部署微调后的模型 启动web demo 也可以使用命令行启动 前言 什么是模型微调 想象一下,你正在学习如何弹奏一首钢琴曲目。你已经学会了一些基本的钢琴技巧,但你想要更进一步,尝试演奏一首特定的曲目。这时,你会选择一首你感兴趣的曲目,并开始深度练习。 Fine-tuning(微调)在机器学习中也是类似的概念。当我们使用预先训...
使用测试集评估微调后的模型性能。 根据评估结果决定是否继续优化模型。 将微调后的模型部署到实际应用中,进行在线推理和交互。 实际应用 微调后的ChatGLM2-6B模型可以应用于多种场景,如智能客服、知识问答、文本创作等。通过不断优化和调整,模型可以逐渐适应特定领域的需求,提供更加精准和个性化的服务。 结论 使用自有...
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...
ChatGLM2-6b是清华开源的小尺寸LLM,只需要一块普通的显卡(32G较稳妥)即可推理和微调,是目前社区非常活跃的一个开源LLM。 本范例使用非常简单的,外卖评论数据集来实施微调,让ChatGLM2-6b来对一段外卖评论区分是好评还是差评。 可以发现,经过微调后的模型,相比直接 3-shot-prompt 可以取得明显更好的效果。 值得注意...
本篇文章将介绍如何使用较低的成本在云上微调自己的模型。 相关链接: THUDM/ChatGLM2-6B: ChatGLM2-6B: An Open Bilingual Chat LLM | 开源双语对话语言模型 (github.com) THUDM/chatglm2-6b · Hugging Face 训练集准备 想办法整来足够的对话训练集,分为训练集(train.json)和验证集(dev.json)。
本文将详细介绍如何在P40显卡上对chatglm2-6b模型进行LORA微调。 一、chatglm2-6b模型介绍 chatglm2-6b模型相较于初代chatglm模型,在多个方面进行了升级和优化。首先,在性能上,chatglm2-6b升级了基座模型,并在各项数据集评测上取得了优异成绩。其次,在上下文长度方面,chatglm2-6b将基座模型的上下文长度从2K扩展到...
1.1.【官方教程】ChatGLM2-6B 部署与微调 1:03:26 2.2-【官方教程】ChatGLM + LangChain 实践培训 1:03:25 深度学习之模型部署 3.3万播放 模型训练好后该怎么部署?计算机博士2小时教会你如何将PyTorch与TensorFlow YOLOv3检测模型通过docker部署到服务器 4.2万播放 Pycharm连接GPU云服务器进行深度学习超详细教程...
3.4使用P-Tuning v2微调 https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/tree/main/ptuning 软件依赖 运行...
不过，需要承认的是，LongChat在接近16K输入附近表现就很差了。官方认为主要是他们微调的时候就是16K作为目标导致的结果。如果未来改成32K作为输入微调的目标，相信会有较大的改进。不过，总的来说，开源领域的LLM在对超长上下文的支持上还是有所欠缺，还需要很多努力~LM-SYS关于本次超长上下文评测的官方博客：https:/...
实验中支持使用 LoRA Finetune 和P-Tuning 两种微调方式。 运行train.sh 文件,根据自己 GPU 的显存调节 batch_size, max_source_seq_len, max_target_seq_len 参数: # LoRA Finetune python train.py \ --train_path data/mixed_train_dataset.jsonl \ --dev_path data/mixed_dev_dataset.jsonl \ --...