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...
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: 其中蓝框内的cli_demo.py是因为自带的web_demo我无法运行,简单修改了最开始目录下的内容来运行经过微调后的模型的,cli_demo.sh用于启动cli_dem...
1. ptuning离线依赖包下载 找一个能连互联网的linux服务器,或者windows中的ubuntu子系统,并且安装好docker并下载好基础镜像。 下载好ChatGLM-6B并将源码放到/app/soft/ChatGLM-6B/source目录(目前ChatGLM2-6B还未开源ptuning代码,此处不考虑,有兴趣的同学可以基于ChatGLM-6B改造) (ChatGLM-6B源码)github.com/THU...
--model_name_or_path THUDM/chatglm-6b --ptuning_checkpoint$CHECKPOINT_PATH 仍然兼容旧版全参保存的 Checkpoint,只需要跟之前一样设定model_name_or_path: --model_name_or_path$CHECKPOINT_PATH 评测指标为中文 Rouge score 和 BLEU-4。生成的结果保存在./output/adgen-chatglm-6b-pt-8-1e-2/generated...
DeepSpeed/P-Tuning v2是一种基于参数剪枝的模型微调方法。与传统的模型剪枝方法不同,P-Tuning v2在已训练好的大型语言模型上进行剪枝,旨在得到一个更加小巧、效率更高的轻量级模型。该方法首先使用一种自适应的剪枝策略,对大型语言模型中的参数进行裁剪,去除其中不必要的冗余参数。然后,对于被剪枝的参数,P-Tuning ...
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 ...
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。
P-Tuning 是一种对预训练语言模型进行少量参数微调的技术。所谓预训练语言模型,就是指在大规模的语言数据集上训练好的、能够理解自然语言表达并从中学习语言知识的模型。P-Tuning 所做的就是根据具体的任务,对预训练的模型进行微调,让它更好地适应于具体任务。相比于重新训练一个新的模型,微调可以大大节省计算资源...
49. 原始能力丢失不一定与P-tuning和Lower有关,Fine-tune过程中需要保持原始能力可以用预设的数据集进行微调。 50. 全量微调需要的配置较少,只需要改好模型路径和数据集位置即可。 51. 微调之后,Out-of-Distribution数据可能会回答不准确,如果出现卡死的情况可以设置Max Length或Max New Token。
使用DeepSpeed和P-Tuning v2对ChatGLM-6B进行微调的具体步骤如下:首先,准备数据集。选择一个适当的预训练数据集,并根据需要进行数据清洗和预处理。然后,配置DeepSpeed和P-Tuning v2环境。安装相关依赖库,配置运行环境,并确保系统资源充足。接下来,加载预训练的ChatGLM-6B模型,并使用P-Tuning v2提供的微调算法对模型...