本文将指导您如何使用自有数据集对ChatGLM2-6B进行微调,以优化模型在特定任务上的表现。 ChatGLM2-6B模型介绍 ChatGLM2-6B是ChatGLM的第二代版本,在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等特性的基础上,增加了许多新特性。具体而言,ChatGLM2-6B: 更强大的性能:基于GLM的混合目标函数,经过大规模预训练与人类偏好...
ChatGLM2-6B是一种基于Transformer架构的开源双语对话语言模型,具有60亿参数,支持中英文两种语言。它基于GLM-130B模型进行优化,在大量无监督数据上进行预训练,并使用迁移学习和微调技术来提高对话性能。ChatGLM2-6B的主要特点包括: 强大的语言生成和理解能力:ChatGLM2-6B能够根据上下文生成连贯、有意义的回复,并理解复...
1) 创建模型目录: mkdir -p models/chatglm2-6b/1/ 2) 宿主机拷贝 chatglm2 到容器内模型目录: docker cp chatglm2-6b 容器名:/ 容器内路径 /models/chatglm2-6b 3) 创建模型配置文件 : vi models/chatglm2-6b/config.pbtxt 包含各种参数,input,output 参数,模型路径等. name: "chatglm2-6b" back...
FinGPT/FinGPT_Training_LoRA_with_ChatGLM2_6B_for_Beginners.ipynb at master · AI4Finance-Foundation/FinGPT (github.com)github.com/AI4Finance-Foundation/FinGPT/blob/master/FinGPT_Training_LoRA_with_ChatGLM2_6B_for_Beginners.ipynb?source=post_page---9eb5ace7fe99--- 工具:需要使用Google ...
1.chatGLM2-6b 模型我已经从huggingface 下载到服务器,因为我的服务器不能直接连接huggingface 下载 我是放到了文件夹下 /data/tmp/chatGLM2_6b_pretrain,包含模型文件和一些配置文件,直接在huggingface下载就好 2.打印模型结构 1fromtransformersimportAutoModel23model_name ="/data/tmp/chatGLM2_6b_pretrain"4mo...
ChatGLM3 是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中...
ChatGLM2-6B是开源中英双语对话模型ChatGLM-6B的第二代版本,在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础上,ChatGLM2-6B具有更强大的性能、更长的上下文、更高效的推理等特性。 阿里云第八代Intel CPU实例 阿里云八代实例(g8i/c8i/r8i/hfc8i/hfg8i/hfr8i)采用Intel® Xeon® Emerald Rapid...
>>更强大的性能=混合目标函数+1.4T中英标识符:基于 ChatGLM 初代模型的开发经验,我们全面升级了 ChatGLM2-6B 的基座模型。ChatGLM2-6B 使用了 GLM 的混合目标函数,经过了1.4T中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练,评测结果显示,相比于初代模型,ChatGLM2-6B 在 MMLU(+23%)、CEval(+33%)、GSM8K(+571%) ...
使用方法如下(需要大概 32GB 内存),如果你的内存不足的话,也可以使用量化后的模型chatglm2-6b-int4。 代码语言:javascript 复制 model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True).float() 多卡部署 如果你有多张 GPU,但是每张 GPU 的显存大小都不足以容纳完整的模型,那么...
workspace/ChatGLM2-6B/chatglm2-6b'#远程'THUDM/chatglm-6b'cfg.quantization_bit =None#仅仅预测时可以选 4 or 8#traincfg.epochs =100cfg.lr =5e-3cfg.batch_size =1cfg.gradient_accumulation_steps =16#梯度累积importtransformersfromtransformersimportAutoModel,AutoTokenizer,AutoConfig,DataCollatorForSeq...