参考了多个医疗大模型,如扁鹊、灵心等,重新思考了下微调的方案以及数据集的格式;基于ChatGLM/其它LLM整合多种微调方法的非官方实现的框架,审视其数据集格式,以及调试效果,进行微调。 最终基于liucongg/ChatGLM-Finetuning开源框架成功的微调出来我想要的结果。 服务器环境 阿里云PAI平台 开源库下载 在服务器上通过git...
1. chatglm-6b数据集格式 2.smileData_v3是一种表中的prompt、answer数据集,使用需要需要对数据格式进行转换。 3.数据格式转换 三、准备环境 四、创建chatglm-6b模型 1.模型加载 2.对话推理 3.微调前chatglm-6b模型能力 五、大模型微调 1.使用prefix-tuning对chatglm-6b进行微调 2.加载prefix权重 3.使用lora...
参考了多个医疗大模型,如扁鹊、灵心等,重新思考了下微调的方案以及数据集的格式;基于ChatGLM/其它LLM整合多种微调方法的非官方实现的框架,审视其数据集格式,以及调试效果,进行微调。 最终基于liucongg/ChatGLM-Finetuning开源框架成功的微调出来我想要的结果。 开源库下载 在服务器上通过git一键下载即可: ChatGLM-6B...
PRE_SEQ_LEN=128CHECKPOINT=adgen-chatglm-6b-pt-128-2e-2STEP=3000CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python3 main.py\--do_predict\--validation_file AdvertiseGen/dev.json\# 自己的 JSON 格式数据集路径--test_file AdvertiseGen/dev.json\# 自己的 JSON 格式数据集路径--overwrite_cache\--prompt_column content\-...
微调ChatGLM2-6B首先需要准备适合的数据集。数据集应包含丰富的对话样本,以覆盖您希望模型优化的特定任务或领域。数据集的格式通常为JSON,包含输入和输出对。以下是一些准备数据集的步骤: 收集数据:从自有资源、公开数据集或用户交互记录中收集对话数据。 清洗数据:去除噪声、重复项和无关信息,确保数据质量。 格式化数...
ChatGLM-6B是一款基于General Language Model(GLM)框架的开源文本生成式对话模型,拥有62亿参数。通过结合模型蒸馏技术,该模型在2080ti显卡训练中上显存占用约6G。为了使模型更好地适应特定任务,我们通常需要进行自定义数据集的训练和微调。下面,我们将详细介绍如何进行这一过程。1. 准备自定义数据集首先,我们需要准备一...
chatglm-6b云端微调 下载依赖 pipinstallrouge_chinese nltkjiebadatasets 下载训练数据集(示例) ADGEN 数据集任务为根据输入(content)生成一段广告词(summary)。 { "content":"类型#上衣*版型#宽松*版型#显瘦*图案#线条*衣样式#衬衫*衣袖型#泡泡袖*衣款式#抽绳",...
参考:https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/blob/main/ptuning/README.md P-Tuning 用自己的数据集对ChatGLM模型进行微调 P-Tuning V2已将需要微调的参数减少到原来的0.1%- 3%,大大加快了训练速度,同时最低GPU显存要求 为7G(建议16-24G) TIPS:AdvertiseGen数据集,训练3000steps,大约需 ...
ChatGLM-6B简介 P-Tuning v2简介 环境搭建 数据准备 使用DeepSpeed DP+Zero对ChatGLM-6B进行全参数微调 使用P-Tuning v2对ChatGLM-6B进行参数高效微调 模型评估 模型推理 结语 之前尝试了基于ChatGLM-6B使用LoRA进行参数高效微调,本文给大家分享使用DeepSpeed和P-Tuning v2对ChatGLM-6B进行微调,相关代码放置在GitHub上...
所谓预训练语言模型,就是指在大规模的语言数据集上训练好的、能够理解自然语言表达并从中学习语言知识的模型。P-Tuning 所做的就是根据具体的任务,对预训练的模型进行微调,让它更好地适应于具体任务。相比于重新训练一个新的模型,微调可以大大节省计算资源,同时也可以获得更好的性能表现。ChatGLM-6B 部署 这里...