10、微调模型 官方提供了两种方式,一般使用 P-Tuning v2 微调即可。如果有报错,请查看文文章末的异常集合有无解决方案。 ./scripts/finetune_ds_multiturn.sh # 全量微调 ./scripts/finetune_pt_multiturn.sh # P-Tuning v2 微调 微调过程较长,显卡大概占用 23G 显存: Every 1.0s:nvidia-smiWed Jan 24 22...
常见的微调技术有BitFit、Prefix Tuning、Prompt Tuning、P-Tuning、Adapter Tuning、LoRA、RLHF等。这些技术都集成在了Hugging face的微调大模型的工具库PEFT中:https://github.com/huggingface/peft。在论文《Parameter-Efficient Fine-Tuning Methods for Pretrained Language Models: A Critical Review and Assessment》...
(6)Ctrl+S 保存文件,并将文件重命名, 这里的示例是my_data.json,用户可根据自己的喜好更改 (7)修改微调的数据集路径,修改/ChatGLM3/finetune_chatmodel_demo/scripts/finetune_pt_multiturn.sh (如果使用全量微调,则修改finetune_ds_multiturn.sh) BASE_MODEL_PATH=/ChatGLM3/chatglm3-6b-32kDATASET_PATH=...
LoRA(Low-Rank Adaptation)微调技术是一种用于微调大型预训练语言模型的方法。这种技术的核心思想是通过在原有的模型中引入少量的额外参数来实现模型的微调,而不是改变模型的全部参数。这样做可以在保持预训练模型的大部分知识的同时,使模型适应特定的任务或数据集。 LoRA主要通过在模型的每个变换器层中引入两个低秩矩阵...
6. 开始微调 使用准备好的数据集和配置,开始LoRA微调过程。这通常涉及定义训练循环、加载优化器和执行训练步骤。 7. 评估与部署 在验证集上评估微调后的模型性能,如果满足要求,可以将模型部署到实际应用中。 实战建议 选择合适的LoRA配置:根据具体任务和数据集调整LoRA配置,如低秩矩阵的秩(rank)和学习率。 监控训练...
LLM 的微调一般指指令微调过程。所谓指令微调,是说我们使用的微调数据形如: { "instrution":"回答以下用户问题,仅输出答案。", "input":"1+1等于几?", "output":"2" } 1. 2. 3. 4. 5. 其中,instruction是用户指令,告知模型其需要完成的任务;input是用户输入,是完成用户指令所必须的输入内容;output是...
大模型微调教程 [大模型训练] 从第一性原理讲解大模型;从GPU原理让你更懂微调;大模型应用 RAG;从零开始大模型部署;大模型应用实战;大模型微调实战; 人工智能课程 人工智能大模型AI课堂 11:44:45 吹爆!最适合新手入门的大模型教程,清华刘知远团队大模型公开课全网首发!大模型训练/大模型微调/医疗、法律大模型全...
请参考ChatGLM3-6B 微调示例。 2.5 网页版对话 Demo 可以通过以下命令启动基于 Gradio 的网页版 demo: 代码语言:javascript 复制 python web_demo.py 可以通过以下命令启动基于 Streamlit 的网页版 demo: 代码语言:javascript 复制 streamlit run web_demo2.py ...
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。
解压即用!从安装到微调,只要五步,带你从零到精通,保姆级新手教程,免费开源 AI 助手 Ollama ,100%保证成功! 2767 19 20:54 App 一行代码激活DeepSpeed,提升ChatGLM3-6B模型训练效率 675 5 30:09 App OpenAI 也翻车了 !ChatGPT Canvas 功能实测,意图识别不准,本地文件无法读取,真的值得用吗? 15.8万 1566...