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...
通常,微调后的模型在保持较高性能的同时,将具有更小的模型大小和更快的推理速度。 六、微调后的模型应用 经过P-Tuning v2微调后的ChatGLM-6B模型,具有更小的模型大小和更快的推理速度,更适用于各种实际应用场景。例如,在千帆大模型开发与服务平台上,开发者可以利用微调后的模型进行更高效的模型训练和部署,降低计算...
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 951、弹幕量 92、点赞数 18、投硬币枚数 13、收藏人数 61、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,
ChatGLM-6B 参考了 ChatGPT 的设计思路,在千亿基座模型 GLM-130B 中注入了代码预训练,通过有监督微调等技术实现与人类意图对齐(即让机器的回答符合人类的期望和价值观)。 不同于训练ChatGPT需要1万+ A100显卡,ChatGLM-6B可以单机运行在消费级显卡上(13G可运行,建议16-24G显卡),未来使用空间大。 ChatGLM-6B...
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。 图2. 通过trainer.py 中的 autocast_smart_context_manager() 函数,在 ChatGLM-6B 开源 prompt...
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,实现与用户的交互。
聊聊ChatGLM-6B医疗数据微调 参考了多个医疗大模型,如扁鹊、灵心等,重新思考了下微调的方案以及数据集的格式;基于ChatGLM/其它LLM整合多种微调方法的非官方实现的框架,审视其数据集格式,以及调试效果,进行微调。 最终基于liucongg/ChatGLM-Finetuning开源框架成功的微调出来我想要的结果。
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...
聊聊ChatGLM-6B医疗数据微调 参考了多个医疗大模型,如扁鹊、灵心等,重新思考了下微调的方案以及数据集的格式;基于ChatGLM/其它LLM整合多种微调方法的非官方实现的框架,审视其数据集格式,以及调试效果,进行微调。 最终基于liucongg/ChatGLM-Finetuning开源框架成功的微调出来我想要的结果。
在人工智能领域,ChatGLM-6B作为一款开源的、支持中英双语的对话语言模型,因其强大的性能和广泛的应用前景而备受关注。本文旨在为开发者提供一份详尽的ChatGLM-6B微调与部署指南,帮助大家更好地利用这一模型。一、环境配置 首先,我们需要为ChatGLM-6B的微调与部署配置一个合适的环境。建议使用Ubuntu操作系统,并配备NVIDI...