ChatGLM2-6B是开源的文本生成式对话模型,基于General Language Model(GLM)框架,具有62亿参数。 fp16 半精度下,ChatGLM-6B 需要至少 13GB 的显存进行推理,结合模型量化技术,这一需求可以进一步降低到 10GB(INT8) 和 6GB(INT4), 使得 ChatGLM-6B 可以部署在消费级显卡上,人人都能上手一个大模型。ChatGLM-6B...
一行代码开启微调 环境准备 数据集准备 使用LoRA 微调 加载并进行推理 CHATGLM2-6B是清华智普开源的大语言模型,Huggingface 开源的 PEFT 大模型高效微调工具包,本文主要介绍对CHATGLM2-6B大模型进行 LoRA 微调,只要你有训练数据,然后本地下载好大模型的checkpoint,就可以最少只需 1 行代码就可以微调你自己的 LLM。
在自然语言处理领域,预训练语言模型如ChatGLM2-6B已经取得了巨大的成功。然而,为了使模型更好地适应特定任务,往往需要进行微调。微调是指对预训练模型进行fine-tuning,以使其更好地适应特定任务的训练数据。以下是关于如何对ChatGLM2-6B模型进行微调的详细指南。一、微调原理微调的过程实际上是在保持模型结构不变的情...
微调后的ChatGLM2-6B模型可以应用于多种场景,如智能客服、知识问答、文本创作等。通过不断优化和调整,模型可以逐渐适应特定领域的需求,提供更加精准和个性化的服务。 结论 使用自有数据集微调ChatGLM2-6B模型是一项具有挑战性的任务,但通过精心准备数据集、合理设置训练参数和不断优化模型配置,可以显著提升模型在特定任...
ChatGLM2-6B 微调改变AI自我认知 一、前言 上篇说到ChatGLM2-6B及百川大模型的本地部署实战,实际商业项目中可能还需要在此基础上对模型进行相关微调再进行应用。本篇文章带大家微调入门教学。 注意:当前为AI技术高速发展期,技术更新迭代快,本文章仅代表作者2023年8月的观点。
推理这块,chatglm2-6b在精度是fp16上只需要14G的显存,所以P40是可以cover的。 EA上P40显卡的配置如下: 2.2 镜像环境 做微调之前,需要编译环境进行配置,我这块用的是docker镜像的方式来加载镜像环境,具体配置如下: FROM base-clone-mamba-py37-cuda11.0-gpu# mpichRUN yum install mpich# creat...
最近清华大学又给我们整出了ChatGLM2-6b,其性能相比上一代拥有了较大的提升。如果想要微调现有的大语言模型,现在也许是个不错的时机。 本篇文章将介绍如何使用较低的成本在云上微调自己的模型。 相关链接: THUDM/ChatGLM2-6B: ChatGLM2-6B: An Open Bilingual Chat LLM | 开源双语对话语言模型 (github.com...
本文将详细介绍如何在P40显卡上对chatglm2-6b模型进行LORA微调。 一、chatglm2-6b模型介绍 chatglm2-6b模型相较于初代chatglm模型,在多个方面进行了升级和优化。首先,在性能上,chatglm2-6b升级了基座模型,并在各项数据集评测上取得了优异成绩。其次,在上下文长度方面,chatglm2-6b将基座模型的上下文长度从2K扩展到...
ChatGLM-6B:于2023年3月开源。在进行ChatGLM千亿模型内测的同时,清华团队也开放出了同样技术小参数量的版本,方便研发者们进行学习和开发(非商用)。 ChatGLM对话模型的微调需要用到两个部分;一是已预训练的模型文件,二是ChatGLM的源码文件。 模型文件
ChatGLM2-6B 模型 多 GPU 分布式微调 配置 分布式环境 accelerate config # 首先配置分布式环境 accelerate launch src/train_bash.py ... # 微调,参数同上 注:注意:若您使用 LoRA 方法进行微调,请指定以下参数 --ddpfindunused_parameters False 来避免报错。