lora 用的 huggingface 的 peft: https://github.com/huggingface/peft 训练部分写了两个版本: 一个是参考 peft 的 https://github.com/huggingface/peft/tree/main/examples60G 内存 batch size 1 跑了60:06:35,2 跑到200左右个 batch 就内存不足了另一个直...
数据集alpaca_gpt4_data_zh,使用LoRA微调技术在ChatGLM2-6B模型上进行fine-tuning。 运行命令如下: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python ../src/train_bash.py\--stage sft\--model_name_or_path ..\\glm2-6b\# 此处是本地模型的路径,取决于模型的保存路径--do_train\--dataset alpaca_gpt4_zh\# 数据集的...
基于ChatGLM2-INT4 + LoRA训练一个属于自己的微信聊天机器人(Kaggle) 5351观看 3弹幕 相应的Kaggle Notebook链接为https://www.kaggle.com/code/littleweakweak/finetune-lora-chatglm2,可以与本专栏结合起来看。 目录 前言(废话) 数据集预处理 模型量化与加载 并行计算 Monkey Patch(选做) LoRA 模型训练(Kaggl...
LoraConfig, get_peft_model, set_peft_model_state_dict, prepare_model_for_kbit_training, prepare_model_for_int8_training, ) from peft.utils import TRANSFORMERS_MODELS_TO_LORA_TARGET_MODULES_MAPPING training_args = TrainingArguments( output_dir='./finetuned_model', # saved model path logging_...
目前,大模型的技术应用已经遍地开花。最快的应用方式无非是利用自有垂直领域的数据进行模型微调。chatglm2-6b在国内开源的大模型上,效果比较突出。本文章分享的内容是用chatglm2-6b模型在集团EA的P40机器上进行垂直领域的LORA微调。 一、chatglm2-6b介绍
最快的应用方式无非是利用自有垂直领域的数据进行模型微调。chatglm2-6b在国内开源的大模型上,效果比较突出。本文章分享的内容是用chatglm2-6b模型在集团EA的P40机器上进行垂直领域的LORA微调。一、chatglm2-6b介绍github: https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B...
目前,大模型的技术应用已经遍地开花。最快的应用方式无非是利用自有垂直领域的数据进行模型微调。chatglm2-6b在国内开源的大模型上,效果比较突出。本文章分享的内容是用chatglm2-6b模型在集团EA的P40机器上进行垂直领域的LORA微调。 一、chatglm2-6b介绍
LLMsNineStoryDemonTower-PEFT_finetune 恢复环境 环境来自百度飞桨的aistudio,部署glm2-6b推理测试 硬件原V100 16GB fp16报错OOM,参考如下硬件需求,改为V100 32GB环境。 V100-32GB 硬件需求 注:r 为LoRA 维数大小,p 为前缀词表大小,l 为微调层数,ex/s 为每秒训练的样本数。gradient_accumulation_steps 参数设置...
干货预警:这可能是你能够找到的最容易懂的,最完整的,适用于各种NLP任务的开源LLM的finetune教程~ ChatGLM2-6b是清华开源的小尺寸LLM,只需要一块普通的显卡(32G较稳妥)即可推理和微调,是目前社区非常活跃的一个开源LLM。 本范例使用非常简单的,外卖评论数据集来实施微调,让ChatGLM2-6b来对一段外卖评论区分是好评...
目前,大模型的技术应用已经遍地开花。最快的应用方式无非是利用自有垂直领域的数据进行模型微调。chatglm2-6b 在国内开源的大模型上,效果比较突出。本文章分享的内容是用 chatglm2-6b 模型在集团 EA 的 P40 机器上进行垂直领域的 LORA 微调。 一、chatglm2-6b 介绍 ...