ChatGLM3-6B的github链接本实验按照官方的finetuning方法,对chatglm3-6b模型进行微调(finetuning)。 1.构建训练数据集 本实验采用一个简单的自我认知的训练集,该训练集包含100多条自我认知的数据集,属于非常少的数据集,主要是用于测试和验证lora方法的微调效果。 按照官方的资料,训练集的基本格式如下: { "conversat...
1、chatglm3-6b-base 基于 Lora 的微调 - 参考信息 2、环境准备 (1)项目工作目录 (2)克隆 https://github.com/THUDM/ChatGLM3 代码 (3)克隆 chatglm3-6b-base 模型 (4)创建虚拟环境 (5)激活环境安装依赖 (6)更改 torch==2.1.2 为 torch==2.1.2+cu118 3、微调 (1)拷贝微调数据和脚本 (2)微调...
本项目主要针对ChatGLM、ChatGLM2和ChatGLM3模型进行不同方式的微调(Freeze方法、Lora方法、P-Tuning方法、全量参数等),并对比大模型在不同微调方法上的效果,主要针对信息抽取任务、生成任务、分类任务等。 本项目支持单卡训练&多卡训练,由于采用单指令集方式微调,模型微调之后并没有出现严重的灾难性遗忘。 由于官方代...
同时,我们需要使用到开源词向量模型Sentence Transformer(HuggingFace 链接名为:sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2),可以将其模型参数以类似于下载 ChatGLM3 模型参数的方式下载到本地 /root/autodl-tmp/sentence-transformer。同时,在本节中,ChatGLM3-6B 的模型参数文件存储在本地 autodl-tmp/...
随着人力资源管理领域的自动化,智能化需求不断增长,基于ChatGLM2-6B微调的智能简历解析系统应运而生.该系统采用ChatGLM2-6B模型,并通过LoRA微调技术实现简历的精准解析及候选人适配度的评估,同时采用量化技术,能够在不同的设备和平台上高效运行.其中,系统的开发使用了Django框架,数据库选用了SQlite,整个开发过程均采用...
LoRA微调模型评估 结语 随着ChatGPT 的现象级走红,引领了AI大模型时代的变革,从而导致 AI 算力日益紧缺。与此同时,中美贸易战以及美国对华进行AI芯片相关的制裁导致 AI 算力的国产化适配势在必行。之前讲述了基于昇腾910使用ChatGLM-6B进行模型推理,本文将讲述针对ChatGLM-6B大模型在昇腾910加速卡上面进行模型训练,为...
注意template选择qwen, lora_target为c_attn CUDA_VISIBLE_DEVICES=0nohup python src/train_bash.py --stage sft --do_train --model_name_or_path /data/models/Qwen-1_8B-Chat --dataset alpaca_gpt4_zh --template qwen --finetuning_type lora ...