执行LoRA分解:使用LoRA库提供的函数对权重矩阵进行分解。这将生成低秩矩阵和稀疏矩阵。 微调模型:使用低秩矩阵和稀疏矩阵替换原始模型的权重矩阵,并重新训练模型。这个过程可以使用标准的深度学习训练技术(如反向传播和优化器)来完成。 评估模型性能:在测试集上评估微调后的模型性能,以确保其性能与原始模型相当或更好。
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。
1. 性能提升:相比初代模型,升级了 ChatGLM2-6B 的基座模型,同时在各项数据集评测上取得了不错的成绩; 2. 更长的上下文:我们将基座模型的上下文长度(Context Length)由 ChatGLM-6B 的 2K 扩展到了 32K,并在对话阶段使用 8K 的上下文长度训练; 3. 更高效的推理:基于Multi-Query Attention技术,ChatGLM2-6B 有...
chatglm2-6b在国内开源的大模型上,效果比较突出。本文章分享的内容是用chatglm2-6b模型在集团EA的P40机器上进行垂直领域的LORA微调。 一、chatglm2-6b介绍 github: https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B chatglm2-6b相比于chatglm有几方面的提升: 1. 性能提升:相比初代模型,升级了 ChatGLM2-6B 的基座模型...
chatglm2-6b在P40上做LORA微调 背景: 目前,大模型的技术应用已经遍地开花。最快的应用方式无非是利用自有垂直领域的数据进行模型微调。chatglm2-6b在国内开源的大模型上,效果比较突出。本文章分享的内容是用chatglm2-6b模型在集团EA的P40机器上进行垂直领域的LORA微调。
目前,大模型的技术应用已经遍地开花。最快的应用方式无非是利用自有垂直领域的数据进行模型微调。chatglm2-6b在国内开源的大模型上,效果比较突出。本文章分享的内容是用chatglm2-6b模型在集团EA的P40机器上进行垂直领域的LORA微调。 一、chatglm2-6b介绍
LoRA是一种自适应学习率调整方法,它可以根据模型的训练情况动态地调整学习率,从而提高模型的训练效果。P-Tuning是一种基于数据集的预处理技术,它可以提高模型的泛化能力。在微调ChatGLM时,我们需要按照以下步骤进行: 准备数据集,并进行预处理。 定义模型架构,并使用基座GLM提供的工具进行模型训练。 在训练过程中,使用...
目前,大模型的技术应用已经遍地开花。最快的应用方式无非是利用自有垂直领域的数据进行模型微调。chatglm2-6b 在国内开源的大模型上,效果比较突出。本文章分享的内容是用 chatglm2-6b 模型在集团 EA 的 P40 机器上进行垂直领域的 LORA 微调。 一、chatglm2-6b 介绍 ...
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...
ChatGLM2-6B 是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本,相对于前代拥有更强大的性能、更高效的推理、更长的序列,长度达到8192,支持更长对话和应用、对于中文有着更好的支持。 模型部署电脑硬件要求: FP16半精度-13GB显存 INT8量化 -10GB显存 INT4量化 -6GB 显存 也可以选择CPU部署,甚至可以在M1M2的...