引言 随着人工智能技术的快速发展,大型语言模型(LLM)在各个领域展现出强大的应用潜力。ChatGLM3-6B作为智谱AI和清华大学KEG实验室联合发布的对话预训练模型,凭借其出色的对话流畅性和强大的功能支持,成为了研究和应用的热点。本文将详细介绍在Windows环境下对ChatGLM3-6B模型进行微调的全过程,帮助读者快速上手并应用于...
ChatGLM3-6B作为智谱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,凭借其出色的性能和广泛的应用场景,成为了众多开发者关注的焦点。本文将深入探索ChatGLM3-6B在Windows环境下的微调实践,为非专业读者提供清晰易懂的技术指南。一、ChatGLM3-6B模型特性 ChatGLM3-6B是ChatGLM3系列中的开源模型,它在保留前...
一、环境准备 在开始微调之前,我们需要做好以下准备工作: 下载必要的文件和工具: 下载LLaMA-Factory框架,这是一个由北航开源的低代码大模型训练框架,专为大型语言模型的微调而设计。 下载ChatGLM3-6B模型文件,这是我们需要进行微调的目标模型。 如果在Windows环境下进行训练,还需要下载并安装CUDA ToolKit,以便利用GPU...
一、环境搭建 在进行模型微调之前,我们需要搭建一个合适的环境。以下是详细的步骤: 下载必要文件: 下载LLaMA-Factory源码。 下载ChatGLM3-6B模型文件。 如果在Windows系统上进行训练,还需下载CUDA ToolKit(如CUDA 12.1),并安装完成后通过nvidia-smi指令查看显卡状态。 创建虚拟环境: 使用PyCharm打开LLaMA-Factory项目,...