常见的微调技术有BitFit、Prefix Tuning、Prompt Tuning、P-Tuning、Adapter Tuning、LoRA、RLHF等。这些技术都集成在了Hugging face的微调大模型的工具库PEFT中:https://github.com/huggingface/peft。在论文《Parameter-Efficient Fine-Tuning Methods for Pretrained Language Models: A Critical Review and Assessment》...
10、微调模型 官方提供了两种方式,一般使用 P-Tuning v2 微调即可。如果有报错,请查看文文章末的异常集合有无解决方案。 ./scripts/finetune_ds_multiturn.sh # 全量微调 ./scripts/finetune_pt_multiturn.sh # P-Tuning v2 微调 微调过程较长,显卡大概占用 23G 显存: Every 1.0s: nvidia-smi Wed Jan 24...
在实践中,通过这种方式添加的参数数量远少于原始模型的参数总量,从而大幅减少了微调过程中的计算和存储需求。 LoRA技术特别适合于需要在资源受限环境下迅速部署模型的场景,例如在移动设备上或在云端服务中处理大量用户请求时。此外,这种方法也适用于那些需要对模型进行频繁更新的应用 3.算力平台 由于模型微调需要用到大量...
ChatGLM3-6B通过GLM预训练框架和自回归空格填充任务实现文本生成和理解,适用于多种NLP任务。 LoRA微调技术 LoRA(Low-Rank Adaptation)是一种高效的微调技术,它通过更新模型中的低秩矩阵来适应新任务,而不需要调整整个模型参数。这种方法可以大大减少微调所需的计算资源和时间,同时保持模型的通用性。 LoRA微调步骤 1. ...
(6)Ctrl+S 保存文件,并将文件重命名, 这里的示例是my_data.json,用户可根据自己的喜好更改 (7)修改微调的数据集路径,修改/ChatGLM3/finetune_chatmodel_demo/scripts/finetune_pt_multiturn.sh (如果使用全量微调,则修改finetune_ds_multiturn.sh) ...
请参考ChatGLM3-6B 微调示例。 2.5 网页版对话 Demo 可以通过以下命令启动基于 Gradio 的网页版 demo: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 python web_demo.py 可以通过以下命令启动基于 Streamlit 的网页版 demo: 代码语言:javascript ...
LLM 的微调一般指指令微调过程。所谓指令微调,是说我们使用的微调数据形如: { "instrution":"回答以下用户问题,仅输出答案。", "input":"1+1等于几?", "output":"2" } 1. 2. 3. 4. 5. 其中,instruction是用户指令,告知模型其需要完成的任务;input是用户输入,是完成用户指令所必须的输入内容;output是...
大模型微调教程 10:56 【 Ollama + Open webui 】 这应该是目前最有前途的大语言LLM模型的本地部署方法了。提升工作效率必备!_ Llama2 _ Gemma _ duolaxiaozi 2:20:50 CV前沿与深度学习 09:13 Llama 3.2 一键本地部署!支持视觉、图片识别功能!Meta 最强开源大模型,100%保证成功!! | 零度解说 ...
P-TuningV2 微调: 1张显卡,占用 18426MiB 显存。 LORA 微调: 1张显卡,占用 14082MiB 显存。 实机配置 目前我有三个方案: 方案1:MacBookProM1 16GB(平常用的机器,可以支撑起 LoRA…勉强跑 不推荐) 方案2:找算法组借的 2070 Super 8GB * 2 一共16GB显存(但是不能微调,后续说) ...
6. return tokens • 注意 get_command 函数函数的使用,直接找到角色对应的 special token • 用户即使输入了形如 <|user|> 的内容也不会被编码为 special token 25 对话微调 • 与此前的做法不同,chatglm3-6b 推荐使用多轮对话格式进行微调