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,需要先将模型加载路径和数据加载路径根据自己的实际情况进行修改。 与单轮微调不同的时,在执行多轮微调脚本“finetune_pt_multiturn.sh”时总是报错,提示缺失模型路径和输出路径,但我已经指明这些路径。 bash ./scripts/finetune_pt_multi...
2024清华首发ChatGLM3-6B 部署和微调(Function Call、Code Interpreter、Agent)官方教程!附ChatGLM3技术文档,见“平论区”, 视频播放量 147、弹幕量 163、点赞数 7、投硬币枚数 8、收藏人数 13、转发人数 4, 视频作者 大模型-小懒哥, 作者简介 教你玩转大模型,相关视频
BASE_MODEL_PATH=/ChatGLM3/chatglm3-6b-32k DATASET_PATH=/ChatGLM3/finetune_chatmodel_demo/scripts/my_data.json (8)执行微调,有全量微调和P-Tuning v2 微调两种 参考显存用量 P-Tuning V2: PRE_SEQ_LEN=128, DEV_BATCH_SIZE=1, GRAD_ACCUMULARION_STEPS=16, MAX_SEQ_LEN=2048 配置下约需要 21GB...
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,streamlit相关进程id是963,执行...
微调/模型训练/私有化部署 大模型壹壹 5130 105 一键部署LightRAG!基于Qwen2.5-3Bb,原理解析+模型部署+源码解读,过程可视化呈现,详细的实操演示,带你一步步了解LightRAG的原理和流程。 大模型入门教程 1060 82 大模型RAG企业项目实战:手把手带你基于Langchain搭建一套完整的RAG系统,原理讲解+代码解析,看完就能跑...
ChatGLM3-6B模型私有化部署必看教程!独家讲解从0到1|手把手带你玩转大模型本地部署! 986 7 12:12 App Ollama绝对是最简单的一种部署运行大模型的方法,我不信你不感兴趣 582 103 28:02 App 【喂饭教程】20分钟手把手带你微调大模型Qwen2.5-7B,从零微调行业大模型,详细教程,过程可视化呈现,草履虫都能学会!
LLaMA-Factory微调(sft)ChatGLM3-6B保姆教程 准备 1、下载 2、PyCharm打开LLaMA-Factory项目 3、安装依赖 准备数据集 1、创建LLaMA-Factory\data\chatglm3_zh.json文件,拷贝一下内容。作为训练测试数据 2、编辑LLaMA-Factory\data\dataset_info.json,添加测试数据集到配置文件 训练微调 1、启动web版...
安装好模型运行的环境依赖后，接着在" THUDM/chatglm3-6b at main (huggingface.co)"上进行模型权重等文件的下载 以上，我们就完成了ChatGLM3-6b模型在远程服务器的安装部署，接下来对是否部署成功进行验证。进入到“basic_demo”文件夹中，选中“cli_demo.py”文件，将其中的模型读取代码改为自己的...
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。
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. ...