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...
例如,在智能客服领域,可以使用ChatGLM3-6B构建智能问答系统,提升用户体验;在文本生成领域,可以使用该模型创作小说、新闻等文本内容。五、案例分享:使用ToolAlpaca数据集进行微调 为了更具体地展示ChatGLM3-6B的微调实践,以下是一个使用ToolAlpaca数据集进行微调的案例:下载并处理数据集: 克隆ToolAlpaca数据集仓库 使用脚...
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...
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*。 更完整的功能支持:ChatGLM3-6B 采用了全新设计的 Prom...
首先创建一个目录用于存放处理后的微调数据集：mkdir./finetune_dataset/chatglm3-6b-hf_1/ 然后使用以下 Python 脚本处理微调数据集：python./preprocess_data.py \--input./finetune_dataset/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet \--tokenizer-name-or-path /data0/docker_files/modellink_test_...
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...
下载https://github.com/We-IOT/chatglm3_6b_finetune/blob/main/model_export_hf..py 执行 chatglm3-6b-finetuned就是微调合并后的模型 方法2: 使用LLaMA-Factory的导出模型代码 下载https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/src/export_model.py ...
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. ...
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) 方案3:租的 3090 24GB * 1(完美,ChatGLM3-6B的微调任务都在该机器上完成...