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...
py --model_name 模型名称 --device 设备类型 --port 端口号 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...
模型集成:为了进一步提高微调模型的性能和稳定性,可以考虑使用模型集成技术。模型集成是指将多个模型的预测结果进行融合,以提高整体的预测精度和稳定性。可以通过简单投票、加权平均等方式来实现模型集成,从而更好地应对不同任务和数据分布的变化。 持续学习:随着时间的推移,语言模型的知识会不断更新和演化。为了保持模型...
更强大的性能:基于 ChatGLM 初代模型的开发经验,我们全面升级了 ChatGLM2-6B 的基座模型。ChatGLM2-6B 使用了 GLM 的混合目标函数,经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练,评测结果显示,相比于初代模型,ChatGLM2-6B 在 MMLU(+23%)、CEval(+33%)、GSM8K(+571%) 、BBH(+60%)等数据集上的性...
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。
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。
%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是清华大学开源的一款支持中英双语的对话语言模型。经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练,具有62 亿参数的 ChatGLM2-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答。结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存)。