应用模型:将微调后的模型应用到实际场景中,进行推理和预测。确保在实际应用中,对模型进行适当的监控和维护,以确保其性能和稳定性。 总结:通过本教程,您已经了解了ChatGLM-6B模型的部署和ptuning微调过程。请注意,部署和微调过程可能因环境、数据集和实际需求而有所不同。在实际应用中,请根据具体情况进行调整和优化。
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 ...
修改train.sh脚本:根据实际需求,修改train.sh脚本中的相关参数,包括训练数据文件位置、验证数据文件位置、原始ChatGLM-6B模型文件路径及输出模型文件路径等。 执行微调:运行bash train.sh脚本,开始模型的微调过程。微调过程中,P-Tuning v2将对ChatGLM-6B进行参数剪枝和压缩,以减少模型大小并提高效率。 监控训练过程:观...
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...
1)模型运行基本环境 ArmorSE:小白从零搭建深度学习环境 2) ChatGLM软件依赖 ArmorSE:chatGLM-6B安装与部署 3)p-tuningV2微调软件依赖 运行微调需要4.27.1版本的transformers。除 ChatGLM-6B 的依赖之外,还需要安装以下依赖 pip install rouge_chinese nltk jieba datasets ...
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
通过千帆大模型开发与服务平台,开发者可以更加高效地实现ChatGLM-6B的部署与P-Tuning微调,为实际应用提供更加优秀的语言模型支持。 综上所述,ChatGLM-6B是一个优秀的开源对话语言模型,通过合理的部署与P-Tuning微调技术,可以进一步提升其性能表现。希望本文的介绍能够为开发者提供有益的参考和指导。
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 \ ...