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, 视频播放量 694、弹幕量 92、点赞数 18、投硬币枚数 13、收藏人数 54、转发人数 4, 视频作者 大模型入门教程, 作者简介 带你玩转大模型,
直接放上Hugging Face模型下载地址:ChatGLM-6B (4)ptuning微调训练 微调我尝试了P-tuning v2 单机单卡微调,P-tuning v2 也是由清华大学提出的一种高效参数微调方法。训练时模型只保存 PrefixEncoder 部分的参数。 1. 普通测试 如果只需要运行普通的实验,直接修改ptuning/train.sh里面的数据集、模型路径等参数,运...
最终基于liucongg/ChatGLM-Finetuning开源框架成功的微调出来我想要的结果。 服务器环境 阿里云PAI平台 开源库下载 在服务器上通过git一键下载即可: ChatGLM-6B下载 直接在服务器上,通过魔塔社区的sdk下载代码一键下载即可: 我加了一句代码打印出下载地址,然后通过mv命令拷贝到指定路径下。 #模型下载frommodelscopeimpor...
就 ChatGLM-6B 而言,其开源微调代码的 autocast_smart_context_manager() 函数,也已具备对 CPU 自动混合精度的支持。因此,只需在启动微调时加入 CPU 自动混合精度的使能参数即可直接利用英特尔® AMX 带来的优势。△通过trainer.py 中的autocast_smart_context_manager() 函数,在 ChatGLM-6B 开源 prompt-tun...
注意你可能需要将pre_seq_len改成你训练时的实际值。如果你是从本地加载模型的话,需要将THUDM/chatglm-6b改成本地的模型路径(注意不是checkpoint路径)。 如果需要加载的是旧 Checkpoint(包含 ChatGLM-6B 以及 PrefixEncoder 参数),或者进行的是全参数微调,则直接加载整个 Checkpoint: ...
本文将详细介绍DeepSpeed/P-Tuning v2在ChatGLM-6B模型中的应用,并通过实验展示其效果。一、DeepSpeed/P-Tuning v2简介DeepSpeed/P-Tuning v2是一种基于参数剪枝的模型微调方法。与传统的模型剪枝方法不同,P-Tuning v2在已训练好的大型语言模型上进行剪枝,旨在得到一个更加小巧、效率更高的轻量级模型。该方法首先使用...
本文将围绕ChatGLM-6B微调实践与问题汇总,重点介绍fine-tune、p-tuning和知识遗忘解决尝试等方面的内容。一、ChatGLM-6B模型介绍ChatGLM-6B是一种基于Transformer架构的预训练语言模型,与GPT系列模型类似,它在大量无标签文本数据上进行预训练,从而学习到了语言生成和语言理解的能力。与其他模型不同的是,ChatGLM-6B在...
P-Tuning 所做的就是根据具体的任务,对预训练的模型进行微调,让它更好地适应于具体任务。相比于重新训练一个新的模型,微调可以大大节省计算资源,同时也可以获得更好的性能表现。ChatGLM-6B 部署 这里我们还是白嫖阿里云的机器学习 PAI 平台,使用 A10 显卡,这部分内容之前文章中有介绍。免费部署一个开源大模型...
目前的大模型都会对接到transformers库中,通过transformers库简化调用开发。AI模型的对接,遵循HuggingFace平台的要求。整个ChatGLM系列的推理、训练、微调都可以直接调用transformers库的API。常用的是如下三句: fromtransformersimportAutoTokenizer, AutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", ...
本文首先分析微调脚本trainer.sh的内容,再剖析ChatGLM是如何与Huggingface平台对接,实现transformers库的API直接调用ChatGLM模型,最后定位到了ChatGLM模型的源码文件。 脚本分析 微调脚本: 代码语言:javascript 复制 PRE_SEQ_LEN=128LR=2e-2CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python3 main.py \--do_train \--train_file Advertise...