模型较好地回答了prompt提问,初步验证了ChatGLM3-6b在本地应用的可行性。 7、合并导出 方法1: 下载https://github.com/We-IOT/chatglm3_6b_finetune/blob/main/model_export_hf..py 执行 chatglm3-6b-finetuned就是微调合并后的模型 方法2: 使用LLaMA-Factory的导出模型代码 下载https://github.com/hiyoug...
ChatGLM3-6B在多个领域具有广泛的应用前景,包括但不限于对话系统、文本生成、问答系统、信息抽取和代码解释器等。通过微调,可以进一步提升模型在特定任务上的性能,使其更好地服务于实际应用场景。例如,在智能客服领域,可以使用ChatGLM3-6B构建智能问答系统,提升用户体验;在文本生成领域,可以使用该模型创作小说、新闻等文...
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...
在论文《Parameter-Efficient Fine-Tuning Methods for Pretrained Language Models: A Critical Review and Assessment》中有详细的描述其中包含的微调方法,如图2所示: 图(2) PEFT微调种类 后续在介绍ChatGLM3-6B的微调实战中,将会详细介绍该工具库的使用,下文将主要针对LoRA,BitFit,P-tuning等方法进行介绍。 BitFit ...
权重文件的安装方式为:点击文件进入如下页面,右键点击”download“选择”复制链接“,然后在”chatglm3-6b“文件夹下重新打开一个终端,执行权重文件下载命令,逐一进行,直到将七个文件全部下载到该文件夹下 #学术资源加速 source /etc/network_turbo #权重文件下载 ...
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_...
BASE_MODEL_PATH=/ChatGLM3/chatglm3-6b-32kDATASET_PATH=/ChatGLM3/finetune_chatmodel_demo/scripts/my_data.json (8) 执行微调,有全量微调和P-Tuning v2 微调两种 参考显存用量 P-Tuning V2: PRE_SEQ_LEN=128, DEV_BATCH_SIZE=1, GRAD_ACCUMULARION_STEPS=16, MAX_SEQ_LEN=2048 配置下约需要21GB显...
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...
LORA 微调: 1张显卡,占用 14082MiB 显存。 实机配置 目前我有三个方案: 方案1:MacBookProM1 16GB(平常用的机器,可以支撑起 LoRA…勉强跑 不推荐) 方案2:找算法组借的 2070 Super 8GB * 2 一共16GB显存(但是不能微调,后续说) 方案3:租的 3090 24GB * 1(完美,ChatGLM3-6B的微调任务都在该机器上完成...
LORA 微调: 1张显卡,占用 14082MiB 显存。 实机配置 目前我有三个方案: 方案1:MacBookProM1 16GB(平常用的机器,可以支撑起 LoRA…勉强跑 不推荐) 方案2:找算法组借的 2070 Super 8GB * 2 一共16GB显存(但是不能微调,后续说) 方案3:租的 3090 24GB * 1(完美,ChatGLM3-6B的微调任务都在该机器上完成...