官方给出了对话模型和基座模型的微调示例,Chat模型微调的相关脚本在“autodl-tmp/ChatGLM3/finetune_chatmodel_demo”文件夹下,微调示例参考官方文档(ChatGLM3/finetune_chatmodel_demo at main · THUDM/ChatGLM3 (github.com))进行复现。 首先,创建用于模型微调的虚拟环境,在该环境下安装所需的依赖: #创建名...
1、使用 P-Tuning v2 微调 ChatGLM3-6B - 参考信息 2、环境准备 (1)项目工作目录 (2)克隆 https://github.com/THUDM/ChatGLM3 代码 (3)克隆 chatglm3-6b 模型 (4)创建虚拟环境 (5)安装 finetune_chatmodel_demo 所需依赖 (6)更改 torch==2.1.2 为 torch==2.1.2+cu118 3、微调 (1)克隆微调...
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. ...
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...
官方给出了对话模型和基座模型的微调示例，Chat模型微调的相关脚本在“autodl-tmp/ChatGLM3/finetune_chatmodel_demo”文件夹下，微调示例参考官方文档( ChatGLM3/finetune_chatmodel_demo at main · THUDM/ChatGLM3 (github.com))进行复现。对于输入-输出格式，样例采用如下输入格式：官方示例中使用...
ChatGLM3-6B:新一代开源双语对话语言模型,流畅对话与低部署门槛再升级 1.ChatGLM3简介 ChatGLM3 是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的新一代对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型,在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础
ChatGLM3 是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的新一代对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型,在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上,ChatGLM3-6B 引入了如下特性: 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...
https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b 1. 2. 配置要求 官方推荐 我们仅提供了单机多卡/多机多卡的运行示例,因此您需要至少一台具有多个 GPU 的机器。本仓库中的默认配置文件中,我们记录了显存的占用情况: SFT 全量微调: 4张显卡平均分配,每张显卡占用 48346MiB 显存。
ChatGLM3 是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的新一代对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型,在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上,ChatGLM3-6B 引入了如下特性: 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...
git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b 如果从你从 HuggingFace 下载比较慢,也可以从ModelScope中下载。 模型微调 请参考对话模型微调ChatGLM3-6B 微调示例,或基座模型微调ChatGLM3-6B-base 微调示例。 请注意,不同的微调脚本对应的模型并不相同,请根据需要选择对应的模型。