一、Lora LoRA 微调技术的思想很简单,在原始 PLM (Pre-trained Language Model) 增加一个旁路,一般是在 transformer 层,做一个降维再升维的操作,模型的输入输出维度不变,来模拟 intrinsic rank,如下图的 A …
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。 一行代码开启微调 开启LoRA 微调:sh train_sft.sh 环境准备 pip ...
huggingface地址:https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b/tree/main 三、LORA微调 3.1 LORA介绍 paper:https://arxiv.org/pdf/2106.09685.pdf LORA(Low-Rank Adaptation of Large Language Models)微调方法: 冻结预训练好的模型权重参数,在冻结原模型参数的情况下,通过往模型中加入额外的网络层,并只训练这些新...
LoRA微调的基本思想是通过将大模型的权重矩阵分解为低秩矩阵和稀疏矩阵的和,从而实现对大模型的压缩和加速。这种分解可以有效地降低模型的存储需求和计算复杂度,同时保持模型的性能。二、应用LoRA微调在本节中,我们将详细介绍如何使用LoRA微调chatGLM2-6B模型。首先,我们需要安装LoRA库和相应的深度学习框架(如PyTorch)。
2、采用lora微调模型,设置数据集dataset,更改模型地址--model_name_or_path,执行该sh 3、测试 4.输出微调后模型 会默认输出到项目文件夹的model目录 五、其他 1、建议使用conda虚拟环境 2、该微调不支持ChatGLM2-int4,否则会报错:ValueError: Target module QuantizedLinear() is not supported. Currently, only ...
使用lora训练大语言模型,以chatglm2-6B为例,适用于其他大语言模型 大鹅带你玩AI· 2023-7-29 ChatGLM2-6B推理部署及微调过程 大模型开发者· 2-2 【大模型微调】ChatGLM3-6b大模型微调| 基于开源的大模型的微调| 使用自己的数据集来微调大模型 | 垂直领域大模型 | lora微调大模型 ...
model_new = peft_loaded.merge_and_unload()#合并lora权重chatglm = ChatGLM(model_new,tokenizer,max_chat_rounds=20)#支持多轮对话,可以从之前对话上下文提取知识。# %%chatglm = ChatGLM(model_new,tokenizer,max_chat_rounds=0)#支持多轮对话,可以从之前对话上下文提取知识。# %%%%chatglm ...
frompeftimportget_peft_model, LoraConfig, TaskType model = AutoModel.from_pretrained("chatglm2-6b", load_in_8bit=False, trust_remote_code=True, device_map='auto') model.supports_gradient_checkpointing =True#节约cuda model.gradient_checkpointing_enable() ...
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。
在训练过程中,使用LoRA和P-Tuning技术对模型进行调整。 对调整后的模型进行评估和调试。 将微调好的模型部署到生产环境中。三、6B源码解读6B是ChatGLM的一个开源项目,它提供了完整的ChatGLM实现代码和文档。通过解读6B的源码,我们可以深入了解ChatGLM的实现原理和工作方式。在解读6B源码时,我们需要重点关注以下几个方...