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 …
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。
这包括安装必要的Python库(如transformers、datasets等)、克隆ChatGLM2-6B的GitHub仓库、创建虚拟环境并安装依赖项等。此外,还需确保显卡驱动和CUDA等硬件环境配置正确,以支持模型的训练和推理。 三、微调方法选择及实施 ChatGLM2-6B的微调方法主要包括LoRA、P-Tuning V2和Freeze等。这些方法各有特点,可以根据具体需求选...
chatglm2-6b在国内开源的大模型上,效果比较突出。本文章分享的内容是用chatglm2-6b模型在集团EA的P40机器上进行垂直领域的LORA微调。 一、chatglm2-6b介绍 github:https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B chatglm2-6b相比于chatglm有几方面的提升: 1. 性能提升:相比初代模型,升级了 ChatGLM2-6B 的基座模型,...
通过在P40显卡上对chatglm2-6b模型进行LORA微调,我们可以快速地将模型适应到特定的垂直领域。这种方法既保留了原模型的大部分知识,又能够快速适应新的数据分布,从而提高了模型的准确性和泛化能力。未来,随着大模型技术的不断发展和应用场景的不断拓展,LORA微调方法将在更多领域发挥重要作用。同时,我们也期待chatglm2-...
一、LoRA微调原理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...
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 ...
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() ...
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 1.6万 1 9:35 App 百川13B-chat大模型本地喂饭级部署,避免坑点,提供一键整合包,对接langchain 1.8万 4 8:29 App RWKV-Runner LoRA微调功能使用说明 7647 11 35:36 App 基于LangChain和ChatGLM2搭建专属知识库,保姆级教程,你也能学会~~...
简介: 【NLP】Datawhale-AI夏令营Day10打卡:微调ChatGLM2-6B 1. 学习内容 AI夏令营第三期–基于论文摘要的文本分类与关键词抽取挑战赛教程 今天学习的是任务三:进阶实践 - 大模型方法 微调方法介绍 1️⃣ LoRA(Low-Rank Adaptation): 基本思想是对模型的一部分进行低秩适应,即找到并优化那些对特定任务最重要的...