将数据集转换为ChatGLM3-6B所需的格式,并复制到模型可访问的路径。 计算资源与环境配置: 部署ChatGLM3-6B需要高性能CPU或GPU,推荐显存32G的V100或4090 GPU。 可以使用Docker镜像简化环境配置过程。 模型加载与训练参数配置: 加载预训练的ChatGLM3-6B模型。 选择合适的优化器、学习率、训练轮数等超参数。 开始训练...
4. 配置系统参数 根据模型运行需求,调整系统参数,如增加文件描述符数量、优化网络设置等。 四、模型运行与测试 1. 编写Python脚本 编写Python脚本,加载ChatGLM3-6B模型。在脚本中,需要指定模型文件的路径,并配置好运行环境变量。 2. 准备测试数据 准备测试数据,可以是文本文件或网络请求。确保测试数据符合模型输入要求。
在使用ChatGLM3-6B进行对话或文本生成任务时,我们可以通过设置和调整模型参数来控制模型的输出。其中,一些关键的参数包括max_length、top_p、temperature和repetition_penalty等。max_length参数用于指定生成文本的最大长度;top_p参数用于控制生成文本时概率分布的累积阈值;temperature参数用于调整生成文本的随机性;repetition_...
使用脚本处理数据集格式,使其符合ChatGLM3-6B的输入要求 进行微调: 配置训练参数,如学习率、训练轮数等 运行微调脚本,开始训练过程 验证结果: 使用推理脚本对微调后的模型进行测试 对比微调前后的模型性能,评估微调效果通过该案例,可以更加直观地了解ChatGLM3-6B的微调过程和应用效果。六、产品关联:千帆大模型开发与...
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。更完整的功能支持： ChatGLM3-6B 采用了全新设计的 Prompt 格式，除正常的多轮对话外。同时原生支持工具调用（Function Call）、代码执行（Code Interpreter）和 Agent 任务等复杂场景。更...
第一个参数:data/self_cognition 是数据集的目录。 第二个参数:../chatglm3-6b 是chatglm3-6b模型的目录。 第三个参数:configs/lora.yaml 是微调的配置文件。 第四个参数:lora权重模型保存目录 配置文件 微调配置文件位于config目录下,包括以下文件: ...
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('./model/chatglm3-6b', trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.half, device_map="auto") 1. 2. 3. 4. 定义LoraConfig LoraConfig这个类中可以设置很多参数,但主要的参数没多少,简单讲一讲,感兴趣的同学可以直接看源码。
使用ChatGLM3-6B模型进行Lora微调旨在解决大语言模型对于专有名词理解的偏差问题。例如，未经过训练的模型可能会将"平安格勒战役"误识别为"列宁格勒战役"，将" Ichiban"误解为日语单词"いちばん"。通过对话样本Lora微调，我们训练ChatGLM3-6B模型以准确识别"平安格勒战役"和" Ichiban"。训练过程中，我们...
实现了OpenAI格式的流式API部署。即如果您之前调用的是ChatGPT的接口,可以实现缝切换chatglm3-6b。具体实现方式如下: 1、进入到/home/work/chatglm3/chatglm3-web下面,修改openai_api.py的文件,更改模型文件路径,如若要修改服务端口,可以在下面修改port参数,这里修改成了8099端口。