一行代码开启微调 环境准备 数据集准备 使用LoRA 微调 加载并进行推理 CHATGLM2-6B是清华智普开源的大语言模型,Huggingface 开源的 PEFT 大模型高效微调工具包,本文主要介绍对CHATGLM2-6B大模型进行 LoRA 微调,只要你有训练数据,然后本地下载好大模型的checkpoint,就可以最少只需 1 行代码就可以微调你自己的 LLM。
一、Lora LoRA 微调技术的思想很简单,在原始 PLM (Pre-trained Language Model) 增加一个旁路,一般是在 transformer 层,做一个降维再升维的操作,模型的输入输出维度不变,来模拟 intrinsic rank,如下图的 A …
此外,chatglm2-6b还基于Multi-Query Attention技术,实现了更高效的推理速度和更低的显存占用,推理速度相比初代提升了42%。最后,chatglm2-6b的权重对学术研究完全开放,同时在填写问卷进行登记后也允许免费商业使用,这为模型的广泛应用提供了便利。 二、P40显卡配置与镜像环境搭建 在进行LORA微调之前,需要确保P40显卡的...
('peft_config', peft_config)from transformers import AutoTokenizer, AutoModelmodel_path = ".../chatglm2-6b"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True, padding_side="left", no_cuda=True)if getattr(tokenizer, "pa...
chatglm2-6b作为在国内开源的大模型中效果突出的代表,其在P40显卡上进行LORA微调的实践具有重要意义。本文将详细介绍这一过程。 一、chatglm2-6b模型介绍 chatglm2-6b模型在多个方面相较于初代模型有所提升。首先,其基座模型得到了升级,并在各项数据集评测上取得了不错的成绩。其次,chatglm2-6b将基座模型的上下文...
总结 在使用QLora进行混合精度训练大型语言模型ChatGLM2-6b时,loss变成NaN的问题可能由多种原因导致。通过梯度裁剪、学习率调整、权重初始化和监控与调试等方法,我们可以有效地解决这一问题。在实践中,我们需要根据具体情况灵活运用这些策略,以获得更好的训练效果。相关...
3.打印添加lora后的模型结构 1fromtransformersimportAutoTokenizer, AutoModel, AutoConfig2frompeftimportLoraConfig, get_peft_model, TaskType34model_name ="/data/tmp/chatGLM2_6b_pretrain"5model = AutoModel.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)67config =LoraConfig(8peft_type="LORA",...
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. 性能提升:相比初代模型,升级了 ChatGLM2-6B 的基座...
ChatGLM2-6B 是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本,相对于前代拥有更强大的性能、更高效的推理、更长的序列,长度达到8192,支持更长对话和应用、对于中文有着更好的支持。 模型部署电脑硬件要求: FP16半精度-13GB显存 INT8量化 -10GB显存 INT4量化 -6GB 显存 也可以选择CPU部署,甚至可以在M1M2的...
ChatGLM微调本项目主要针对ChatGLM和ChatGLM2模型进行不同方式的微调(Freeze方法、Lora方法、P-Tuning方法、全量参数等),并对比大模型在不同微调方法上的效果,主要针对信息抽取任务、生成任务、分类任务等。本项目支持单卡训练&多卡训练,由于采用单指令集方式微调,模型微调之后并没有出现严重的灾难性遗忘。由于...