通常,微调后的模型在保持较高性能的同时,将具有更小的模型大小和更快的推理速度。 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...
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...
4. Finetune过程中,介绍了Mixed Precision和ZeRO优化器等基础知识,以及P tuning和Lora等高效微调方法。 5. 借助Gradio,可以将模型前端部署,实现与用户的交互。 6. 使用Finetune方法,4bit量化的情况下可以用7GB,否则需要十几个GB,全量微调的话需要50多个GB,使用4张A100可以跑起来。 7. 借助NVIDIA Pytorch,可在...
1)ptuning离线环境安装 在进行ptuning训练之前,确保ChatGLM-6B已经离线部署完成 #进入已经创建好的容器dockerexec-it stone_ai_llm_chatglm_6b bash#安装离线依赖包cd/app#解压文件tar zxvf packages_ptuning.tar.gz tar zxvf dataset.tar.gzcd/app/source/ptuning#创建requirements.txt文件,内容如下rouge_chinese...
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 7 GB 显存即可运行。 1. 下载代码 git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B.gitcdChatGLM-6B 2. 下载模型 Huggingface 平台下载
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: ...
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...
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 ...
1、地址:https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/blob/main/ptuning/README.md 2、参数示例 PRE_SEQ_LEN=128LR=2e-2CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python3 main.py \--do_train \--train_file AdvertiseGen/train.json \--validation_file AdvertiseGen/dev.json \--prompt_column content \--response_column su...
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。