首先我们需要 kill 掉系统开启自启的 ChatGLM3-6B 服务,Jupyterlab 里新建一个 Terminal,然后输入下面指令查看 ChatGLM3 综合 Demo 服务器进程id,该程序通过 streamlit 启动,所以我们可以查下 streamlit 相关进程即可。 ps aux|grep streamlit kill 掉相关进程,从上面运行结果可以看出,相关进程id是,执行下面指令即可...
“format_tool_alpaca.py”脚本用于实现原始数据集的下载,并进行格式转换得到适用于模型微调的数据集。 运行完成后,可以看到“AdvertiseGen”文件夹,该文件夹下存入的是原始数据集;“formatted_data”文件夹下存入的是将要用于模型微调的数据。 接下来就可以进行多轮对话形式的模型微调,同样在执行用于微调的Shell脚本之前...
(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) BASE_MODEL_PATH=/ChatGLM3/chatglm3-6b-32k DATASET_...
运行lora_finetune.ipynb最开始的一段代码,对train.json和dev.json进行“切割对齐”,最终我们需要使用的微调数据集是data/fix下的两个json文件 在执行微调命令之前,强调一下,官方在github上更新了lora.yaml,如果按这个配置进行微调,会爆显存。 我在自己的github上传了我之前微调的lora.yaml,经过测试,可以微调,请下载...
本节所讲述的代码脚本在同级目录 ChatGLM3-6B-chat Lora 微调 下,运行该脚本来执行微调过程,但注意,本文代码未使用分布式框架,微调 ChatGLM3-6B-Chat 模型至少需要 21G 及以上的显存,且需要修改脚本文件中的模型路径和数据集路径。 这个教程会在同目录下给大家提供一个 nodebook 文件,来让大家更好的学习。
更强大的基础模型:ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策略。在语义、数学、推理、代码、知识等不同角度的数据集上测评显示,* ChatGLM3-6B-Base 具有在 10B 以下的基础模型中最强的性能*。
点击进入该数据盘(autodl-tmp)启动页下的”终端“，输入初始化命令：接下来就可以进行”ChatGLM3-6b“模型的克隆和模型权重文件的下载，文件较大下载过程比较慢或直接报错，因此，可以先设置学术资源加速再进行下载：下载完成后，可以看到在”autodl-tmp“文件中新增了一个”ChatGLM3“的文件夹 安装好...
这通常涉及到在验证集上计算模型的性能指标(如准确率、F1分数等)。通过比较微调前后的性能指标,我们可以评估LORA微调的效果。 五、实例展示 为了更直观地展示如何使用PEFT库进行ChatGLM3-6B模型的LORA微调,我们提供了一个简单的实例。在这个实例中,我们使用一个问答系统的数据集对ChatGLM3-6B模型进行微调,并评估微调...
在mindspore-mindformers下,对chatglm3-6b进行微调和推理操作。使用gitee上提供的数据集和权重,微调和推理都能正常进行。客户使用自己的数据集进行微调也能正常进行,但在使用客户数据集微调的权重进行推理时却遇到了问题。系统报错表示‘不是一个支持的默认模型,也不是一个有效的检查点路径,建议'glm2_6b', 'glm2...
官方案例中，使用了AdvertiseGen数据集进行微调，任务为基于商品信息的关键词生成广告文案。建议在微调时简单设计prompt，以避免影响模型对其他任务的理解。微调后，模型可以在训练和推理代码中运行。P-Tuning V2微调后的模型大小为7.1M。微调效果在主观上有所改善，生成结果更加符合数据事实，与未微调的模型...