运行完成后,可以看到“AdvertiseGen”文件夹,该文件夹下存入的是原始数据集;“formatted_data”文件夹下存入的是将要用于模型微调的数据。 接下来就可以进行多轮对话形式的模型微调,同样在执行用于微调的Shell脚本之前,需要先将模型加载路径和数据加载路径根据自己的实际情况进行修改。 与单轮微调不同的时,在执行多轮微...
微调后: 模型能够对董宇辉进行简单介绍 1,环境 克隆chatglm3的官方代码: git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3 cd ChatGLM3 创建虚拟环境: conda create -n chatglm python=3.10 conda activate chatglm 安装依赖: pip install -r requirements.txt 下载模型: 从hugging face下的话速度有点慢,可以从...
附代码_LangChain_微调ChatGPT提示词_RAG模型应用_agent_生成式AI 3678 27 10:50:00 App 【Agent+RAG】10小时博士精讲AI Agent(人工智能体)系列—提示工程、文本大模型、GPT... 485 82 8:16 App 【吊打付费】开源免费,手把手教你一键部署私人专属知识库+问答系统,本地、免费、私有化、离线、零成本~小白...
(9)启动微调后模型 PT_PATH需要根据自己output下文件夹生成的名称做调整 如果使用的是P-Tuning v2 微调,则执行下面的指令 cd/ChatGLM3/finetune_chatmodel_demo python inference.py \--pt-checkpoint"/ChatGLM3/finetune_chatmodel_demo/output/tool_alpaca_pt-20240103-075859-128-2e-2"\--model/ChatGLM3/...
ChatGLM3-6B模型的LoRA微调实战指南 引言 随着人工智能技术的飞速发展,大语言模型(LLMs)在自然语言处理(NLP)领域展现出强大的能力。ChatGLM3-6B,作为由清华大学KEG实验室和智谱AI联合开发的大语言对话模型,凭借其较小的参数量和高效的性能,成为研究和应用的热门选择。本文将详细介绍如何使用LoRA(Low-Rank Adaptation...
微调/模型训练/私有化部署 大模型壹壹 5130 105 一键部署LightRAG!基于Qwen2.5-3Bb,原理解析+模型部署+源码解读,过程可视化呈现,详细的实操演示,带你一步步了解LightRAG的原理和流程。 大模型入门教程 1060 82 大模型RAG企业项目实战:手把手带你基于Langchain搭建一套完整的RAG系统,原理讲解+代码解析,看完就能跑...
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。
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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: python web_demo.py 1. 可以通过以下命令启动基于 Streamlit 的网页版 demo: streamlit run web_demo2.py 1. 网页版 demo 会运行一个 Web Server,并输出地址。在浏览器中打开输出的地址即可使用。 经测试...
同样在执行用于微调的Shell脚本之前，需要先将模型加载路径和数据加载路径根据自己的实际情况进行修改。对于输入输出格式的微调，通过运行"inference.py"脚本对微调后的模型进行验证：对于多轮对话格式的微调，通过Web Demo进行部署验证：若Github远程仓库有代码更新，则进行拉取到服务器或本地，操作如下：