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\--validation_file(验证集)\--test_file(测试集)\--overwrite_cache\--prompt_column(训练集中的qustion_key)\--response_column(训练...
ChatGLM2-6B在ChatGLM-6B的基础上增加了Multi-Query Attention和Causal Mask等新特性,提高了生成速度和显存占用优化。训练自己数据集的步骤如下: 数据准备:将数据集转换成模型训练所需的格式,包括输入和输出序列的标记化、对齐等。 预训练:使用公开数据集对模型进行预训练,以学习语言表示和生成能力。 微调:使用自己...
ChatGLM-6B是开源的文本生成式对话模型,基于General Language Model(GLM)框架,具有62亿参数,结合模型蒸馏技术,实测在2080ti显卡训练中上(INT4)显存占用**6G**左右, **优点**: 1.较低的部署门槛: FP16 半精度下,ChatGLM-6B 需要至少 13GB 的显存进行推理,结合模型量化技术,一需求可以进一步降低到 10GB(INT8...
https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B 进入项目目录,创建虚拟环境。 python -m venv env# 进入虚拟环境source env/bin/activate# 安装相关依赖pip install -f requirements.txt# 退出虚拟环境deactivate tree -L 2看一下目录结构:ptuning 目录是模型训练的相关代码 ├── FAQ.md├── MODEL_LICENSE├──...
ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B是两个基于中英双语的大型语言模型,具备对话生成能力。它们在保留了初代模型流畅对话、部署门槛较低等特性的基础之上,又增加许多新特性。其中,ChatGLM2-6B使用了Multi-Query Attention和Causal Mask进行对话训练,提高了生成速度,降低了显存占用。而ChatGLM-6B则结合模型量化技术,使得用户可以在...
ChatGLM-6B是开源的文本生成式对话模型,基于General Language Model(GLM)框架,具有62亿参数,结合模型蒸馏技术,实测在2080ti显卡训练中上显存占用6G左右, 优点:1.较低的部署门槛: FP16 半精度下,ChatGLM-6B 需要至少 13GB 的显存进行推理,结合模型量化技术,一需求可以进一步降低到 10GB(INT8) 和 6GB(INT4), ...
ChatGLM-6B是开源的文本生成式对话模型,基于General Language Model(GLM)框架,具有62亿参数,结合模型蒸馏技术,实测在2080ti显卡训练中上(INT4)显存占用6G左右, 优点:1.较低的部署门槛: FP16 半精度下,ChatGLM-6B 需要至少 13GB 的显存进行推理,结合模型量化技术,一需求可以进一步降低到 10GB(INT8) 和 6GB(IN...