export PYTHONPATH=/workspace/chatglm2-6b:$PYTHONPATH 需要先加载原始ChatGLM2-6B,如下代码: CHATGLM2_PATH = "/workspace/chatglm2-6b" origin_model = AutoModel.from_pretrained(CHATGLM2_PATH, trust_remote_code=True).float() origin_model.eval() transformer = origin_model.transformer MAX_LEN = ...
ChatGLM2-6B 是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本,在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上,ChatGLM2-6B 引入了如下新特性: 更强大的性能:基于 ChatGLM 初代模型的开发经验,全面升级了 ChatGLM2-6B 的基座模型。ChatGLM2-6B 使用了 GLM 的混合目标函数,经过了 1.4T 中英...
PRE_SEQ_LEN=32CHECKPOINT=(模型名)-chatglm2-6b-pt-32-2e-2STEP=3000NUM_GPUS=1torchrun--standalone--nnodes=1--nproc-per-node=$NUM_GPUSmain.py\--do_predict\--validation_file(验证集)\--test_file(测试集)\--overwrite_cache\--prompt_column(训练集中的qustion_key)\--response_column(训练...
有问题反馈,GPT交流2群:630745333 验证:6688夸克:https://pan.quark.cn/s/dc28b2793557百度:https://pan.baidu.com/s/15o5P29deCYUKyUHbWbibhw?pwd=n467ChatGLM2-6B 最低需要8G显存WizardCoder-15B 最低需要12G显存, 视频播放量 49257、弹幕量 11、点赞数 1521、投硬币
LoRA微调的基本思想是通过将大模型的权重矩阵分解为低秩矩阵和稀疏矩阵的和,从而实现对大模型的压缩和加速。这种分解可以有效地降低模型的存储需求和计算复杂度,同时保持模型的性能。二、应用LoRA微调在本节中,我们将详细介绍如何使用LoRA微调chatGLM2-6B模型。首先,我们需要安装LoRA库和相应的深度学习框架(如PyTorch)。
git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B cd ChatGLM2-6B 然后使用 pip 安装依赖: pip install -r requirements.txt 其中transformers 库版本推荐为 4.30.2,torch 推荐使用 2.0 及以上的版本,以获得最佳的推理性能。 代码调用 可以通过如下代码调用 ChatGLM2-6B 模型来生成对话: ...
ChatGLM-6B:于2023年3月开源。在进行ChatGLM千亿模型内测的同时,清华团队也开放出了同样技术小参数量的版本,方便研发者们进行学习和开发(非商用)。 ChatGLM对话模型的微调需要用到两个部分;一是已预训练的模型文件,二是ChatGLM的源码文件。 模型文件
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。
ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B是中英双语对话模型,基于General Language Model (GLM)架构,具有不同的参数规模和特性。ChatGLM2-6B在ChatGLM-6B的基础上增加了Multi-Query Attention和Causal Mask等新特性,提高了生成速度和显存占用优化。训练自己数据集的步骤如下: 数据准备:将数据集转换成模型训练所需的格式,包括输入和...