微调ChatGLM2-6B首先需要准备适合的数据集。数据集应包含丰富的对话样本,以覆盖您希望模型优化的特定任务或领域。数据集的格式通常为JSON,包含输入和输出对。以下是一些准备数据集的步骤: 收集数据:从自有资源、公开数据集或用户交互记录中收集对话数据。 清洗数据:去除噪声、重复项和无关信息,确保数据质量。 格式化数...
容器内准备chatglm2-6b模型深度学习框架LLaMA以及运行的环境依赖 root@847ddde85555:/home/user/code# tree -L 1. |-- LLaMA-Factory# 深度学习框架|-- chatglm2-6b# 开源大模型|-- downloadmodel.py `-- requirements.txt# python依赖包root@847ddde85555:/home/user/code# cat requirements.txttorch==2...
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_file data/dev...
ChatGLM-6B使用了和 ChatGPT 相似的技术,针对中文问答和对话进行了优化。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。 不过,由于ChatGLM-6B的规模较小,目前已知其具有相当多的局限性,如事实性/数学逻辑错误,可能...
在自然语言处理领域,预训练语言模型如ChatGLM2-6B已经取得了巨大的成功。然而,为了使模型更好地适应特定任务,往往需要进行微调。微调是指对预训练模型进行fine-tuning,以使其更好地适应特定任务的训练数据。以下是关于如何对ChatGLM2-6B模型进行微调的详细指南。一、微调原理微调的过程实际上是在保持模型结构不变的情...
微调自己的数据集 首先需要在/ChatGLM2-6B/ptuning下新建一个目录用于存放训练用的数据,如果你数据已经上传到了矩池云网盘也可以不创建,train.sh里路径直接指定你网盘路径即可,服务器内网盘对应/mnt目录。 训练需要两个数据集,一个 train.json 训练用,一个 dev.json 验证用。
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.json \--validation_file/kaggle/input/chatglm2-6b-dataset/AdvertiseGen/dev.json \--preprocess...
首先参考教程,准备好数据集https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B/tree/main/ptuning PRE_SEQ_LEN=128 LR=2e-2 NUM_GPUS=1 CUDA_VISIBLE_DEVICE=0 python main.py \ --do_train \ --train_file AdvertiseGen/train.json \ --validation_file AdvertiseGen/dev.json \ ...
将模型路径改程自己的chatGLM路径,这里我改成model/chatGLM-6B 启动web_demo:python web_demo.py 顺利即可弹出对话网页,也亦可使用cli_demo或api_demo进行终端对话或创建api 微调过程 准备语料或下载官方语料(官方语料下载地址:https://cloud.tsinghua.edu.cn/f/b3f119a008264b1cabd1/?dl=1) ...
0 介绍&环境准备 目录 收起 ChatGLM2 介绍 项目介绍 环境配置 环境准备完毕 1 部署测试 2 P-Tuning v2 微调 文件0 介绍&环境准备 详情 运行环境: ChatGLM2 介绍¶ChatGLM2-6B 是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本,在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上,ChatGLM...