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:通过设计合适的提示词(Prompt)来引导模型生成符合期望的回答。
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...
为了进一步提高内存效率,ZeRO-Offload 可在优化过程中利用 CPU 资源,从而减少 GPU 计算量和内存。 参考FastChat的readme github.com/lm-sys/FastC 您可以使用以下命令通过 ZeRO2 使用 QLoRA 训练 Vicuna-7B。请注意,ZeRO3 目前不支持 QLoRA,但 ZeRO3 支持 LoRA,在 playground/deepspeed_config_s3.json 下有...
huggingface地址:https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b/tree/main 三、LORA微调 3.1 LORA介绍 paper:https://arxiv.org/pdf/2106.09685.pdf LORA(Low-Rank Adaptation of Large Language Models)微调方法: 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...
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_available()=true ...
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 ...
搭建ChatGLM2-6B CPU版本 https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b-32khttps://github.com/THUDM/ChatGLM31、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...
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:
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...