将微调后的模型部署到实际应用中,进行在线推理和交互。 实际应用 微调后的ChatGLM2-6B模型可以应用于多种场景,如智能客服、知识问答、文本创作等。通过不断优化和调整,模型可以逐渐适应特定领域的需求,提供更加精准和个性化的服务。 结论 使用自有数据集微调ChatGLM2-6B模型是一项具有挑战性的任务,但通过精心准备数据...
3.模型微调 模型微调训练 ChatGLM2-6B/ptuning/train.sh PRE_SEQ_LEN=128 #soft prompt 长度 LR=2e-2 #训练学习率 NUM_GPUS=2 #卡的个数 torchrun --standalone --nnodes=1 --nproc-per-node=$NUM_GPUS main.py \ --do_train \ --train_file data/train.json \ #模型训练数据 --validation_...
例如,在使用P-Tuning V2方法进行微调时,需要设置微调参数(如学习率、批次大小、训练轮次等),并使用Trainer类进行微调训练。同时,需要监控训练过程中的损失和指标(如准确率、F1分数等),以便及时调整训练参数和模型配置。 四、微调后的应用场景与效果评估 微调后的ChatGLM2-6B模型可以应用于多种场景,如智能客服、知识...
1、建议使用conda虚拟环境 2、该微调不支持ChatGLM2-int4,否则会报错:ValueError: Target module QuantizedLinear() is not supported. Currently, only `torch.nn.Linear` and `Conv1D` are supported. 3、各种环境的版本要能匹配上,否则会出现各种奇怪的问题 4、torch一定是GPU模式,而不是cpu,即torch.cuda.is...
chatglm3-6b微调实战 Macropodus Baichuan2-13B微调初探 最近尝试了一下Baichuan2-13B微调,把一些经验和困惑在此记录一下,欢迎各位大佬一起交流。 1. 环境配置1.1 下载Baichuan2代码库&预训练模型lfs安装,可自行搜索;如果预训练模型下载慢… 枫桦发表于AI算法札... ①音响处理器肿么调?处理器教学 其实原来比...
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还是差评。 可以发现,经过微调后的模型,相比直接 3-shot-prompt 可以取得明显更好的效果。
现在我们拥有了ChatGLM2-6B的源码,现在来安装Python环境(如果提前配置好的话可以跳过) 代码语言:shell 复制 aptinstallpython3.8sudoupdate-alternatives--install/usr/bin/python3 /usr/bin/python3.51sudoupdate-alternatives--install/usr/bin/python3 /usr/bin/python3.82sudoupdate-alternatives--install/usr/bin/pyt...
%cd ChatGLM2-6B 安装依赖: !pip install-r requirements.txt !pip install--upgrade accelerate 切换到微调目录: %cd ptuning 开始微调: !WANDB_DISABLED=true torchrun--standalone--nnodes=1--nproc-per-node=1main.py \--do_train \--train_file/kaggle/input/chatglm2-6b-dataset/AdvertiseGen/train...
ChatGLM2-6B 模型 多 GPU 分布式微调 配置 分布式环境 accelerate config # 首先配置分布式环境 accelerate launch src/train_bash.py ... # 微调,参数同上 注:注意:若您使用 LoRA 方法进行微调,请指定以下参数 --ddpfindunused_parameters False 来避免报错。
运行行微调除 ChatGLM2-6B 的依赖之外,还需要安装以下依赖 pip install rouge_chinese nltk jieba datasets transformers[torch] -i https://pypi.douban.com/simple/ 3.下载样例数据或者自己构建样例 {"content": "类型#裙*材质#网纱*颜色#粉红色*图案#线条*图案#刺绣*裙腰型#高腰*裙长#连衣裙*裙袖长#短袖...