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...
ChatGLM-6B是开源的文本生成式对话模型,基于General Language Model(GLM)框架,具有62亿参数,结合模型蒸馏技术,实测在2080ti显卡训练中上(INT4)显存占用**6G**左右, **优点**: 1.较低的部署门槛: FP16 半精度下,ChatGLM-6B 需要至少 13GB 的显存进行推理,结合模型量化技术,一需求可以进一步降低到 10GB(INT8...
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集、合理设置训练参数和不断优化模型配置,可以显著提升模型在特定任...
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...
一、前言 上篇说到ChatGLM2-6B及百川大模型的本地部署实战,实际商业项目中可能还需要在此基础上对模型进行相关微调再进行应用。本篇文章带大家微调入门教学。 注意:当前为AI技术高速发展期,技术更新迭代快,本文章仅代表作者2023年8月的观点。 上篇文章:ChatGLM2-6B清华
1. 在*** Running training ***下面打印出训练数据集样本数量(Num examples)、训练轮数(Num Epochs)等超参数。 2. 3. 2. 前4行打印了batch size及优化信息,如每设备batch size、总batch size、梯度累积步数、总优化步数等。 4. 5. 3. 打印了模型的参数量(Number of trainable parameters),这里是...
一、简单介绍 ChatGLM2-6B是开源的文本生成式对话模型,基于General Language Model(GLM)框架,具有62亿参数。 fp16 半精度下,ChatGLM-6B 需要至少 13GB 的显存进行推理,结合模型量化技术,这一需求可以进一步降低…
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ChatGLM2-6B 是清华与智谱合作开发的开源中英双语对话大模型 ChatGLM-6B 的第二代版本,模型对话流畅、部署门槛较低。硬件最低需求,显存13G以上1、不同量化等级的模型,对硬件要求不同,windows/linux均可。2、N卡配置比较简单,推荐使用N卡。模型 量化 显存要求ChatGLM2
本文将介绍ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B这两款中英双语对话模型,探讨它们在不同应用场景下的优缺点,并深入了解它们的训练数据集及获取方式。此外,我们还将了解如何使用这两个模型进行对话生成以及微调它们以适应特定领域或任务。 引言: 随着自然语言处理技术的飞速发展,ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B作为中英双语对话模型引起了...