中文ChatGLM-6B预训练模型 5.2万提示指令微调演示 #小工蚁 #chatgpt #chatglm 查看AI文稿 420小工蚁 02:06 #人工智能 个人电脑部署大语言模型chatglm2-6b,由于chatgpt和Bing的使用违反我国法律法规,同时数据存在泄露风险。因此本地化或内网布置的大语言模型将也是Ai研究的应用方向。
更优秀的模型特性:支持中英文输入,最高8K上下文,推理速度提升很高,最低量化版本的模型只需要5.5GB显存即可运行 更好地生态和插件:官方提供了VSCode和Jetbrains两个平台的插件,支持超过100多种编程语言,生态更加完善 更开发的开源协议:CodeGeeX2-6B是完全开源的,代码开源协议Apache2.0,模型预训练结果学术研究免费,商用需...
找到web_demo2.py 根据自己的显卡显存调整一下量化等级代码: ...@st.cache_resourcedefget_model():tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b-int4",trust_remote_code=True)model=AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b-int4",trust_remote_code=True).quantize(4).cuda()# 多...
LLM-04 大模型 15分钟 FineTuning 微调 ChatGLM3-6B(准备环境) 3090 24GB实战 需22GB显存 LoRA微调 P-TuningV2微调
官方微调目录:/root/autodl-tmp/ChatGLM3/finetune_demo 配置文件目录:/root/autodl-tmp/ChatGLM3/finetune_demo/configs,当中我们关注lora.yaml 官方数据 训练的话,参数中需要一个:数据集的路径 下载数据 官方推荐的数据集是:AdvertiseGen,我们需要对其进行一些转换,才可以适配ChatGLM3-6B ...
P-TuningV2 微调: 1张显卡,占用 18426MiB 显存。 LORA 微调: 1张显卡,占用 14082MiB 显存。 实机配置 目前我有三个方案: 方案1:MacBookProM1 16GB(平常用的机器,可以支撑起 LoRA…勉强跑 不推荐) 方案2:找算法组借的 2070 Super 8GB * 2 一共16GB显存(但是不能微调,后续说) ...
P-TuningV2 微调: 1张显卡,占用 18426MiB 显存。 LORA 微调: 1张显卡,占用 14082MiB 显存。 实机配置 目前我有三个方案: 方案1:MacBookProM1 16GB(平常用的机器,可以支撑起 LoRA…勉强跑 不推荐) 方案2:找算法组借的 2070 Super 8GB * 2 一共16GB显存(但是不能微调,后续说) ...
P-TuningV2 微调: 1张显卡,占用 18426MiB 显存。 LORA 微调: 1张显卡,占用 14082MiB 显存。 实机配置 目前我有三个方案: 方案1:MacBookProM1 16GB(平常用的机器,可以支撑起 LoRA…勉强跑 不推荐) 方案2:找算法组借的 2070 Super 8GB * 2 一共16GB显存(但是不能微调,后续说) ...
简介:LLM-05 大模型 15分钟 FineTuning 微调 ChatGLM3-6B(微调实战1) 官方案例 3090 24GB实战 需22GB显存 LoRA微调 P-TuningV2微调 续接上节 我们的流程走到了,环境准备完毕。 装完依赖之后,上节结果为: 介绍LoRA LoRA原理 LoRA的核心思想是在保持预训练模型的大部分权重参数不变的情况下,通过添加额外的网...
P-TuningV2 微调: 1张显卡,占用 18426MiB 显存。 LORA 微调: 1张显卡,占用 14082MiB 显存。 实机配置 目前我有三个方案: 方案1:MacBookProM1 16GB(平常用的机器,可以支撑起 LoRA…勉强跑 不推荐) 方案2:找算法组借的 2070 Super 8GB * 2 一共16GB显存(但是不能微调,后续说) ...