将微调后的模型部署到实际应用中,进行在线推理和交互。 实际应用 微调后的ChatGLM2-6B模型可以应用于多种场景,如智能客服、知识问答、文本创作等。通过不断优化和调整,模型可以逐渐适应特定领域的需求,提供更加精准和个性化的服务。 结论 使用自有数据集微调ChatGLM2-6B模型是一项具有挑战性的任务,但通过精心准备数据...
ChatGLM2-6B模型QLora微调实战 结语 对大模型进行全量参数微调需要大量GPU资源 在本文中,我们将介绍QLoRA,由华盛顿大学提出的一种高效微调大模型的方法,可在单张A100上对LLaMA-65B进行微调。在论文中,作者的实验表明使用QLoRA微调的LLaMA-65B,可达到ChatGPT性能水平的99.3%(由GPT-4进行评价),并且QLoRA的性能可以逼...
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...
运行微调需要4.27.1版本的transformers。除 ChatGLM-6B 的依赖之外，还需要安装以下依赖 pip install ro...
如何使用这两个模型进行对话生成: 在本节中,我们将深入探讨如何使用ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B进行对话生成。我们将解释其基本用法,并提供一些示例,帮助读者快速上手这两个强大的对话生成模型。 如何微调这两个模型以适应特定领域或任务: 除了了解如何使用原始模型,本文还将指导读者如何进行微调,以使ChatGLM2-6B和Chat...
本文介绍了ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B这两个开源的中英双语对话模型,它们由清华大学的KEG和数据挖掘小组(THUDM)开发和发布。这两个模型是基于GLM模型的混合目标函数,在1.4万亿中英文tokens数据集上进行训练,并实现了模型对齐。本文将探讨它们的优势、应用场景、训练数据集来源以及如何使用它们进行对话生成和微调。
接下来是Lora微调ChatGLM2-6B模型。Lora作为一种深度学习算法,通过对ChatGLM2-6B模型进行微调,可以提高模型的性能和泛化能力。在使用Lora微调ChatGLM2-6B模型时,应遵循以下原则: 数据选择:选择具有代表性的数据集进行训练,以提高模型的泛化能力。 调整超参数:根据实际情况调整超参数,以获得最佳的训练效果。 持续优化...
加载ChatGLM2-6B或ChatGLM-6B模型和分词器,对输入文本进行编码,使用模型进行生成,再对输出文本进行解码。 3.使用官方提供的demo或代码:参考官方提供的demo或代码,运行相关的脚本或命令,加载ChatGLM2-6B或ChatGLM-6B模型,输入对话文本,得到对话回复。 如何微调这两个模型以适应特定领域或任务?
另外上下文长度这块最好使方法好像就是NTK位置编码，也就是增加一个缓慢变化的缩放系数，说是不微调的...
1. 提供易于使用的界面：以太坊生态系统的发展受益于提供更加友好和易于使用的界面。钱包应用程序、交易所...