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简介:LLM-05 大模型 15分钟 FineTuning 微调 ChatGLM3-6B(微调实战1) 官方案例 3090 24GB实战 需22GB显存 LoRA微调 P-TuningV2微调 续接上节 我们的流程走到了,环境准备完毕。 装完依赖之后,上节结果为: 介绍LoRA LoRA原理 LoRA的核心思想是在保持预训练模型的大部分权重参数不变的情况下,通过添加额外的网...
大模型时代必学!ChatGLM2-6B模型部署与微调教程,大模型训练流程及原理+微调容易踩的坑全详解! 人工智能与Python 19:05 在服务器上部署通意千问Qwen-7B开源大模型 Joker大金宝 1.1万2 大模型落地企业应用实战项目经验分享 但问智能 2.4万32 4:33:24 ...
25 ChatGLM3-6B高效微调实战 12:11 26 ChatGLM3-6B高效微调实战2 09:32 27 ChatGLM3-6B高效微调实战3 15:59 28 大模型并行训练框架DeepSpeed(上) 08:43 29 大模型并行训练框架DeepSpeed(下) 11:36 30 window下部署运行ChatGLM3-6B模型 08:51 31 安装NVIDIV显卡驱动 04:32 32 本地部署ChatGLM3-6B 11...
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微调训练和部署相关的产品。该平台提供了丰富的模型...
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。 开始训练与验证评估: 运行训练脚本,开始微调过程。 定期验证模型在验证集上的表现,防止过拟合。 根...
c、参数规模: chatglm3-6B 表示该模型包含约 6 亿(Billion)个参数,这使得它相当庞大,有能力处理多种复杂的语言任务。 d、微调: 在预训练之后,模型可以在特定任务或领域上进行微调,以适应具体的应用场景。微调可能需要一个任务特定的数据集。 e、Tokenization 和 Attention Mechanism: 输入文本通过分词(Tokenization...
ChatGLM3-6B支持多种微调方法,包括全量微调和高效微调。 1. 全量微调 全量微调是指对模型的所有参数进行调整。然而,这种方法需要消耗大量的计算资源和时间,因此在消费级显卡上通常无法实现。 2. 高效微调 高效微调则是在原有参数的基础上调整少量参数或额外增加参数进行调整。这种方法既能够提升模型性能,又能够节省...
1.什么是ChatGLM3-6B 2.什么是LORA微调技术 3.算力平台 4.环境搭建 4.1 虚拟环境conda工具搭建并激活 4.2 CUDA版本查看和torch版本匹配 4.3gitlfs下载 4.4 模型下载和代码拉取 4.5 依赖下载 5 模型微调 5.1 数据准备 5.2 LORA微调 5.3 微调前后对比