1、使用 P-Tuning v2 微调 ChatGLM3-6B - 参考信息 2、环境准备 (1)项目工作目录 (2)克隆 https://github.com/THUDM/ChatGLM3 代码 (3)克隆 chatglm3-6b 模型 (4)创建虚拟环境 (5)安装 finetune_chatmodel_demo 所需依赖 (6)更改 torch==2.1.2 为 torch==2.1.2+cu118 3、微调 (1)克隆微调...
方案1,可以作为学习可以,但是由于本身MPS的问题,运行速度并不快,而且M1最高配置只有16GB,非常难受。 方案2,虽然我们的总量够了16GB,达到了LoRA和P-TuningV2的要求,但是要求每张显卡都有可以完整放下模型的空余,也就是说,我们单卡的8GB是不满足的。具体需要13GB,可看上章节LLM-02中的实机运行内容。 方案3,虽然...
LLM-04 大模型 15分钟 FineTuning 微调 ChatGLM3-6B(准备环境) 3090 24GB实战 需22GB显存 LoRA微调 P-TuningV2微调
图1为ChatGLM3-6B模型简图,其结构基于Transformer Encoder架构的Encoder,大体上与BERT架构类似。ChatGLM3实现模型架构时,已预置支持P-tuning v2微调结构,图7中的PrefixEncoder,负责将若干Prefix Tokens映射到各GLM Block层的输入层,并与上一个GLM Block层的输出结合为当前GLM Block层的输入。后续各落地场景数据,只需...
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) ...
在上一篇文章《Chatglm3-6B大模型微调---原理篇(一)》中,主要介绍了BitFit,LoRA,Prefix Tuning和Prompt tuning等4种微调方法的原理,本文将详细介绍另外两种大模型微调的方法,分别是P-tuning和P-tuning v2。 P-tuning P-tuning论文发表在《GPT Understands, Too》,PDF文章下载:https://arxiv.org/pdf/2103.10385...
ChatGLM3-6B提供了两种微调方式:全量微调和P-Tuning v2。一般推荐使用P-Tuning v2,因为它更加高效。使用以下命令执行P-Tuning v2微调: ./scripts/finetune_pt_multiturn.sh 注意:微调过程可能较长,且显卡占用较高。 五、测试与评估 微调完成后,可以使用官方提供的评估脚本或自行设计测试案例对模型进行评估。评估结...
P-Tuning V2: PRE_SEQ_LEN=128, DEV_BATCH_SIZE=1, GRAD_ACCUMULARION_STEPS=16, MAX_SEQ_LEN=2048 配置下约需要21GB显存。 全量微调:./scripts/finetune_ds_multiturn.sh 中的配置(MAX_SEQ_LEN=2048, DEV_BATCH_SIZE=16, GRAD_ACCUMULARION_STEPS=1)恰好用满4 * 80GB显存。
LLM-05大模型FineTuning实战指南:ChatGLM3-6B微调案例解析,显存优化与LoRA、P-TuningV2微调实战技巧 续接上节 我们的流程走到了,环境准备完毕。 装完依赖之后,上节结果为: 介绍LoRA LoRA原理 LoRA的核心思想是在保持预训练模型的大部分权重参数不变的情况下,通过添加额外的网络层来进行微调。这些额外的网络层通常...
简介:LLM-05 大模型 15分钟 FineTuning 微调 ChatGLM3-6B(微调实战1) 官方案例 3090 24GB实战 需22GB显存 LoRA微调 P-TuningV2微调 续接上节 我们的流程走到了,环境准备完毕。 装完依赖之后,上节结果为: 介绍LoRA LoRA原理 LoRA的核心思想是在保持预训练模型的大部分权重参数不变的情况下,通过添加额外的网...