一、Lora LoRA 微调技术的思想很简单,在原始 PLM (Pre-trained Language Model) 增加一个旁路,一般是在 transformer 层,做一个降维再升维的操作,模型的输入输出维度不变,来模拟 intrinsic rank,如下图的 A …
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。
用随机高斯分布初始化A,用0矩阵初始化B,保证训练开始时此旁路矩阵依然是0矩阵。 四、chatglm2-6b在P40上的LORA微调实践 在实践过程中,首先需要加载chatglm2-6b模型和tokenizer。然后,使用peft工具创建LORA模型,并配置相关的参数,如lora_r、lora_alpha、lora_dropout等。接着,将模型转换为半精度方式以节省显存,并...
huggingface地址:https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b/tree/main 三、LORA微调 3.1 LORA介绍 paper:https://arxiv.org/pdf/2106.09685.pdf LORA(Low-Rank Adaptation of Large Language Models)微调方法: 冻结预训练好的模型权重参数,在冻结原模型参数的情况下,通过往模型中加入额外的网络层,并只训练这些新...
第二个版本 512G 内存 112核CPU,各种秩的参数量和执行时间https://huggingface.co/docs/peft/main/en/quicktour#peftconfigr, the dimension of the low-rank matriceslora_alpha, the scaling factor for the low-rank matrices这两个参数看对比感觉比介绍更容易...
一、LoRA微调原理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...
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
首先,我们需要安装必要的软件和库,包括TensorFlow、QLORA等。确保你的环境是最新版本,以便获得最新的优化和修复。2. 模型定义在定义模型时,我们需要特别注意模型的架构和参数。对于大模型ChatGLM2-6b,我们应确保模型结构合理,避免过深的网络导致梯度爆炸问题。同时,我们还需要合理设置学习率和其他超参数,以避免训练过程...
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。 一、chatglm2-6b介绍 github:
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