GPU量化部署:利用模型量化技术降低模型大小和提高推理速度。 CPU及其量化部署:在CPU环境下进行模型推理,同样可以利用量化技术。 Mac部署:在Mac操作系统上进行模型推理。 多卡部署:利用多块GPU进行并行推理,提高推理速度。 五、ChatGLM2-6B模型微调 ChatGLM2-6B支持模型微调,包括Prompting和参数高效微调等方式。 Prompting...
1.AdaLoRA微调 我们演示了使用AdaLoRA算法,使用1条样本对ChatGLM2-6b实施微调。几分钟就成功注入了"梦中情炉"有关的知识。 summary: (1) 只需要1条样本,很少的训练时间,就可以通过微调给LLM注入知识。 (2)LLM是一种类似Key-Value形式的知识数据库,支持增删改查。通过微调可以增删修改知识,通过条件生成可以查询...
搭建ChatGLM2-6B CPU版本 1、前言# 1.1、简介# 清华开源LLM ChatGLM2-6B是一款对汉语支持不错的大语言模型。由于完全开源,可对其进行微调,对研究LLM本身,以及基于预训练LLM进行领域知识微调验证都有帮助,在国内受到普遍欢迎。该模型可以部署在内存不少于32G的Windows环境中, 本文提供一个简单的安装指导, 如果你只是...
1、建议使用conda虚拟环境 2、该微调不支持ChatGLM2-int4,否则会报错:ValueError: Target module QuantizedLinear() is not supported. Currently, only `torch.nn.Linear` and `Conv1D` are supported. 3、各种环境的版本要能匹配上,否则会出现各种奇怪的问题 4、torch一定是GPU模式,而不是cpu,即torch.cuda.is...
二、微调环境介绍 2.1 性能要求 推理这块,chatglm2-6b在精度是fp16上只需要14G的显存,所以P40是可以cover的。 EA上P40显卡的配置如下: 2.2 镜像环境 做微调之前,需要编译环境进行配置,我这块用的是docker镜像的方式来加载镜像环境,具体配置如下: FROM base-clone-mamba-py37-cuda11.0-gpu ...
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。 一、chatglm2-6b介绍 github:
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。
二、微调环境介绍 2.1 性能要求 推理这块,chatglm2-6b在精度是fp16上只需要14G的显存,所以P40是可以cover的。 EA上P40显卡的配置如下: 2.2 镜像环境 做微调之前,需要编译环境进行配置,我这块用的是docker镜像的方式来加载镜像环境,具体配置如下: FROM base-clone-mamba-py37-cuda11.0-gpu ...
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。 一、chatglm2-6b 介绍 ...
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。 一、chatglm2-6b介绍 github: https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B chatglm2-6b相比于chatglm有几方面的提升: 1...