在训练过程中,VisualGLM-6B使用了自回归损失和对比损失两种损失函数。自回归损失使模型能够根据图像生成与之对应的正确文本,而对比损失则确保输入ChatGLM-6B的视觉特征与对应文本的语义特征对齐,从而提高模型的理解能力。 三、VisualGLM的训练与微调 VisualGLM-6B的训练涉及多个数据集,包括CogView积累的3000万中文图文对、...
简介:本文是基于清华开源的VisualGLM-6B 支持图像中英文的多模态对话语言模型,进行了一系列本地的简单部署,包括环境配置、模型部署、演示推理、模型微调(官方提供的代码),由于个人电脑显存不足,最后是在阿里云服务器交互式平台DSW终端进行微调和训练操作的。 VisualGLM-6B 依靠来自于 CogView 数据集的30M高质量中文图文...
接下来新建一个py文件测试一下,然后一步步排除报错。 fromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModeltokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("./visualglm-6b",trust_remote_code=True)model=AutoModel.from_pretrained("./visualglm-6b",trust_remote_code=True).half().cuda()model=model.eval()image_path="./Vi...
https://huggingface.co/THUDM/visualglm-6b 1. VisualGLM-6B 由 SwissArmyTransformer(简称sat) 库训练,这是一个支持Transformer灵活修改、训练的工具库,支持Lora、P-tuning等参数高效微调方法,所以如果不成功的话,建议下载SwissArmyTransformer源码手动安装。如果一切顺利执行以下就可以运行可视化服务。显存大小约占16G...
THUDM / VisualGLM-6B Public Notifications Fork 400 Star 3.9k Code Issues 245 Pull requests 6 Actions Projects Security Insights New issue 在本地服务器部署完成,能够启动,无法推理,报错“超时!请稍等几分钟再重试” #79 Open Baorui-up opened this issue May 30, 2023· 2 comments ...
简介:本文是基于清华开源的VisualGLM-6B 支持图像中英文的多模态对话语言模型,进行了一系列本地的简单部署,包括环境配置、模型部署、演示推理、模型微调(官方提供的代码),由于个人电脑显存不足,最后是在便宜云服务器服务器交互式平台DSW终端进行微调和训练操作的。