在使用之前,需要修改几处配置路径,让运行时候代码可以找到我们本地的模型,而不是从huggingface上pull!打开web_demo.py,建议改为本地绝对路径 修改模型路径为本地实际路径 这里我们只使用一张卡部署,多卡可以节约单张显存大小 此外,web demo 文件中,默认是不会生成可访问的公网url链接 的,需要我们配置一下 gradio包...
尤其是Meta的新作《Extending Context Window of Large Language Models via Positional Interpolation》，该论文提出了一种位置插值（Position Interpolation，PI）的方法，可以在最小的微调（1000步以内）的情况下，将基于RoPE的预训练LLMs（如LLaMA模型）的上下文窗口大小扩展到32768，并保持整体性能几乎不变。不出意外，...
对于ChatGLM2-6B 模型基于 PEFT 的特定任务微调实验。 1.1 硬件需求 注:r为LoRA 维数大小,p 为前缀词表大小,l 为微调层数,ex/s 为每秒训练的样本数。gradient_accumulation_steps 参数设置为 1。上述结果均来自于单个 Tesla V100 GPU,仅供参考。 1.2 微调方法 目前我们实现了针对以下高效微调方法的支持: LoRA:...
模型尺寸小:相比于一些专门针对特定领域或任务的模型,ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B的模型尺寸较小(6B),可能限制了它们的复杂推理能力和泛化能力。 模型易被误导:由于模型受概率随机性因素影响,无法保证输出内容的准确性,且模型易被误导。需要对模型输出进行安全评估和备案,避免给国家和社会带来危害。 商用授权不明确:虽然...
采用GLM混合目标函数,利用1.4T中英文字符预先训练和人类偏好对齐的训练,ChatGLM2-6B相较初代模型在多项数据集上展现出的性能提升:在MMLU(+23%)、CEval(+33%)、GSM8K(+571%)、BBH(+60%)等数据集上有大幅度提升,使其在同一大小的开源模型中具有竞争力。
也就是冻结预训练好的模型权重参数,在冻结原模型参数的情况下,通过往模型中加入额外的网络层,并只训练这些新增的网络层参数。由于这些新增参数数量较少,这样不仅 finetune 的成本显著下降,还能获得和全模型微调类似的效果。这种方法可以有效地减少模型的复杂性,同时保持模型在特定任务上的表现。对 Transformer 的每一...
使用方法如下(需要大概 32GB 内存),如果你的内存不足的话,也可以使用量化后的模型chatglm2-6b-int4。 代码语言:javascript 复制 model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm2-6b", trust_remote_code=True).float() 多卡部署 如果你有多张 GPU,但是每张 GPU 的显存大小都不足以容纳完整的模型,那么...
参数调整不当:在微调模型时,参数调整非常重要。如果参数调整不当,可能会导致模型性能下降。可以通过调整学习率、批大小、迭代次数等参数来优化模型性能。为了更好地解决这个问题,我们可以采取以下实践经验: 仔细清洗和预处理数据:确保数据质量是模型训练的关键,对于中文文本数据,我们需要注意分词、去停用词等处理步骤。
本文以搭建AI对话机器人为例,介绍如何使用基于英特尔CPU的c8i实例,基于xFasterTransformer框架单机部署ChatGLM2-6B语言模型。
ChatGLM2-6B作为一款基于Transformer架构的AIGC大模型,具有强大的语言生成和理解能力,成为了国产版ChatGPT的代表之一。本文将介绍ChatGLM2-6B的本地部署及体验,帮助读者了解这款模型的性能和应用场景。一、ChatGLM2-6B模型介绍ChatGLM2-6B是继ChatGLM初代模型之后,基于混合目标函数研发的一款更强大的语言模型。与初代...