1024))top_p=float(os.environ.get("TOP_P",0.9))ifnotendpoint_url:raiseValueError('endpoint_url not right,url:{}'.format(endpoint_url))llm=ChatGLM3(endpoint_url=endpoint_url,max_tokens=max_tokens,top_p=top_p,prefix_messages=
re.sub( f"^ {prefix} " , "" , text) # format query query_format = lambda query: f"问: {query} \n" # format result result_format = lambda result: f"答: {result} \n\n" # format history list returned by gradio def history_format ( history: list ) -> str: messages = "" ...
lyhue1991 2022/09/01 1.3K0 聊聊ChatGLM-6B的源码分析 hiddenselfsize函数源码分析 作用:在微调时(以P-Tuning V2为例),方法训练时冻结模型的全部参数,只激活PrefixEncoder的参数。 其源码如下,整体来看是比较简单的。 Ryan_OVO 2024/01/09 6590红目香薰 LV.3 河北工业职业技术大学讲师 关注 ...
ChatGLM-6B采用prefix-LM的Mask,其对于输入的前缀使用双向注意力,对于后续的生成部分则是Causal Mask。 def get_masks(self, input_ids, device): batch_size, seq_length = input_ids.shape # context_lengths记录了batch中每个样本的真实长度 context_lengths = [seq.tolist().index(self.config.bos_token_i...
importopenaiif__name__=="__main__":openai.api_base="http://localhost:8000/v1"openai.api_key="none"forchunkinopenai.ChatCompletion.create(model="chatglm2-6b",messages=[ {"role":"user","content":"你好"} ],stream=True):ifhasattr(chunk.choices[0].delta,"content"):print(chunk.choices...
prefix_encoder.float() model = model.eval() #tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./chatglm2-6b-int4", revision="v1.0", trust_remote_code=True) #model = AutoModel.from_pretrained("./chatglm2-6b-int4", revision="v1.0", trust_remote_code=True).half().cuda() # 多显卡支持,...
Prefix Tuning 启动命令参考 python run_finetune.py ./config/llama/pt_argument.json 我使用的是LoRA 精调模型 LoRA: 低秩适配(Low-Rank Adaptation)是最常用参数高效微调(PEFT,Parameter-Efficient Fine-Tuning)技术。它不是重新训练整个模型,而是冻结权重,并在每个目标线性层引入低秩矩阵。这使得 LoRA 所需训...
Yang and Zhengxiao Du and Zhenyu Hou and Zihan Wang}, year={2024}, eprint={2406.12793}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={id='cs.CL' full_name='Computation and Language' is_active=True alt_name='cmp-lg' in_archive='cs' is_general=False description='Covers natural language ...
if len(request.messages) < 1 or request.messages[-1].role == "assistant": raise HTTPException(status_code=400, detail="Invalid request") gen_params = dict( messages=request.messages, temperature=request.temperature, top_p=request.top_p, ...
+ ZhipuAI API 微调数据集中的 `messages` 字段在本仓库为 `conversation` 字段。+ ZhipuAI API 中的微调文件为 `jsonl`, 在本仓库,需要简单的将文件名改为 `json`。## 参考文献 ``` @inproceedings{liu2022p, title={P-tuning: Prompt tuning can be comparable to fine-tuning across s...