ChatGLM3-6B大模型在对话生成、问答系统等领域具有广泛的应用前景。通过微调,可以进一步优化模型性能,使其更好地适应具体应用场景。例如,在智能客服领域,可以使用ChatGLM3-6B构建智能问答系统,提高客户服务效率和质量。在内容创作领域,可以利用ChatGLM3-6B生成高质量的文章、诗歌等文本内容,为创作者提供灵感和支持。 此...
针对ChatGLM3-6B模型的微调,可以采取以下几种方法: Basic版部署微调首先克隆ChatGLM3的官方代码:git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3。进入ChatGLM3目录后,创建虚拟环境并安装依赖。然后,从魔塔社区下载模型:!pip install modelscope; from modelscope import snapshot_download; model_dir = snapshot_do...
(ChatGLM3-6b-finetunning) root@dsw-318522-5db699b44f-gxdkk:/mnt/workspace/ChatGLM3/finetune_demo# python inference_hf.py output/checkpoint-3000/ --prompt "安全控制点#身份鉴别*检测项#a)应对登录的用户进行身份标识和鉴别,身份标识具有唯一性,身份鉴别信息具有复杂度要求并定期更换;*检测结果#DMZ区...
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...
本文将从这两个方面入手,为大家提供一份详尽的ChatGLM3-6B微调训练与部署全攻略。 一、微调训练流程 微调训练是提升模型性能的关键步骤。以下是一个基本的微调训练流程: 环境准备: 选择合适的平台,如AutoDL算力云,进行远程服务器搭建。 根据模型要求,选择合适的显卡和显存,如RTX4060Ti 16G或更高。 安装必要的软件...
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/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/src/export_model.py 执行 python src/export_model.py \ --model_name_or_path path_to_llama_model \ ...
#克隆chatglm3-6b的参数、权重等文件 git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b 安装完成后,对比一下”autodl-tmp/ChatGLM3/chatglm3-6b“文件夹中已下载的文件和huggingface中”Files and Versions“中的提供的文件,查看是否全部下载完毕,一般情况下,七个较大的模型权重文件无法统一下载下来,需要再次...
注意,MODEL_PATH和PT_PATH的设置要和 streamlit run main.py在同一行,不能将命令分开输入,否则不会加载我们微调后的模型,和上文一致,PT_PATH需要根据自己output下文件夹生成的名称做调整 cd/ChatGLM3/composite_demoMODEL_PATH="/ChatGLM3/chatglm3-6b-32k"PT_PATH="/ChatGLM3/finetune_chatmodel_demo/output...
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_...
1.微调步骤为: cd scripts bash run_distribute.sh /home/data/gyw/mindformers_r1.0/research/hccl_8p_01234567_127.0.0.1.json ../configs/glm3/run_glm3_6b_finetune*.yaml '[0,8]' finetune 参数设置如下: 生成的微调结果: 2.进行chat_web推理测试步骤为: 修改参数的内容: seed: 0 output_dir: ...