1、使用 P-Tuning v2 微调 ChatGLM3-6B - 参考信息 github.com/THUDM/ChatGL 2、环境准备 (1)项目工作目录 使用/data/sda/deploy/chatglm3 作为本次微调工作目录 (2)克隆 github.com/THUDM/ChatGL 代码 复用文章 格瑞图:GPTs-0030-基于 Lora 微调 chatglm3-6b-base 克隆的代码 (3)克隆 chatglm3-6b...
(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/...
Prefix-Tuning:在微调模型的过程中只优化加入的一小段可学习的向量(virtual tokens)作为prefix。训练时只更新Prefix部分的参数。 Prompt-Tuning:与Prefix-Tuning类似,都是通过修改输入来引导模型的输出。但Prompt-Tuning更加强调利用上下文信息,通过使用预设的词汇表或字典来引导模型的输出。 P-Tuning:通过改变模型中的注意...
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...
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) ...
进入微调目录: cd finetune_chatmodel_demo pip install requirements.txt 修改微调脚本:根据需要修改微调脚本中的参数,如最大步数、保存间隔等。 启动微调:使用P-Tuning v2方法进行微调: bash ./scripts/finetune_pt_multiturn.sh 五、实际应用案例 以更新模型对特定人物(如董宇辉)的知识为例,展示微调的实际应用:...
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) ...
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...
2、P tuning-v2微调机制 ChatGLM3模型内置支持P-tuning v2微调,图7中最左边一列始从Prefix tokens,然后自底向上Prefix Embedding X,这条支线是为后续微调ChatGLM3大模型,预置的微调结构。 图2以第X层GLM Block为例,更为详细地描述P-tuning v2微调是如何实现的,图2中的Prefix序列有2个token:(t1,t2),经由Pre...
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