本文将重点介绍基于P-Tuning V2技术的ChatGLM3微调实战过程,为读者提供一份详尽的实践指南。 一、引言 ChatGLM3是一个强大的对话模型,其性能在多个任务上表现出色。然而,对于特定任务,我们可能需要对模型进行微调以获得更好的效果。P-Tuning V2是一种优化的深度提示调优策略,它通过微调连续提示而非整个语言模型参数,...
早停策略:在训练过程中监控验证集的性能,当性能不再提升时提前停止训练,以避免过拟合。 五、P-Tuning与全量微调 ChatGLM3提供了两种微调方案:P-Tuning和全量微调。 P-Tuning:通过优化prompt来适应特定任务。P-Tuning将真实的Tokens转化为可微的virtual token,并加入人工设计的锚字符。这种方法适用于小模型和难任务。
P-Tuning V2PRE_SEQ_LEN=128,DEV_BATCH_SIZE=1,GRAD_ACCUMULARION_STEPS=16,MAX_SEQ_LEN=2048配置下约需要 21GB 显存。 全量微调时,./scripts/finetune_ds_multiturn.sh中的配置(MAX_SEQ_LEN=2048,DEV_BATCH_SIZE=16,GRAD_ACCUMULARION_STEPS=1)恰好用满 4 * 80GB 显存。 若尝试后发现显存不足,可以考...
1、使用 P-Tuning v2 微调 ChatGLM3-6B - 参考信息 github.com/THUDM/ChatGL 2、环境准备 (1)项目工作目录 使用/data/sda/deploy/chatglm3 作为本次微调工作目录 (2)克隆 github.com/THUDM/ChatGL 代码 复用文章 格瑞图:GPTs-0030-基于 Lora 微调 chatglm3-6b-base 克隆的代码 (3)克隆 chatglm3-6b...
ChatGLM3实现模型架构时,已预置支持P-tuning v2微调结构,图7中的PrefixEncoder,负责将若干Prefix Tokens映射到各GLM Block层的输入层,并与上一个GLM Block层的输出结合为当前GLM Block层的输入。后续各落地场景数据,只需通过P-tuning v2微调Prefix encoder即可。
P-TuningV2 微调: 1张显卡,占用 18426MiB 显存。 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) ...
P-TuningV2 微调: 1张显卡,占用 18426MiB 显存。 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) ...
LLM-04 大模型 15分钟 FineTuning 微调 ChatGLM3-6B(准备环境) 3090 24GB实战 需22GB显存 LoRA微调 P-TuningV2微调
1.使用官方的p-tuning脚本微调案模型,过程正常进行 2.使用infer中的方法加载模型并调用chat方法,当num_beams=1(默认)时正常,>1时有时会报错 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('',trust_remote_code = True) config = AutoConfig.from_pretrained('', trust_remote_code=True, pre_seq_len=128) ...
2 changes: 1 addition & 1 deletion2finetune_demo/configs/ptuning_v2.yaml Original file line numberDiff line numberDiff line change @@ -37,4 +37,4 @@ training_args: peft_config: peft_type:PREFIX_TUNING task_type:CAUSAL_LM num_virtual_tokens:64 ...