p-tuning是由Hugging Face提出的一种基于迁移学习的微调方法。与fine-tuning不同,p-tuning不会冻结预训练模型的任何参数,而是允许所有参数在微调过程中更新。这使得p-tuning能够充分利用预训练模型已经学习到的知识,同时也能够适应特定任务和数据集。在ChatGLM-6B的p-tuning实践中,我们采用了以下步骤: 准备数据:同fine...
后续在介绍ChatGLM3-6B的微调实战中,将会详细介绍该工具库的使用,下文将主要针对LoRA,BitFit,P-tuning等方法进行介绍。 BitFit 该方法发表在《BitFit: Simple Parameter-efficient Fine-tuning or Transformer-based Masked Language-models》,对应的代码链接:https://github.com/benzakenelad/BitFit。BitFit是一种稀...
首先,我们使用DeepSpeed对ChatGLM-6B进行全参数微调。 首先,下载源代码,为确保代码的一致性切换到对应的commitid: git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B.git cd ChatGLM-6B git checkout 8633db1 cd ptuning 修改ds_train_finetune.sh脚本使用DeepSpeed进行全参数微调。 LR=1e-4 MASTER_PORT=$(...
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。 开源库下载 在服务器上通过git一键下载即可: ChatGLM-6B...
from zhipuai import ZhipuAIclient = ZhipuAI(api_key="") # 请填写您自己的APIKeyjob = client.fine_tuning.jobs.create(model="chatglm3-6b",training_file="file-xxx", # 请填写已成功上传的文件idvalidation_file="file-yyy", # 请填写已成功上传的文件idsuffix="<self-defined>",)job_id = job...
('peft_config', peft_config)from transformers import AutoTokenizer, AutoModelmodel_path = ".../chatglm2-6b"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True, padding_side="left", no_cuda=True)if getattr(tokenizer, "pad...
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。
因此,在这个项目下我们参考ChatGLM-Tuning的代码,尝试对大模型ChatGLM-6B进行 Finetune,使其能够更好的对齐我们所需要的输出格式。 1. 环境安装 由于ChatGLM 需要的环境和该项目中其他实验中的环境有所不同,因此我们强烈建议您创建一个新的虚拟环境来执行该目录下的全部代码。
近年来，出现了参数高效微调 (Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT) 和提示微调 (Prompt-tuning) 技术。这些技术因其成本更低、应用方式更简单便捷，正在逐渐取代大模型传统调优方法。本文结合目前在中文应用场景中具有出色表现的开源预训练大模型 ChatGLM-6B，介绍如何通过对其开源 Prompt-tuning 代码进行极少量的修改...
LLM-04 大模型 15分钟 FineTuning 微调 ChatGLM3-6B(准备环境) 3090 24GB实战 需22GB显存 LoRA微调 P-TuningV2微调,-SFT全量微调:4张显卡平均分配,每张显卡占用48346MiB显存。-P-TuningV2微调:1张显卡,占用