使用ChatGLM-6B模型训练自己的数据集需要进行以下步骤: 数据准备:首先需要准备自己的数据集,可以从公开数据集中选择适合自己需求的数据集,或者自己采集数据集。需要注意的是,在采集数据集时应该尽量保证数据的多样性和可靠性。 数据处理:在准备好数据集后,需要对数据进行处理,例如:分词、编码、去重等等。在处理数据时...
ChatGLM2-6B在ChatGLM-6B的基础上增加了Multi-Query Attention和Causal Mask等新特性,提高了生成速度和显存占用优化。训练自己数据集的步骤如下: 数据准备:将数据集转换成模型训练所需的格式,包括输入和输出序列的标记化、对齐等。 预训练:使用公开数据集对模型进行预训练,以学习语言表示和生成能力。 微调:使用自己...
ChatGLM-6B是开源的文本生成式对话模型,基于General Language Model(GLM)框架,具有62亿参数,结合模型蒸馏技术,实测在2080ti显卡训练中上显存占用6G左右, 优点: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), ...
玩转GLM,AI大模型ChatGLM-6B:自定义数据集和训练【开源+支持中英双语问答】, 视频播放量 3629、弹幕量 0、点赞数 47、投硬币枚数 6、收藏人数 77、转发人数 5, 视频作者 论文搬砖学姐, 作者简介 大家好✌我是Arin,深研paper,带你读ai论文,AI整活UP主,珍惜每位爱我的
ChatGLM-6B是开源的文本生成式对话模型,基于General Language Model(GLM)框架,具有62亿参数,结合模型蒸馏技术,实测在2080ti显卡训练中上显存占用6G左右, 优点: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), ...
训练 bash train.sh 5 条数据大概训练了 50 分钟左右。推理 bash evaluate.sh 执行完成后，会生成评测文件，评测指标为中文 Rouge score 和 BLEU-4。生成的结果保存在 ./output/adgen-chatglm2-6b-pt-32-2e-2/generated_predictions.txt。我们准备了 5 条推理数据，所以相应的在文件中会有 5 条评测数据，...
https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B 进入项目目录,创建虚拟环境。 python -m venv env# 进入虚拟环境source env/bin/activate# 安装相关依赖pip install -f requirements.txt# 退出虚拟环境deactivate tree -L 2看一下目录结构:ptuning 目录是模型训练的相关代码 ├── FAQ.md├── MODEL_LICENSE├──...
基于LangChain和Ollama实现RAG,打造自己的专属知识库!免费、零成本、无限制、保护隐私、无需网络~小白入门必看的保姆级教程! 07:52 ChatGLM-6B模型部署与微调教程,大模型训练流程及原理+微调容易踩的坑全详解!从模型架构到实际应用,(Function Call、Code Interpr 01:02:53 2024最新版LangChain教程,LangChain零基...
参考:https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/blob/main/ptuning/README.md P-Tuning 用自己的数据集对ChatGLM模型进行微调 P-Tuning V2已将需要微调的参数减少到原来的0.1%- 3%,大大加快了训练速度,同时最低GPU显存要求 为7G(建议16-24G) TIPS:AdvertiseGen数据集,训练3000steps,大约需 ...
`cd/ChatGLM/ChatGLM-6B-main/ptuning //转到微调文件夹 `osscposs://xxx.zip .`//下载压缩数据文件 `unzip -q xxx.zip` //解压 3.更改训练文件参数 修改train.sh和evaluate.sh中的train_file、validation_file和test_file为你自己的 JSON 格式数据集路径,并将prompt_column和response_column修改为 JSON ...