【试用教程】ChatGLM-6B模型轻量微调和推理 1点击下方卡片开通资源(若已开通请跳过此步骤) 交互式建模 PAI-DSW 5000CU*H 3个月 试用必读 2点击“进入实操”开始操作 进入实操 我已阅读并同意《阿里云云起实践平台服务协议》 请先阅读并同意服务协议
通过在DSW中微调和推理ChatGLM-6B模型,实现定制化、高交互性的对话系统。ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型,基于General Language Model (GLM) 架构,具有62亿参数。结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署,从而实现更智能、交互性更
Thinking:将 train.sh 中的 THUDM/chatglm-6b 改为本地的模型路径 (参考train2.sh) Thinking:如何使用训练好的ChatGLM模型进行推理使用evaluate.sh,这里需要修改model_name_or_path 和 ptuning_checkpoint TIPS:在 P-tuning v2 训练时模型只保存PrefixEncoder参数,所以在推理时需要同时加载原 ChatGLM-6B 模型以及...
https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B模型3月14日开源后,Github Star增速惊人,连续12天位列全球大模型下载榜第一名。 基于GLM (General Language Model) 架构,有62亿参数,无量化下占用显存13G,INT量化下支持单张消费级显卡(如2080Ti)上进行推理INT8量化是一种将深度学习模型中的权重和激活值从16位浮点数(FP16...
https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B模型3月14日开源后,Github Star增速惊人,连续12天位列全球大模型下载榜第一名。 基于GLM (General Language Model) 架构,有62亿参数,无量化下占用显存13G,INT量化下支持单张消费级显卡(如2080Ti)上进行推理INT8量化是一种将深度学习模型中的权重和激活值从16位浮点数(FP16...
作为 6B 量级的模型，清华官方 GitHub 明确指出 ChatGLM-6B 因参数量较小，在推理能力等方面存在很大...
(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...
不管承认不承认,大模型的时代已然到来了。随着各二线企业的疯狂涌入(调用+微调),接下来模型的部署和轻量化将是很多场景下绕不过去的坎。 之前为了完成领导交办的任务,用lora微调了一个chatglm3-6B的模型做文本分类,想把它的推理加速一下。网上简单调研了一下,发现vllm这个工具简直神器,不需要编译瞎折腾,直接在co...
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...
解压后在ptuning/AdvertiseGen目录下能看到train.json和dev.json两个文件,就是数据集了。 3.2修改训练脚本 详细说明可以看官方Github说明ChatGLM官方文档 我们使用train.sh脚本训练,需要修改2个参数 model_name_or_path 模型文件路径,修改为/home/user/data/ChatGLM-6B/chatglm-6b即刚才下载的模型文件 ...