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...
在论文《Parameter-Efficient Fine-Tuning Methods for Pretrained Language Models: A Critical Review and Assessment》中有详细的描述其中包含的微调方法,如图2所示: 图(2) PEFT微调种类 后续在介绍ChatGLM3-6B的微调实战中,将会详细介绍该工具库的使用,下文将主要针对LoRA,BitFit,P-tuning等方法进行介绍。 BitFit ...
如果从你从 HuggingFace 下载比较慢,也可以从ModelScope中下载。 2.4 模型微调 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 streaml...
python tools/checkpoint/convert_ckpt.py \--model-type GPT \--loader chatglm3_hf \--saver megatron \--target-tensor-parallel-size 1 \ # 参数与微调配置保持一致--target-pipeline-parallel-size 2 \ # 参数与微调配置保持一致--load-dir /data0/docker_files/modellink_test_lfx_07/weights/chat...
微调教程参考https://github.com/THUDM/ChatGLM3/blob/main/finetune_chatmodel_demo/README.md (1)进入Jupyter notebook,找到在根目录找到ChatGLM3代码文件,并新建终端 (2)进入目录/ChatGLM3/finetune_chatmodel_demo (3)安装微调所需依赖 #/ChatGLM3/finetune_chatmodel_demo ...
微调教程参考github.com/THUDM/ChatGL (1) 进入Jupyter notebook,找到在根目录找到ChatGLM3代码文件,并新建终端 (2)进入目录 /ChatGLM3/finetune_chatmodel_demo (3)安装微调所需依赖 # /ChatGLM3/finetune_chatmodel_demo pip install -r requirements.txt (4)进入scripts,新建text file (5)填入微调数据...
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) ...
在自然语言处理(NLP)领域,大型语言模型的微调是一项关键任务,它使得模型能够适应特定的应用场景或任务。然而,对于像ChatGLM3-6B这样的大模型来说,直接进行全量参数微调不仅耗时耗力,而且计算资源消耗巨大。为了解决这一问题,研究者们提出了多种参数高效微调(PEFT)方法,其中低秩自适应矩阵(LORA)因其高效性和灵活性而备...
大模型微调教程 10:56 【 Ollama + Open webui 】 这应该是目前最有前途的大语言LLM模型的本地部署方法了。提升工作效率必备!_ Llama2 _ Gemma _ duolaxiaozi 2:20:50 CV前沿与深度学习 09:13 Llama 3.2 一键本地部署!支持视觉、图片识别功能!Meta 最强开源大模型,100%保证成功!! | 零度解说 ...
ChatGLM3除了“天然”支持P-tuning v2微调,还支持LoRA微调,但LoRA微调是通过peft库实现,即Parameter Efficient Finetune。 4、模型量化 ChatGLM3在加载模型时,可动态地进行4位或8位量化。ChatGLM3实际执行量化的代码,是由C/C++编写,并将编译后的可执行代码做BASE64编码,然后将base64编码结果通过硬编码的方式,写死...