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 7 GB 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 的依赖之外,还需要按照以下依赖 `pip install rouge\_chinese nltk jieba datasets` 二、使...
模型微调训练 ChatGLM2-6B/ptuning/train.sh PRE_SEQ_LEN=128 #soft prompt 长度 LR=2e-2 #训练学习率 NUM_GPUS=2 #卡的个数 torchrun --standalone --nnodes=1 --nproc-per-node=$NUM_GPUS main.py \ --do_train \ --train_file data/train.json \ #模型训练数据 --validation_file data/dev...
1.较低的部署门槛: FP16 半精度下,ChatGLM-6B 需要至少 13GB 的显存进行推理,结合模型量化技术,一需求可以进一步降低到 10GB(INT8) 和 6GB(INT4), 使得 ChatGLM-6B 可以部署在消费级显卡上。 2,更长的序列长度: 相比 GLM-10B(序列长度1024),ChatGLM2-6B 序列长度达32K,支持更长对话和应用。 3,人类...
通过这些优化措施,ChatGLM-6B模型可以在消费级的显卡上进行本地部署,并且可以实现实时的对话交互。根据清华大学KEG实验室与智谱AI公司提供的数据,ChatGLM-6B模型在INT4量化级别下最低只需6GB显存就可以运行,并且在RTX 3090显卡上的推理速度可以达到每秒10个句子(每个句子包含20个词)。为了验证ChatGLM-6B模型在对...
中文ChatGLM-6B预训练模型 5.2万提示指令微调演示 #小工蚁 #chatgpt #chatglm 查看AI文稿 420小工蚁 02:06 #人工智能 个人电脑部署大语言模型chatglm2-6b,由于chatgpt和Bing的使用违反我国法律法规,同时数据存在泄露风险。因此本地化或内网布置的大语言模型将也是Ai研究的应用方向。
liucongg/ChatGLM-Finetuning: 基于ChatGLM-6B模型,进行下游具体任务微调,涉及Freeze、Lora、P-tuning...
1. 选择 ChatGLM3-6B 镜像创建实例 提示 训练 ChatGLM3-6B 模型,显卡显存建议选择等于大于 16GB...
我是在基于chatglm6b做模型微调,在deepspeed初始化阶段,就失败了,我是单机4卡的环境、每张nvidia卡都是15g显存; ds初始化阶段,4个gpu的显存占用都到12G,其中3号卡原本就有3g被占用了,所以3号卡继续申请显存,程序就crash及OOM了; 这意思是说只是在ds初始化阶段,开了stage=3,不启动offload,单机4卡,每一张卡...
https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b 1. 2. 配置要求 官方推荐 我们仅提供了单机多卡/多机多卡的运行示例,因此您需要至少一台具有多个 GPU 的机器。本仓库中的默认配置文件中,我们记录了显存的占用情况: SFT 全量微调: 4张显卡平均分配,每张显卡占用 48346MiB 显存。