在微调过程中,我们可以根据领域特点和用户需求调整数据集和训练参数,以获得更好的模型性能。微调完成后,我们可以将模型部署到曦灵数字人平台上进行在线推理和交互,为用户提供更加精准和个性化的服务。 六、结论 ChatGLM2-6B模型的微调是一项具有挑战性的任务,但通过精心准备数据集、合理设置训练参数和不断优化模型配置,...
一行代码开启微调 环境准备 数据集准备 使用LoRA 微调 加载并进行推理 CHATGLM2-6B是清华智普开源的大语言模型,Huggingface 开源的 PEFT 大模型高效微调工具包,本文主要介绍对CHATGLM2-6B大模型进行 LoRA 微调,只要你有训练数据,然后本地下载好大模型的checkpoint,就可以最少只需 1 行代码就可以微调你自己的 LLM。
2、环境准备 (1)项目工作目录 (2)克隆 https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B 代码 (3)克隆 chatglm2-6b 模型 (4)创建虚拟环境 (5)激活环境安装依赖 (6)更改 torch==2.1.2 为 torch==2.1.2+cu118 (7)安装微调所需依赖 (8)测试歪脖示例二 3、微调 (1)拷贝微调数据和脚本 (2)微调脚本内容 (3...
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。 值得注意...
这些模型凭借其强大的数据处理能力和深度学习技术,为自然语言处理、图像识别等领域带来了革命性的进步。本文将详细介绍如何从搭建环境开始,实现ChatGLM2-6B大模型的本地部署,帮助读者深入了解并掌握这一前沿技术。 一、准备工作 在开始部署之前,我们需要准备以下工具和资源: 计算机:具备足够内存和处理能力的计算机,建议...
# 运行微调需要 4.27.1 版本的 transformerspip install transformers==4.27.1pip install rouge_chinese nltk jieba datasets 禁用 W&B # 禁用 W&B，如果不禁用可能会中断微调训练，以防万一，还是禁了吧exportWANDB_DISABLED=true 准备数据集 这里为了简化，我只准备了5条测试数据，分别保存为 train.json 和 ...
chatglm2-6b在P40上做LORA微调 背景: 目前,大模型的技术应用已经遍地开花。最快的应用方式无非是利用自有垂直领域的数据进行模型微调。chatglm2-6b在国内开源的大模型上,效果比较突出。本文章分享的内容是用chatglm2-6b模型在集团EA的P40机器上进行垂直领域的LORA微调。
魔搭社区也近期也推出了ChatGLM-6B 和 ChatGLM2-6B基于魔搭社区的微调教程,希望通过详细的教程,更多的开发者可以基于开源或行业数据集微调ChatGLM-6B 和 ChatGLM2-6B模型,共同推进生态繁荣。环境配置与安装本文在8*3090的环境配置下运行 (可以单卡运行, 显存要求16G)...
1、基于正则分类与抽取关键词的方式,实现数据库字段高频问题的快速回答 2、基于LLM抽取关键词的方式,实现与数据库字段相似问题的泛化 3、基于LLM文档问答的方式,实现数据库字段外问题的兜底 亮点: 1、使用In-Context Learning的方式抽取关键词,无需微调,保留大模型的通用能力 2、通过分块文本增加标题信息,以及...
# 禁用 W&B,如果不禁用可能会中断微调训练,以防万一,还是禁了吧export WANDB_DISABLED=true 准备数据集 这里为了简化,我只准备了5条测试数据,分别保存为 train.json 和 dev.json,放到 ptuning 目录下,实际使用的时候肯定需要大量的训练数据。 {"content": "你好,你是谁", "summary": "你好,我是树先生的助...