ChatGLM2-6B作为ChatGLM的第二代版本,在对话流畅性、部署门槛及性能等方面均表现出色。本文将深入探讨ChatGLM2-6B模型的微调过程,为读者提供一份实战指南。 一、ChatGLM2-6B模型概述 ChatGLM2-6B基于GLM的混合目标函数,经过大规模预训练与人类偏好对齐训练,性能显著提升。其上下文长度扩展至32K,允许更多轮次的对话,...
./output/adgen-chatglm2-6b-pt-128-2e-2/generated_predictions.txt 其中,labels 是 dev.json 中的预测输出,predict 是 ChatGLM-6B 生成的结果,对比预测输出和生成结果,评测模型训练的好坏。如果不满意调整训练的参数再次进行训练。 部署微调后的模型 修改原web_demo.py import os import torch from transformers...
ChatGLM2-6B/ptuning/evaluate.sh evaluate.sh预测脚本 CHECKPOINT=adgen-chatglm2-6b-pt-0815-128-2e-2 表示为模型训练微调时候生成的ptuning的权重 模型预测的结果 out/adgen-chatglm2-6b-pt-0815-128-2e-2/generated_predictions.txt 表示生成的预测结果 生成的结果 模型测试脚本 import os import platform ...
在自然语言处理领域,预训练语言模型如ChatGLM2-6B已经取得了巨大的成功。然而,为了使模型更好地适应特定任务,往往需要进行微调。微调是指对预训练模型进行fine-tuning,以使其更好地适应特定任务的训练数据。以下是关于如何对ChatGLM2-6B模型进行微调的详细指南。一、微调原理微调的过程实际上是在保持模型结构不变的情...
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.txttorch==...
首发!【Llama2大模型精讲】llama2本地部署、llama2微调、llama2训练、llama2论文、llama2部署、LLama2-13b——人工智能 AI人工智能俱乐部 大模型为什么需要微调?有哪些微调方式?#大模型 #微调 ZOMI酱 8:07:11 【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!
ChatGLM-6B:于2023年3月开源。在进行ChatGLM千亿模型内测的同时,清华团队也开放出了同样技术小参数量的版本,方便研发者们进行学习和开发(非商用)。 ChatGLM对话模型的微调需要用到两个部分;一是已预训练的模型文件,二是ChatGLM的源码文件。 模型文件
最近清华大学又给我们整出了ChatGLM2-6b,其性能相比上一代拥有了较大的提升。如果想要微调现有的大语言模型,现在也许是个不错的时机。 本篇文章将介绍如何使用较低的成本在云上微调自己的模型。 相关链接: THUDM/ChatGLM2-6B: ChatGLM2-6B: An Open Bilingual Chat LLM | 开源双语对话语言模型 (github.com...
加载微调后的模型: save_steps=100fromtransformersimportAutoConfig,AutoModel,AutoTokenizerimporttorch# 载入Tokenizertokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b-int4",trust_remote_code=True)config=AutoConfig.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b-int4",trust_remote_code=True,pre_seq_len=12...
2.然后使用 pip 安装依赖 pip install -r requirements.txt -i https://pypi.douban.com/simple/ 运行行微调除 ChatGLM2-6B 的依赖之外,还需要安装以下依赖 pip install rouge_chinese nltk jieba datasets transformers[torch] -i https://pypi.douban.com/simple/ ...