ChatGLM3-6B是ChatGLM系列中的一个成员,其参数量约为60亿,相比于更大的模型如ChatGLM-130B,它可以在更小的资源消耗下运行,同时保持较好的文本生成和理解能力。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...
ChatGLM3/finetune_demo/THUDM/chatglm3-6b/model-00003-of-00007.safetensors ChatGLM3/finetune_demo/THUDM/chatglm3-6b/model-00004-of-00007.safetensors ChatGLM3/finetune_demo/THUDM/chatglm3-6b/model-00005-of-00007.safetensors ChatGLM3/finetune_demo/THUDM/chatglm3-6b/model-00006-of-000...
在该实验中,我们将基于清华智谱AI的 ChatGLM3-6B, 通过lora方法,对chatglm3-6b模型进行微调(finetuning),我们采用一个简单的自我认知的训练集,通过微调,使得模型能过改变自我认知。 构建训练数据集 微调chatglm3-6b模型(lora) 测试微调后的模型(基座模型+lora权重) 模型合并及部署GitHub - We-IOT/chatglm3_6b...
Lora 是一种高效微调方法,深入了解其原理可参见博客:知乎|深入浅出Lora。 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...
LORA微调ChatGLM3-6B模型 本文基于transformers、peft等框架,对ChatGLM3-6B模型进行Lora微调。 LORA(Low-Rank Adaptation)是一种高效的模型微调技术,它可以通过在预训练模型上添加额外的低秩权重矩阵来微调模型,从而仅需更新很少的参数即可获得良好的微调性能。这相比于全量微调大幅减少了训练时间和计算资源的消耗。
5.2 LORA微调 5.3 微调前后对比 6 总结 1.什么是ChatGLM3-6B ChatGLM3是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的对话预训练模型。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: ...
随着AI技术的飞速发展,大型语言模型如ChatGLM3-6B在文本生成、对话系统等领域展现出了惊人的能力。然而,这些模型往往参数巨大,直接进行全量微调不仅耗时耗力,而且对计算资源要求极高。为此,研究者们提出了多种参数高效的微调技术,其中PEFT库与LORA技术尤为引人注目。 PEFT库简介 PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning)是...
step1：把langchain给clone下来，按照readme配好环境。step2：运行项目langchain，然后在浏览器打开lang...
本文将以ChatGLM3-6B为例,介绍在魔搭社区如何部署LLM,主要包括如下内容: SwingDeploy - 云端部署,实现零代码一键部署 多端部署 - MAC个人笔记本,CPU服务器 定制化模型部署 - 微调后部署 SwingDeploy - 云端部署,零代码一键部署 魔搭社区SwingDeploy链接:https://modelscope.cn/my/modelService/deploy 魔搭社区...
微调chatglm3-6b模型(lora) 测试微调后的模型(基座模型+lora权重) 模型合并及部署 0.环境说明 本实验基于清华开源大模型 ChatGLM3-6B作为LLM,有关 ChatGLM3-6B的安装及配置不在本次实验中说明之内。有关安装和配置ChatGLM3-6B的请参见ChatGLM3-6B的github主页。ChatGLM3-6B的github链接本实验按照官方的finetu...