"train_micro_batch_size_per_gpu":"auto","gradient_accumulation_steps":"auto","gradient_clipping":"auto","zero_allow_untested_optimizer":true,"fp16": {"enabled":"auto","loss_scale": 0,"initial_scale_power": 16,"loss_scale_window": 1000,"hysteresis": 2,"min_loss_scale...
多卡部署:利用多块GPU进行并行推理,提高推理速度。五、ChatGLM2-6B模型微调 ChatGLM2-6B支持模型微调,包括Prompting和参数高效微调等方式。Prompting:通过设计合适的提示词(Prompt)来引导模型生成符合期望的回答。 参数高效微调: LoRA:一种轻量级的模型微调方法,只调整模型的部分参数。 P-tuning v2:一种基于Prompt的模...
使用LoRA 微调 得到tokenize 之后的数据集,就可以直接运行 src/train_sft.py 来训练 LoRA 模型了,具体可设置的主要参数包括: dataset, 分词后的数据集,即在 data/ 地址下的文件夹名称 lora_rank, 设置 LoRA 的秩,推荐为4或8,显存够的话使用8 per_device_train_batch_size, 每块 GPU 上的 batch size,显存...
4.2 ChatGLM2-6B 模型微调 4.2.1 ChatGLM2-6B 模型 单 GPU 微调训练 ChatGLM2-6B 模型的微调。 运行以下指令进行微调: # 查看当前仓库代码结构,如下图 freeze 方式 微调 p_tuning 方式 微调 lora 方式 微调 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_bash.py \ --stage sft \ --model_name_or_path ...
ChatGLM2-6B 模型 多 GPU 分布式微调 配置 分布式环境 accelerate config # 首先配置分布式环境 accelerate launch src/train_bash.py ... # 微调,参数同上 注:注意:若您使用 LoRA 方法进行微调,请指定以下参数 --ddpfindunused_parameters False 来避免报错。
【玩转GPU】训练一个自己的ChatGLM2-6B微调模型 前言 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:...
ChatGPT的强大无需多说,各种因素国内无法商用,本文仅探讨:ChatGLM2 、百川13B大模型。两者都可以免费本地部署和商用。 ChatGLM官网体验地址:https://chatglm.cn/ 百川大模型官网体验地址:https://chat.baichuan-ai.com/ 二、环境准备 ChatGLM2-6B至少需要13GGPU(虽然官网说12G即可),int8需要8G,int4需要4G。
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。
1.1.【官方教程】ChatGLM2-6B 部署与微调 1:03:26 2.2-【官方教程】ChatGLM + LangChain 实践培训 1:03:25 深度学习之模型部署 3.3万播放 模型训练好后该怎么部署?计算机博士2小时教会你如何将PyTorch与TensorFlow YOLOv3检测模型通过docker部署到服务器 4.2万播放 Pycharm连接GPU云服务器进行深度学习超详细教程...