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...
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 ...
ChatGLM-6B 是一种基于 Transformer 的语言模型,广泛应用于自然语言处理任务。P-Tuning 是一种微调技术,通过对模型参数进行微调,以适应特定任务的需求,从而提高模型性能。本文将指导你完成 ChatGLM-6B 的部署和 P-Tuning 微调的过程。我们将首先介绍环境配置,然后下载和导入模型文件,接着设置微调参数,最后进行模型训练...
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。 不过,...
实战案例 以广告文案生成任务为例,展示了如何使用ChatGLM-6B和P-Tuning技术进行微调实战。通过准备包含广告内容描述和对应广告词的数据集,对ChatGLM-6B进行微调训练。训练完成后,模型能够生成符合要求的广告文案,为广告营销提供有力支持。 产品关联 在本文介绍的ChatGLM-6B部署与P-Tuning微调实战中,千帆大模型开发与服...
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: ...
六、微调后的模型应用 经过P-Tuning v2微调后的ChatGLM-6B模型,具有更小的模型大小和更快的推理速度,更适用于各种实际应用场景。例如,在千帆大模型开发与服务平台上,开发者可以利用微调后的模型进行更高效的模型训练和部署,降低计算和存储成本,提高开发效率。 同时,微调后的模型还可以更好地适应不同的下游任务,如...
ArmorSE:chatGLM-6B安装与部署 3)p-tuningV2微调软件依赖 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: ...
上篇我们已经具备了 ChatGLM-6B 初步的运行环境,这为实现完全属于自己的模型奠定了基础(快速部署ChatGLM-6B大模型实战总结),接下来将针对模型进行微调,以便让它真正成为一个定制化智能助手。在这个过程中,我将直接使用官方的P-Tuning v2工具对ChatGLM-6B模型进行参数微调。
P-Tuning 是一种优化预训练语言模型的微调技术，通过少量参数调整使其更好地适应特定任务。与从头开始训练新模型相比，微调可以显著节省计算资源，同时通常能够获得更好的性能表现。ChatGLM-6B 的部署过程涉及环境准备、下载源码、安装依赖、下载模型参数、调整 Web 模式和 API 模式启动方式等步骤。使用 A10...