通过这篇教程，我们完整走了一遍GLM-4-9B-Chat-1M的PEFT微调流程。
从环境准备、数据预处理，到LoRA配置和训练技巧，每个环节都提供了实用的代码示例和建议。
实际用下来，PEFT确实是个好东西，让我们能用有限的资源微调大模型。
GLM-4-9B-Chat-1M本身的长文本能力就很强，加上领域适配后，在专业场景下的表现提升很明显。
不过也要注意，微调效果很大程度上取决于数据质量。
建议先从小的数据集开始，验证流程没问题后再扩大数据规模。
训练过程中要多观察loss曲线，及时调整参数。
如果你刚开始接触大模型微调，可能会遇到各种问题，这是正常的。
多尝试几次，熟悉了整个流程后就会顺利很多。
记得在训练前备份重要数据，训练过程中保存检查点，这样即使中断也能从最近的位置继续。
希望这篇教程对你有帮助。
如果在实践中遇到问题，欢迎在评论区交流讨论。
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