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=$NUM_GPUS main.py \ --do_train \ --train_file data/train.json \ #模型训练数据 --validation_...
将微调后的模型部署到实际应用中,进行在线推理和交互。 实际应用 微调后的ChatGLM2-6B模型可以应用于多种场景,如智能客服、知识问答、文本创作等。通过不断优化和调整,模型可以逐渐适应特定领域的需求,提供更加精准和个性化的服务。 结论 使用自有数据集微调ChatGLM2-6B模型是一项具有挑战性的任务,但通过精心准备数据...
ChatGLM2-6B的微调方法主要包括LoRA、P-Tuning V2和Freeze等。这些方法各有特点,可以根据具体需求选择适合的方法进行微调。 1. LoRA方法 LoRA方法通过仅微调低秩适应器来实现模型的快速适应。这种方法在保持模型大部分参数不变的情况下,仅对部分参数进行微调,从而降低了计算成本和存储需求。 2. P-Tuning V2方法 P-...
get_peft_model, TaskType # pip install peft -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple model_name = "chatglm2-6b" model = AutoModel.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True) config = LoraConfig( peft_type="LORA", task_type=TaskType.CAUSAL_LM, inference_mode=False, r=...
上篇文章:ChatGLM2-6B清华开源本地部署 二、微调依赖项目 https://github.com/hiyouga/ChatGLM-Efficient-Tuning 三、数据集准备 1、在项目的/data目录下,复制一份self_cognition.json,改为train001_cognition.json instruction是问题,output是回答 2、更改dataset_info.json文件,新增刚才的文件索引 ...
60分钟吃掉ChatGLM2-6b微调范例~ 干货预警:这可能是你能够找到的最容易懂的,最完整的,适用于各种NLP任务的开源LLM的finetune教程~ ChatGLM2-6b是清华开源的小尺寸LLM,只需要一块普通的显卡(32G较稳妥)即可推理和微调,是目前社区非常活跃的一个开源LLM。
解决方法 代码语言:txt 复制 sudo git config --global http.postBuffer 524288000000 推理 修改evaluate.sh以开始测试推理 代码语言:shell 复制 PRE_SEQ_LEN=32CHECKPOINT=(模型名)-chatglm2-6b-pt-32-2e-2STEP=3000NUM_GPUS=1torchrun--standalone--nnodes=1--nproc-per-node=$NUM_GPUSmain.py\--do_pred...
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...
%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...