如何使用上述这条多轮对话数据训练大模型?主要有两种方法: 方法一 :不充分 User1、Assistant1、User2、Assistant2、User3的文本都视为模型的输入部分,将Assistant3的文本视为模型的预测部分,只有Assistant3部分的loss参与权重更新。 这种方法的弊端在于,没有充分利用多轮对话的训练数据,Assistant1和Assistant2的内容没...
总之,ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B模型的特性和应用场景各有不同,训练自己数据集的过程需要注意数据质量、领域适应性、泛化能力、隐私保护和可解释性等方面。通过实践和不断优化,可以提升模型的性能并满足特定的需求。对于需要更强大语言能力的应用场景,可以考虑使用更先进的预训练语言模型或结合多种技术进行集成学习。相关...
如果不满意调整训练的参数再次进行训练。 现在我们来使用web_demo.sh部署我们的模型 代码语言:shell 复制 PRE_SEQ_LEN=32CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python3 web_demo.py\--model_name_or_pathchatglm2-6b\--ptuning_checkpointoutput/(模型名)-chatglm2-6b-pt-32-2e-2/checkpoint-3000\--pre_seq_len$PRE_SEQ...
3.模型微调 模型微调训练 ChatGLM2-6B/ptuning/train.sh PRE_SEQ_LEN=128 #soft prompt 长度 LR=2e-2 #训练学习率 NUM_GPUS=2 #卡的个数 torchrun --standalone --nnodes=1 --nproc-per-node=$NUM_GPUS main.py \ --do_train \ --train_file data/train.json \ #模型训练数据 --validation_...
〇,预训练模型 我们需要从 https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b 下载chatglm2的模型。 国内可能速度会比较慢,总共有14多个G,网速不太好的话,大概可能需要一两个小时。 如果网络不稳定,也可以手动从这个页面一个一个下载全部文件然后放置到 一个文件夹中例如 'chatglm2-6b' 以便读取。
【2023版】ChatGLM-6B + LangChain 与训练及模型微调教程,新手看完信手拈来,拿走不谢,允许白嫖!! 你怎么样iiii 1:11:04 【训练自己的AI助手】ChatGLM3-6B部署和微调!清华大佬手把手教学ChatGLM3微调及部署,微信集成ChatGLM3,打造一个属于自己的专属ai助手 ...
()# 如果内存不足,可以直接加载量化后的模型model =AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b-int4",trust_remote_code=True).cuda()# 如果没有 GPU 硬件的话,也可以在 CPU 上进行对话,但是对话速度会很慢,需要32GB内存(量化模型需要5GB内存)model =AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b",...
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...
开源大语言模型 ChatLaw13B 整合包啊 02:14 使用QLora微调 Llama-2-7B 实现自我认知 8G显存可用 02:42 我成为钢铁侠啦!10分钟打造私人贾维斯AI语音助手 13:31 使用QLora微调 预训练语言模型 LLama2-7b 实现Stable Diffusion提示词扩写 03:39 【全874集】目前B站最全最细的ChatGPT零基础全套教程,2024最新...
pip install -r requirements.txt 准备数据集 BELLE School Math 0.25M (zh) 包含约25万条由BELLE项目生成的中文数学题数据,包含解题过程。 https://huggingface.co/datasets/BelleGroup/school_math_0.25M 模型下载 开始微调训练 在浏览器上操作训练就好了...