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...
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: 准备数据:将董宇辉的相关资料整理成模型可接受的对话格式,并保存到JSONL文件中。 进行...
(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/...
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) 方案3:租的 3090 24GB ...
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) ...
P-Tuning v2:P-Tuning的升级版,在原版的基础上增加了更多的灵活性。除了能够改变注意力分布外,还能够调整模型的层数、节点数等参数,使得模型能够更好地适应不同的任务。 3. 使用LLaMA-Factory进行微调 LLaMA-Factory是一个专门用于微调大模型的工具库。它提供了丰富的微调方法和配置选项,能够帮助用户快速地进行模型...
微调脚本执行 微调脚本finetune_pt.sh包含了一系列的参数设置,用于控制微调过程。这些参数包括学习率、GPU数量、批处理大小、梯度累积步数等。可以根据需要调整这些参数: # 简单修改参数,非常粗糙,仅验证微调代码能跑: MAX_STEP=50 SAVE_INTERVAL=25 # 开始 P-Tuning v2 微调 ...
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
根据任务需求选择合适的微调方法,如LORA、SFT或P-Tuning等。 配置训练参数,如学习率、批处理大小等。 开始训练,并监控训练过程中的损失和准确率等指标。 模型评估与保存: 使用验证集对微调后的模型进行评估。 根据评估结果调整训练参数或微调方法。 保存微调后的模型权重,以便后续使用。 二、部署经验 部署是将微调后...
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...