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...
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...
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...
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...
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架构的预训练语言模型,已经成为了许多应用开发者的首选。而通过在云服务器上对ChatGLM模型进行fine-tuning微调,我们可以让其更好地适应各种场景和应用,进而构建自...
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:https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/blob/main/ptuning/README.md 我们使用train.sh脚本训练,需要修改2个参数
【奶奶看了都会】云服务器ChatGLM模型fine-tuning微调,让你拥有自己的知识库,大家更希望的是模型能训练自己的数据,为自己服务。比如:公司内部用自己的知识库数据进行微调,训练成内部知识问答机器人
# infer.py 推理预训练模型 # infer_finetuning.py 推理微调模型 # infer_lora_finetuning.py 推理lora微调模型 python infer.py 量化等级最低 GPU 显存 FP16(无量化)13 GB INT810 GB INT46 GB training # 制作数据 cd scripts bash train_full.sh -m dataset or bash train_lora.sh -m dataset or ba...
NLP应用人员只需微调模型头部或部分参数,就能让模型适应特定任务。这就是神奇的微调(Fine-tuning)! 微调比从头训练快多了,数据需求也少。咱们工程师能更高效地开发和部署NLP解决方案啦! 预训练是在大堆无标注文本上训练模型,让它学习语言基础、上下文和语义知识。微调则是根据特定任务调整预训练模型。