ChatGLM2-6B 环境已经有了,接下来开始模型微调,这里我们使用官方的 P-Tuning v2 对 ChatGLM2-6B 模型进行参数微调,P-Tuning v2 将需要微调的参数量减少到原来的 0.1%,再通过模型量化、Gradient Checkpoint 等方法,最低只需要 7GB 显存即可运行。 二、实现过程 2.1 安装依赖 # 运行微调需要 4.27.1 版本的 tra...
https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B/tree/main/ptuning 本文根据官方评测结果,将选取P-Tuning v2技术,对chatGLM2-6B 模型进行微调 训练完成后的效果 微调步骤 前置条件 微调之前,你需要先参考上篇,部署好ChatGLM2-6b 安装依赖 # 运行微调需要 4.27.1 版本的 transformers pip installtransformers==4.27.1 p...
P-Tuning是一种针对大模型进行参数高效微调的方法,它通过引入连续提示(continuous prompts)来替代传统的离散文本提示(discrete text prompts)。这种方法能够显著减少微调所需的计算资源和时间,同时保持模型的性能。在P-Tuning中,我们为模型的输入序列添加一个或多个可学习的向量(虚拟token),这些向量作为额外的“prompt”...
P-Tuning v2 将需要微调的参数量减少到原来的 0.1%,再通过模型量化、Gradient Checkpoint 等方法,最低只需要 7GB 显存即可运行。 官方文档地址:https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B/tree/main/ptuning 下面以 ADGEN (广告生成) 数据集为例介绍代码的使用方法。 租用机器 我们所使用的环境是矩池云 ChatGLM2...
ChatGLM2-6B 模型本地部署及基于 P-Tuning v2 的微调 ChatGLM2-6B 模型本地部署及基于 P-Tuning v2 的微调_天于的博客-CSDN博客
2\. LoRA微调:通过高阶矩阵秩的分解减少微调参数量,不改变预训练模型参数,新增参数。优点是减少了微调的参数量和成本,同时能达到与全模型微调相近的效果。 3\. P-tuning v2微调:引入了prefix-tuning的思想,每一层都加入了prefix,并采用了多任务学习。解决了P-tuning v1中序列标注任务效果不佳和普遍性差的问题...
2. LoRA微调:通过高阶矩阵秩的分解减少微调参数量,不改变预训练模型参数,新增参数。优点是减少了微调的参数量和成本,同时能达到与全模型微调相近的效果。 3. P-tuning v2微调:引入了prefix-tuning的思想,每一层都加入了prefix,并采用了多任务学习。解决了P-tuning v1中序列标注任务效果不佳和普遍性差的问题。其...
在人工智能领域,特别是自然语言处理(NLP)方面,ChatGLM2-6B模型以其强大的语言理解和生成能力,受到了广泛的关注和应用。然而,许多开发者在尝试对ChatGLM2-6B进行P-tuning(参数微调)时,却发现微调后的模型性能并未如预期般提升,反而出现了“变傻”的现象,即模型的通用对话能力退化,针对特定任务的回答也变得不准确。
模型微调 准备好训练数据, 执行train.shIn [ ] # 使用p-tuning对chatglm-6b进行微调 # 先手动把ptuningv2.zip解压到work/ptuningv2 , 再执行train.sh, 训练参数也是在这个文件中设定的 !bash work/ptuningv2/train.sh # train.sh内容 # PRE_SEQ_LEN=128 # LR=2e-2 # CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python...
7.部署训练后的模型 在P-tuning v2 训练时模型只保存 PrefixEncoder 部分的参数,所以在推理时需要同时加载原 ChatGLM-6B 模型以及 PrefixEncoder 的权重 model_path = "/opt/tritonserver/python_backend/models/chatglm2-6b" model = AutoModel.from_pretrained(model_path, config=config, trust_remote_code=T...