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...
最终,训练集数据有3821条,验证集有463条,测试集有477条数据。整理后的验证集和测试集数据格式如下: 训练集处理为常用的instruction、input、output类的格式,如下: 2 模型微调 为了简化微调任务,使用开源的Llama-factory微调chatglm2-6b模型。将微调训练数据集放到Llama-factory下的data文件夹中,并在data文件夹下的...
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。收集数据可以从自有资源、公开数据集或用户交互记录中获取对话数据,并进行清洗和格式化处理,确保数据质量。 2. 环境配置 在进行模型微调之前,需要配置好相应的环境。
将对应的demo或代码中的THUDM/chatglm2-6b换成经过 P-Tuning 微调之后 checkpoint 的地址(在示例中为 ./output/adgen-chatglm-6b-pt-8-1e-2/checkpoint-3000)。注意,目前的微调还不支持多轮数据,所以只有对话第一轮的回复是经过微调的。 在P-tuning v2 训练时模型只保存 PrefixEncoder 部分的参数,所以在推...
数据格式如下：id,question,A,B,C,D,answer 0,指令中地址码的长度不仅与主存容量有关，而且还与__...
下面以ADGEN(广告生成) 数据集为例介绍代码的使用方法。软件依赖 运行微调除 ChatGLM2-6B 的依赖之外，...
自定义数据集:可以根据自己的需求和场景,构建自己的JSON格式的数据集,用于P-Tuning微调ChatGLM2-6B或ChatGLM-6B模型。 数据集来源: 这两个模型的训练数据集主要来自于以下几个来源 : 中文对话数据集:包括豆瓣多轮对话、小黄鸡对话、微博对话、电商对话等。
1.chatGLM2-6b 模型我已经从huggingface 下载到服务器,因为我的服务器不能直接连接huggingface 下载 我是放到了文件夹下 /data/tmp/chatGLM2_6b_pretrain,包含模型文件和一些配置文件,直接在huggingface下载就好 2.打印模型结构 1fromtransformersimportAutoModel23model_name ="/data/tmp/chatGLM2_6b_pretrain"4mo...
第一个参数:数据集的路径 第二个参数:模型的路径 第三个参数:微调配置文件 单机多卡 同多机多卡 多机多卡 OMP_NUM_THREADS=1 torchrun --standalone --nnodes=1 --nproc_per_node=8 finetune_hf.py data/AdvertiseGen/ THUDM/chatglm3-6b configs/lora.yaml ...