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...
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...
微调成功后就可以进行模型对比了。这类生成任务比较难对比出来明显的好坏,自己试了5个case,在主观感觉上,生成结果基本都符合数据事实,不微调模型的生成结果比较公式化,微调模型的词藻更华丽些。 3 微调(自己的数据) 这里针对自己的数据集测试了一下效果并微调。 任务:测试一篇文章是否与某个公司的财报相关。 单条数...
“format_tool_alpaca.py”脚本用于实现原始数据集的下载,并进行格式转换得到适用于模型微调的数据集。 运行完成后,可以看到“AdvertiseGen”文件夹,该文件夹下存入的是原始数据集;“formatted_data”文件夹下存入的是将要用于模型微调的数据。 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...
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*。
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。
“format_advertise_gen.py”脚本用于实现原始数据集的下载，并进行格式转换得到适用于模型微调的数据集。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。对于输入输出格式的微调，通过运行"inference.py"脚本对微调...
首先,我们需要准备一个包含ChatGLM3-6B模型和PEFT库的Python环境。这通常涉及到安装PyTorch或TensorFlow等深度学习框架,以及PEFT库本身。此外,我们还需要准备好用于微调的数据集。 2. 数据预处理 在进行模型微调之前,我们需要对输入数据进行预处理。这包括文本清洗、分词、编码等步骤。对于ChatGLM3-6B这样的模型来说,我...
在mindspore-mindformers下,对chatglm3-6b进行微调和推理操作。使用gitee上提供的数据集和权重,微调和推理都能正常进行。客户使用自己的数据集进行微调也能正常进行,但在使用客户数据集微调的权重进行推理时却遇到了问题。系统报错表示‘不是一个支持的默认模型,也不是一个有效的检查点路径,建议'glm2_6b', 'glm2...
微调后，模型可以在训练和推理代码中运行。P-Tuning V2微调后的模型大小为7.1M。微调效果在主观上有所改善，生成结果更加符合数据事实，与未微调的模型相比，微调后的模型生成的词藻更加生动。针对自己的数据集测试了模型的微调效果。任务是判断一篇文章是否与某个公司的财报相关。在INT4量化等级下，模型...