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...
(2) 如果说ChatGLM2-6b可以作为一种Key-Value结构的知识数据库，我们知道这个模型的参数权重规模大概是...
ChatGLM2-6B 部署: 量化 ChatGLM-6B 微调• 模型微调:• 利用新的数据,对已有模型进行继续训练• 为什么做模型微调?• 增强模型通用和人类对其能力• 模型更加适应专业化领域场景• 法律、金融、医疗、教育等场景大模型微调范式 ChatGLM-6B 微调: P-tuning v2 原理 微调ChatGLM-6B: 模型权重准备 微调...
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...
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...
为了促进 ChatGLM-6B 模型在各垂直领域的应用,官方现推出基于 P-Tuning v2 的微调方案。 P-Tuning v2 将需要微调的参数量减少到原来的 0.1%,再通过模型量化、Gradient Checkpoint 等方法,最低只需要 7GB 显存即可运行。 下面以 ADGEN(广告生成)数据集为例介绍代码的使用方法。 一、软件依赖 除ChatGLM-6B 的依...
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...
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...
下面我们使用AdaLoRA方法来微调ChatGLM2，以便给模型注入和梦中情炉 torchkeras相关的知识。AdaLoRA是LoRA...
准备数据集:根据微调任务的需求,准备相应的数据集,并将其转换为json格式。 运行微调:使用P-Tuning v2的脚本或框架对ChatGLM-6B进行微调。具体过程包括加载模型、设置优化器、定义损失函数等步骤。五、部署网页版Demo 为了方便用户与ChatGLM-6B进行交互,我们可以将其部署为网页版Demo。基于...