使用LLaMA-Factory进行ChatGLM3-6B微调时,首先需要克隆LLaMA-Factory的代码仓库,并安装相应的依赖包。然后,配置训练集并运行微调脚本即可。 在微调过程中,需要注意以下几点: 数据质量:确保训练集的数据质量高、噪声低,以提高微调效果。 超参数选择:根据具体任务选择合适的超参数,如学习率、批量大小等。 模型评估:在微...
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,请下载替换,下载地址https://github.com/KevinFanng/makeChatGLM3FinetuneData/blob/main/lora.yaml 使用lora 进行微调(CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,指定第一块GPU,如果只有一块GPU,也可以去掉这个参数,否则按官方文档中CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,指定第二...
模型下载地址 https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b 需要科学上网 或者https://www.modelscope.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b/ 推荐 都可以直接下载 git clone + .git地址 - 》git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b 拉官方代码: git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3.git...
而且要准确指定加载目录和保存目录等路径参数，像 “--load-dir /data0/docker_files/modellink_test_lfx_07/weights/chatglm3-6b/”“--save-dir /data0/docker_files/modellink_test_lfx_07/weights/chatglm3_6b_tp1pp2_1/” 等，以及 “--tokenizer-model” 指定对应的 tokenizer 模型路径等。正确执行...
本文使用官方的微调代码对ChatGLM3-6B进行微调,以实现知识更新。 微调前: 模型不知道董宇辉的资料 微调后: 模型能够对董宇辉进行简单介绍 1,环境 克隆chatglm3的官方代码: git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3 cd ChatGLM3 创建虚拟环境: conda create -n chatglm python=3.10 conda activate chatglm...
cache_dir='/root/autodl-tmp'# 使用Modelscope库中的snapshot_download函数下载ZhipuAI提供的名为'chatglm3-6b'的预训练语言模型。# 如果模型已经下载过了,它将使用缓存的版本,而不是重新下载。# 'revision'参数指定要下载的模型的版本;'master'通常指向最新稳定版本的代码。model_dir=snapshot_download('Zhipu...
本节我们简要介绍如何基于 transformers、peft 等框架,对 ChatGLM3-6B-chat 模型进行 Lora 微调。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 ChatGLM...
使用脚本处理数据集格式,使其符合ChatGLM3-6B的输入要求 进行微调: 配置训练参数,如学习率、训练轮数等 运行微调脚本,开始训练过程 验证结果: 使用推理脚本对微调后的模型进行测试 对比微调前后的模型性能,评估微调效果通过该案例,可以更加直观地了解ChatGLM3-6B的微调过程和应用效果。六...
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 11:32 33 配置项目运行环境 ...