2、模型测试 - 微调前 (1)修改代码 注:01.使用了本地模型路径 model_path02.使用了 2 个显卡 (ptuning) ailearn@gpts:/data/sda/deploy/chatglm2/ChatGLM2-6B$ tail openai_api.py if __name__ == "__main__": model_path = "/data/sda/deploy/chatglm2/chatglm2-6b" tokenizer = AutoToke...
warmup_steps 0 \ --neft_alpha 0 \ --train_on_prompt False \ --upcast_layernorm False \ --lora_rank 8 \ --lora_dropout 0.1 \ --lora_target query_key_value \ --resume_lora_training False \ --output_dir saves/ChatGLM2-6B-Chat/lora/2023-11-21 \ --fp16 True \ --plot_loss...
然后,我们将上下文列表转换为prompt字符串,并使用prompt_tuning函数对模型进行微调。接着,我们从微调结果中提取预测标签,并将其转换为字符串形式。最后,我们打印出prompt、预测标签和标签字符串的信息。总结:通过逐行代码学习ChatGLM2-6B大模型SFT微调的过程,我们可以深入理解模型的训练和优化过程。通过自定义prompt_tuning...
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。 值得注意...
代码语言:txt 复制 sudo git config --global http.postBuffer 524288000000 推理 修改evaluate.sh以开始测试推理 代码语言:shell 复制 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\--va...
ChatGLM2-6B的升级部分 第一代的ChatGLM2-6B是一个非常优秀的聊天大语言模型。它的部署成本很低，完全版本仅需13GB显存即可进行推理，微调需要14GB显存，在消费级显卡即可使用。而其INT4量化版本则最低仅需6GB即可推理。相比较第一代，第二大的ChatGLM2-6B模型主要有四点升级：ChatGLM2-6B升级1：基座模型升级...
简介:在本文中,我们将介绍如何使用LoRA(Low Rank Approximation)微调chatGLM2-6B模型,以实现大模型的分类任务。我们将首先简要介绍LoRA微调的原理,然后详细阐述如何在实际应用中应用LoRA微调。通过这种方式,我们可以减小模型的存储需求和推理时间,同时保持良好的性能。我们将通过实例代码展示整个流程,使读者可以轻松地将这种...
容器内准备chatglm2-6b模型深度学习框架LLaMA以及运行的环境依赖 root@847ddde85555:/home/user/code# tree -L 1 . |-- LLaMA-Factory # 深度学习框架 |-- chatglm2-6b # 开源大模型 |-- downloadmodel.py `-- requirements.txt # python依赖包 root@847ddde85555:/home/user/code# cat requirements....
开源大语言模型 WebUI整合包 ChatGLM2-6B 和 WizardCoder-15B 中文对话和写代码模型 05:30 LawGPT 整合包 中文法律知识大语言模型 解压即用 不用部署 01:35 Mini GPT-4 7B 整合包 12G显存可用 支持中文 支持图文对话 03:35 开源大语言模型 ChatLaw13B 整合包啊 02:14 使用QLora微调 Llama-2-7B ...
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