四、模型微调 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...
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...
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。
ChatGLM-6B支持多种部署方式,包括Web模式、API模式和命令行模式。开发者可以根据自己的需求选择合适的部署方式。例如,通过修改web_demo.py、api.py或cli_demo.py文件中的相关配置,可以启动对应的服务。 P-Tuning微调实战 P-Tuning是一种高效的大模型参数微调技术,通过在模型的输入端添加可学习的提示进行调整,实现了...
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 4、数据准备 官方GitHub上ChatGLM-6B/ptuning at main · THUDM/ChatGLM-6B里面用到的如下数据: ADGEN 数据集任务为根据输入(content)生成一段广告词(summary)。
在进行ptuning微调时,您可以使用PyTorch的自动化工具,例如torch.optim.Adam和torch.optim.SGD等优化器。这些工具可以帮助您自动调整学习率、批量大小等超参数,并找到最佳的配置组合。一旦找到最佳的超参数配置,您可以使用这些参数重新训练ChatGLM-6B模型。在训练过程中,您可以使用交叉验证等技术来评估模型的性能。如果...
1.ptuning离线依赖包下载 找一个能连互联网的linux服务器,或者windows中的ubuntu子系统,并且安装好docker并下载好基础镜像。 下载好ChatGLM-6B并将源码放到/app/soft/ChatGLM-6B/source目录(目前ChatGLM2-6B还未开源ptuning代码,此处不考虑,有兴趣的同学可以基于ChatGLM-6B改造) ...
1. 本报告将从头到尾手把手教大家如何翻译ChatGLM6B模型。 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...
基于P-Tuning 微调 ChatGLM-6B 安装依赖,且需要确保transformers模块版本为4.27.1,尝试运行如下代码: pipinstallrouge_chinese nltk jieba datasetsexportWANDB_DISABLED=true 在最开始git的项目中,your_path/ChatGLM-6B/ptuning路径下提供了P-Tuning的demo,需要修改如下内容: ...
【官方教程】ChatGLM-6B 微调:P-Tuning,LoRA,Full p有梦想的小小老鼠编辑于 2023年05月31日 12:42 17:03 Fine-tuning # 浮点数 半精度浮点数在 deep learning 中足够,常用的两种格式:fp16, bfloat16 优势:空间占用小,计算速度快 劣势:精度低,有可能影响训练的结果 混合精度:既可以保留半精度的优势,又...