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...
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...
通过运行inference.py脚本,可以对微调后的模型进行基本的推理测试,注意改路径: python inference.py \ --pt-checkpoint "/root/autodl-tmp/ChatGLM3/finetune_chatmodel_demo/output/advertise_gen_pt-20231128-160019-128-2e-2/checkpoint-50" \ --model /root/autodl-tmp/ZhipuAI/chatglm3-6b 验证结果 以下...
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...
(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-32kDATASET_PATH=/ChatGLM3/finetune_chatmodel_demo/scripts/my_data.json ...
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 \
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_...
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。
确保数据集的质量和数量满足模型训练需求。 在微调过程中,要密切关注模型的损失和准确率等指标,及时调整训练参数或微调方法。 在部署过程中,要确保服务器性能和稳定性满足模型运行需求。 定期更新和维护模型,以保持其最佳性能。 四、产品关联 在本文中,我们选择“千帆大模型开发与服务平台”作为与ChatGLM3-6B微调训练...
ChatGLM3-6B模型的LoRA微调实战指南 引言 随着人工智能技术的飞速发展,大语言模型(LLMs)在自然语言处理(NLP)领域展现出强大的能力。ChatGLM3-6B,作为由清华大学KEG实验室和智谱AI联合开发的大语言对话模型,凭借其较小的参数量和高效的性能,成为研究和应用的热门选择。本文将详细介绍如何使用LoRA(Low-Rank Adaptation...