Finetuning是指在预训练的基础上,将模型进一步调整和优化以适应特定任务或特定数据集的过程。在机器学习中,预训练模型通常在大规模的数据上进行训练,学习到通用的模式和特征表示。然而,这些预训练模型可能不直接适用于特定的任务或数据集。 通过Finetuning,可以利用预训练模型的通用知识和特征表示来快速适应特定的任务或...
第五步 创建微调任务 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...
from zhipuai import ZhipuAI client = ZhipuAI(api_key="") # 请填写您自己的APIKey client.fine_tuning.jobs.list() 4.模型微调成功后,即可使用微调后的模型,实操过程如下: 参考模型调用接口,并替换成要调用的微调模型的 model_key,即微调任务详情接口中返回的fine_tuned_model。 from zhipuai import Zhipu...
第五步 创建微调任务 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...
解压后在ptuning/AdvertiseGen目录下能看到train.json和dev.json两个文件,就是数据集了。 3.2修改训练脚本 详细说明可以看官方Github说明ChatGLM官方文档 我们使用train.sh脚本训练,需要修改2个参数 model_name_or_path 模型文件路径,修改为/home/user/data/ChatGLM-6B/chatglm-6b即刚才下载的模型文件 ...
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
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
微调(fine-tuning)是指在预训练模型的基础上,针对特定任务进行微小的调整和优化。在ChatGLM模型中,微调可以针对模型的输入和输出层进行优化,以适应具体的任务需求。例如,在生成文本时,可以调整模型的温度参数(temperature parameter),来控制生成文本的多样性。此外,还可以通过引入领域知识来改进模型的语义表示能力,使其...
云服务器ChatGLM模型fine-tuning微调,让你拥有自己的知识库 随着人工智能的发展,自然语言处理技术已经变得越来越重要。其中,ChatGLM模型作为一种基于Transformer结构的语言模型,已经得到了广泛的关注和应用。而通过对该模型进行fine-tuning微调,我们可以使其更好地适应各种场景下的需求,并最终实现拥有自己的知识库的目标。
P-TuningV2 微调: 1张显卡,占用 18426MiB 显存。 LORA 微调: 1张显卡,占用 14082MiB 显存。 实机配置 目前我有三个方案: 方案1:MacBookProM1 16GB(平常用的机器,可以支撑起 LoRA…勉强跑 不推荐) 方案2:找算法组借的 2070 Super 8GB * 2 一共16GB显存(但是不能微调,后续说) ...