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...
6B(62亿)的参数大小,也使得研究者和个人开发者自己微调和部署 ChatGLM-6B 成为可能。 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,这一需求可以进一步降低到 10GB(INT8) 和 6GB(INT4), 使得 ChatGLM-6B 可以部署在消费级显卡上。 更长的序列长度: 相比 G...
repo: http://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/tree/main/ptuning 为了促进 ChatGLM-6B 模型在各垂直领域的应用,官方现推出基于 P-Tuning v2 的微调方案。 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。 下面以 ADGEN(广告生成)...
经过约 1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62 亿参数的 ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答。为了方便下游开发者针对自己的应用场景定制模型，同时实现了基于 P-Tuning v2 的高效参数微调方法 (使用指南) ，INT4 量化级别下最低只需 7GB 显存即可启动微调。
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。
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 ...
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。
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 1071、弹幕量 92、点赞数 18、投硬币枚数 13、收藏人数 63、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
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...
!cd ChatGLM-6B-main/ptuning&&bash train.sh 模型推理 evaluate.sh: 代码语言:javascript 复制 PRE_SEQ_LEN=8CHECKPOINT=adgen-chatglm-6b-pt-8-1e-2STEP=6CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python main.py \--do_predict \--validation_file AdvertiseGen_Simple/dev.json \--test_file AdvertiseGen_Simple/dev.js...