5. 单击确定,提交训练并返回训练任务列表页。 等待任务状态为成功,则训练完成。 5.查看训练结果 将训练结果导出为模型,并将其挂载到开发环境中,在开发环境中加载训练后的模型并用其对 test.json 进行推理,看看经过专项训练后的模型是否会生成更好的广告词。 【A】导出为模型 1. 切换到结果页。 2. 单击右上方...
对于预训练模型,可以自由设计训练数据的组织格式;对于chat模型,最好遵从官方的数据组织格式。 源码分析 在分析源码之前,先抛出一个结论:ChatGLM2的多轮对话训练方式如下图所示,只有最后一轮对话内容参与计算loss,其他的Assistant回复内容不参与计算loss,训练数据利用不充分,造成浪费。 问题1: ChatGLM2如何组织多轮对话...
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...
现在上传你的训练集和验证集,然后可以开始训练 修改train.sh并运行以开始训练 代码语言:shell 复制 PRE_SEQ_LEN=32CHECKPOINT=adgen-chatglm2-6b-pt-32-2e-2STEP=3000NUM_GPUS=1torchrun--standalone--nnodes=1--nproc-per-node=1main.py\--do_train\--train_file(训练集文件路径)\--validation_file(验...
在本地部署ChatGLM2-6B大模型时,我们通常需要进行模型的训练和微调。这个过程需要消耗大量时间和计算资源,因此建议使用高性能计算机和GPU加速。具体训练和微调步骤可参考模型文档或相关教程。 五、模型部署 完成模型训练与微调后,我们可以将其部署到本地服务器或云服务器上。部署过程包括配置服务器环境、上传模型文件、...
阿霁荒诞录创建的收藏夹python内容:[2023]大模型时代必学!ChatGLM2-6B模型部署与微调教程,大模型训练流程及原理+微调容易踩坑全详解!!!,如果您对当前收藏夹内容感兴趣点击“收藏”可转入个人收藏夹方便浏览
最近,在两位好友的帮助下,我利用ChatGPT和清华大学开源的大模型ChatGLM2-6B,训练了一个“自己”。这个项目受到了《Doctor Who》中某个角色的启发,因此我将它命名为Me(吾)。🤖这个训练过程使用了过去几年的微信聊天记录进行微调。详细步骤和代码都在GitHub上,感兴趣的朋友可以参考Readme文件,了解如何利用ChatGLM2-...
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。
本文将介绍ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B这两款中英双语对话模型,探讨它们在不同应用场景下的优缺点,并深入了解它们的训练数据集及获取方式。此外,我们还将了解如何使用这两个模型进行对话生成以及微调它们以适应特定领域或任务。 引言: 随着自然语言处理技术的飞速发展,ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B作为中英双语对话模型引起了...
本次分享主要围绕如何利用机器学习和深度学习中的大模型进行微调,以解决自然语言处理中的文本二分类问题。介绍了大模型的基本概念,包括其基于Transformer的架构和大规模参数特性,以及如何通过监督学习进行预训练和微调。详细讨论了LoRA和P-Tuning V2两种微调方法,并通过实际案例展示了微调在文本分类任务中的应用。此外,还探...