生成的结果保存在./output/adgen-chatglm-6b-pt-8-1e-2/generated_predictions.txt。 参考链接:https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B 【官方教程】ChatGLM2-6B 部署与微调-哔哩哔哩】https://b23.tv/bG8iWp9
一行代码开启微调 环境准备 数据集准备 使用LoRA 微调 加载并进行推理 CHATGLM2-6B是清华智普开源的大语言模型,Huggingface 开源的 PEFT 大模型高效微调工具包,本文主要介绍对CHATGLM2-6B大模型进行 LoRA 微调,只要你有训练数据,然后本地下载好大模型的checkpoint,就可以最少只需 1 行代码就可以微调你自己的 LLM。
首发!【Llama2大模型精讲】llama2本地部署、llama2微调、llama2训练、llama2论文、llama2部署、LLama2-13b——人工智能 AI人工智能俱乐部 大模型为什么需要微调?有哪些微调方式?#大模型 #微调 ZOMI酱 8:07:11 【2023版】ChatGLM-6B + LangChain 与训练及模型微调教程,新手看完信手拈来,拿走不谢,允许白嫖!
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...
ChatGLM2-6B清华开源本地化部署 一、前言 随着科技的不断发展,人工智能作为一项新兴技术,已逐渐渗透到各行各业。 AI 技术发展迅速、竞争激烈,需要保持对新技术的关注和学习。 ChatGPT的强大无需多说,各种因素国内无法商用,本文仅探讨:ChatGLM2 、百川13B大模型。两者都可以免费本地部署和商用。
ChatGLM2-6B的安装和微调 1.说明 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,还引入了更强大的性能、更强大的性能、更高效的推理、更高效的推理四大特性,本文将详细阐述如何本地部署、P-Tuning微调及在微调的效果。
这将启动一个本地服务器,监听指定端口上的请求,并提供对话接口服务。根据实际情况调整命令中的参数以适应您的部署环境。 使用接口:通过客户端应用程序或网页界面向部署的对话接口发送请求,即可使用ChatGLM2-6B中文对话大模型进行对话交互。根据您的需求设计客户端界面,并确保与对话接口正确通信。 监控与维护:定期监控对...
本文将指导您如何使用自有数据集对ChatGLM2-6B进行微调,以优化模型在特定任务上的表现。 ChatGLM2-6B模型介绍 ChatGLM2-6B是ChatGLM的第二代版本,在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等特性的基础上,增加了许多新特性。具体而言,ChatGLM2-6B: 更强大的性能:基于GLM的混合目标函数,经过大规模预训练与人类偏好...
Win环境p-tuning train.sh怎么写 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 \ ...
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。