ptuning是一种自动微调技术,可以帮助您快速找到最佳的超参数配置。首先,您需要准备一个包含多个超参数组合的数据集。然后,使用ptuning工具库对每个组合进行训练和验证,并记录结果。最后,根据结果选择最佳的超参数配置并进行模型训练。在进行ptuning微调时,您可以使用PyTorch的自动化工具,例如torch.optim.Adam和torch.optim...
基于 P-Tuning 微调 ChatGLM-6B ChatGLM-6B 环境已经有了，接下来开始模型微调，这里我们使用官方的 P-Tuning v2 对 ChatGLM-6B 模型进行参数微调，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。安装依赖 # 运行微调需要 4.2...
ChatGLM-6B 环境已经有了,接下来开始模型微调,这里我们使用官方的 P-Tuning v2 对 ChatGLM-6B 模型进行参数微调,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。 安装依赖 ...
2. GLM模型是一个语言模型,其预训练过程与GPT有所不同。 3. GLM模型包括GLM、GLM 130B和GLM 6B等不同规模的模型,需要不同算力来实现高效微调或全量微调。 4. Finetune过程中,介绍了Mixed Precision和ZeRO优化器等基础知识,以及P tuning和Lora等高效微调方法。 5. 借助Gradio,可以将模型前端部署,实现与用户的...
ChatGLM-6B的P-Tuning微调是一种先进的模型优化技术,通过参数剪枝的方法,将微调过程中的参数量降低到原来的0.1%。以下是详细的步骤和结果验证:一、准备阶段在开始P-Tuning之前,需要确保已经安装了必要的依赖库。除了ChatGLM-6B的依赖之外,还需要安装以下依赖:pip install rouge_chinese nltk jieba datasets -i https...
ChatGLM-6B 环境已经有了,接下来开始模型微调,这里我们使用官方的 P-Tuning v2 对 ChatGLM-6B 模型进行参数微调,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。 安装依赖 ...
在cli_demo.sh中,model_name_or_path需要改为你最开始下载模型的位置,ptuning_checkpoint需要与train.sh中的内容相对应,不同的训练模型会保存在不同地方。 PRE_SEQ_LEN=32 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 cli_demo.py \ --model_name_or_path /home/lyc/workspace/ChatGLM-6B/chatglm-6b \ ...
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。 1. 下载代码 git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B.gitcdChatGLM-6B 2. 下载模型 Huggingface 平台下载
【官方教程】ChatGLM-6B 微调:P-Tuning,LoRA,Full p有梦想的小小老鼠编辑于 2023年05月31日 12:42 17:03 Fine-tuning # 浮点数 半精度浮点数在 deep learning 中足够,常用的两种格式:fp16, bfloat16 优势:空间占用小,计算速度快 劣势:精度低,有可能影响训练的结果 混合精度:既可以保留半精度的优势,又...
1、地址:https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/blob/main/ptuning/README.md 2、参数示例 PRE_SEQ_LEN=128LR=2e-2CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python3 main.py \--do_train \--train_file AdvertiseGen/train.json \--validation_file AdvertiseGen/dev.json \--prompt_column content \--response_column su...