为了解决这个问题,参数高效微调(Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT)技术应运而生,其中QLORA(Quantized Low-Rank Adaptation)作为一种高效的方法,通过量化低秩适应来减少可训练参数的数量,从而加快训练过程并降低资源消耗。 PEFT库简介 PEFT库是一个为PyTorch设计的库,旨在通过实现多种参数高效微调技术来简化大型语言...
1、chatglm3-6b-base 基于 Lora 的微调 - 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-base 模型 (4)创建虚拟环境 (5)激活环境安装依赖 (6)更改 torch==2.1.2 为 torch==2.1.2+cu118 3、微调 (1)拷贝微调数据和脚本 (2)微调...
up把自己整理的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。 https://b2...
# 如果你想要使用基于auto_gptq的qlora训练. (推荐, 效果优于bnb) # 使用auto_gptq的模型: qwen-7b-chat-int4, qwen-14b-chat-int4, qwen-7b-chat-int8, qwen-14b-chat-int8 pip install auto_gptq optimum -U # 如果你想要使用基于bnb的qlora训练. pip install bitsandbytes -U 模型微调脚本 (l...
微调方法:lora 训练阶段:sft 数据集:上面新添加的测试数据集 训练轮数:200,因为数据量比较小,为了能表现效果,这里使用200轮 预览命令 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_bash.py \ --stage sft \ --do_train True \ --model_name_or_path E:\llm-train\chatglm3-6b \ --finetuning_type lora...
根据你的需求和数据集的特点,选择合适的训练策略(如LoRA微调、QLoRA微调等)。 b. 设置训练参数 设置学习率、批次大小、训练轮数、优化器等训练参数。这些参数将直接影响模型的训练效果。你可以参考LLaMA Factory的官方文档或教程来设置合适的参数值。 语言选择:中文 ...
目前大模型微调方式Prefix Tuning、P-Tuning V1/V2到LoRA、QLoRA 全参微调SFT、本项目对ChatGLM3-6B通过多种方式微调,使模型具备落地潜质(包括但不限于客服、聊天、游戏) 构建训练数据集 微调chatglm3-6b模型(lora) 测试微调后的模型(基座模型+lora权重) ...
基于ChatGLM-6B、ChatGLM2-6B、ChatGLM3-6B模型,进行下游具体任务微调,涉及Freeze、Lora、P-tuning、全参微调等 - www6v/ChatGLM-Finetuning
我们选择最后一轮的微调权重,并使用inference进行导入。 注意:经过LORA微调训练后的checkpoint无需复制原生GLM3的tokenizer文件到其目录下。 ```bash python inference.py \ --tokenizer THUDM/chatglm3-6b \ --model "path to finetuned model checkpoint...
微调配置文件位于 `config` 目录下,包括以下文件: 1. `ds_zereo_2 / ds_zereo_3.json`: deepspeed 配置文件。2. `lora.yaml / ptuning.yaml / sft.yaml`: 模型不同方式的配置文件,包括模型参数、优化器参数、训练参数等。 部分重要参数解释如下: ...