P-tuning v2微调技术利用deep prompt tuning,即对预训练Transformer的每一层输入应用continuous prompts。deep prompt tuning增加了continuo us prompts的能力,并缩小了跨各种设置进行微调的差距,特别是对于小型模型和困难任务 上图左边为P-Tuning,右边为P-Tuning v2。P-Tuning v2层与层之间的continuous prompt是相互独立...
(self, query, history, temperature, top_p) 98 def simple_chat ( self , query, history, temperature, top_p): 99 stream = self . stub . streamchat( 100 chatglm_pb2 . chatrequest( 101 query = query, (...) 107 ) 108 ) --> 109 for resp in stream: 110 yield resp . generated...
max length~:最大输出长度 temperature,top_p数值越小,随机性越小最优值对于不同任务或经过微调后可能发生变化 五、模型微调 参考官方文档:https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/blob/main/ptuning/README.md 注意微调除ChatGLM-6B的依赖外,还需要安装其它依赖,具体参考上面的官方文档。 PT方法,即P-Tuning方法...
明显可以看出,ChatGLM2-6B 相比于上一代模型响应速度更快,问题回答精确度更高,且拥有更长的(32K)上下文! 基于P-Tuning 微调 ChatGLM2-6B ChatGLM2-6B 环境已经有了,接下来开始模型微调,这里我们使用官方的 P-Tuning v2 对 ChatGLM2-6B 模型进行参数微调,P-Tuning v2 将需要微调的参数量减少到原来的 0.1%...
{ name: "top_p" data_type: TYPE_FP32 dims: [ 1 ] optional: true }, { name: "temperature" data_type: TYPE_FP32 dims: [ 1 ] optional: true }, { name: "length_penalty" data_type: TYPE_FP32 dims: [ 1 ] optional: true }, { name: "repetition_penalty" data_type: TYPE_FP...
(input_ids) generate_ids = model.generate( input_ids=input_ids, max_new_tokens=512, attention_mask=attention_mask, streamer=streamer, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.7, do_sample=True) # output_ids -> text # text = tokenizer.decode(generate_...
基于P-Tuning 微调 ChatGLM2-6B ChatGLM2-6B 环境已经有了,接下来开始模型微调,这里我们使用官方的 P-Tuning v2 对 ChatGLM2-6B 模型进行参数微调,P-Tuning v2 将需要微调的参数量减少到原来的 0.1%,再通过模型量化、Gradient Checkpoint 等方法,最低只需要 7GB 显存即可运行。
name:"chatglm2-6b"backend:"python"max_batch_size:1input[{name:"QUERY"data_type:TYPE_STRING dims:[-1]},{name:"max_new_tokens"data_type:TYPE_UINT32 dims:[-1]},{name:"top_k"data_type:TYPE_UINT32 dims:[1]optional:true},{name:"top_p"data_type:TYPE_FP32 dims:[1]optional:true}...
{name:"top_k"data_type:TYPE_UINT32dims:[1]optional:true}, {name:"top_p"data_type:TYPE_FP32dims:[1]optional:true}, {name:"temperature"data_type:TYPE_FP32dims:[1]optional:true}, {name:"length_penalty"data_type:TYPE_FP32dims:[1]optional:true}, ...
import requests # 定义测试数据,以及FastAPI服务器的地址和端口 server_url = "http://0.0.0.0:8000" # 请确保将地址和端口更改为您的API服务器的实际地址和端口 test_data = { "prompt": "'电影雨人讲的是什么?'", "history": [], "max_length": 50, "top_p": 0.7, "temperature": 0.95 } #...