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...
上传并解压数据集,数据集链接见ChatGLM3微调的Guide: sudo apt-get update sudo apt-get install unzip unzip AdvertiseGen 然后将数据集处理成特定的格式,以便微调脚本能够正确读取: ./scripts/format_advertise_gen.py --path "AdvertiseGen/train.json" # 如果遇到权限问题,添加执行权限: # chmod u+x ./scri...
五、案例分享:使用ToolAlpaca数据集进行微调 为了更具体地展示ChatGLM3-6B的微调实践,以下是一个使用ToolAlpaca数据集进行微调的案例:下载并处理数据集: 克隆ToolAlpaca数据集仓库 使用脚本处理数据集格式,使其符合ChatGLM3-6B的输入要求 进行微调: 配置训练参数,如学习率、训练轮数等 运行微调脚本,开始训练过程 验证...
将数据集处理成上述格式。在这里,我们有意将工具处理成了了 list[str] 这样的自然语言形式,以观察模型在微调前后对工具定义的理解能力。 处理完成数据位置: ChatGLM3/finetune_chatmodel_demo/formatted_data/tool_alpaca.jsonl 10、微调模型 官方提供了两种方式,一般使用 P-Tuning v2 微调即可。如果有报错,请查看...
对于大规模数据集,可以尝试使用分布式训练来加速训练过程。 三、注意事项 在微调训练和部署过程中,需要注意以下几点: 确保数据集的质量和数量满足模型训练需求。 在微调过程中,要密切关注模型的损失和准确率等指标,及时调整训练参数或微调方法。 在部署过程中,要确保服务器性能和稳定性满足模型运行需求。 定期更新和维护...
数据准备:将数据集转换为ChatGLM3-6B所需的格式,并复制到模型可访问的路径。 模型加载:加载预训练的ChatGLM3-6B模型。 配置训练参数:选择合适的优化器、学习率、训练轮数等超参数。 开始训练:运行训练脚本,开始微调过程。 验证与评估:定期验证模型在验证集上的表现,防止过拟合。 模型保存:保存训练好的模型,以便...
第一个参数:数据集的路径 第二个参数:模型的路径 第三个参数:微调配置文件 单机多卡 同多机多卡 多机多卡 OMP_NUM_THREADS=1torchrun--standalone--nnodes=1--nproc_per_node=8finetune_hf.py data/AdvertiseGen/ THUDM/chatglm3-6b configs/lora.yaml ...
“format_advertise_gen.py”脚本用于实现原始数据集的下载，并进行格式转换得到适用于模型微调的数据集。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。对于输入输出格式的微调，通过运行"inference.py"脚本对微调...
这通常涉及到在验证集上计算模型的性能指标(如准确率、F1分数等)。通过比较微调前后的性能指标,我们可以评估LORA微调的效果。 五、实例展示 为了更直观地展示如何使用PEFT库进行ChatGLM3-6B模型的LORA微调,我们提供了一个简单的实例。在这个实例中,我们使用一个问答系统的数据集对ChatGLM3-6B模型进行微调,并评估微调...
进入项目目录，克隆ChatGLM3-6B官方代码，并创建虚拟环境。通过安装依赖，确保所有工具都已就绪。下载模型时，考虑到从hugging face获取可能较慢，建议从魔塔社区下载，指定缓存路径以优化存储。数据准备阶段，我们需要按照对话格式调整董宇辉相关资料，并生成用于微调的数据集。此过程涉及将信息整理成jsonl文件...