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...
python tools/checkpoint/convert_ckpt.py \--model-type GPT \--loader chatglm3_hf \--saver megatron \--target-tensor-parallel-size 1 \ # 参数与微调配置保持一致--target-pipeline-parallel-size 2 \ # 参数与微调配置保持一致--load-dir /data0/docker_files/modellink_test_lfx_07/weights/chat...
微调教程参考github.com/THUDM/ChatGL (1) 进入Jupyter notebook,找到在根目录找到ChatGLM3代码文件,并新建终端 (2)进入目录 /ChatGLM3/finetune_chatmodel_demo (3)安装微调所需依赖 # /ChatGLM3/finetune_chatmodel_demo pip install -r requirements.txt (4)进入scripts,新建text file (5)填入微调数据...
微调可能需要一个任务特定的数据集。e、Tokenization 和 Attention Mechanism: 输入文本通过分词(Tokenization)被转换成模型能够理解的表示,并且通过自注意力机制进行处理,以关注输入序列中不同位置的信息。f、生成式模型: GPT 是生成式模型,它能够生成类似于训练数据的文本。在对话中,它可以生成连贯自然的回应。 二、...
微调教程参考https://github.com/THUDM/ChatGLM3/blob/main/finetune_chatmodel_demo/README.md (1)进入Jupyter notebook,找到在根目录找到ChatGLM3代码文件,并新建终端 (2)进入目录/ChatGLM3/finetune_chatmodel_demo (3)安装微调所需依赖 #/ChatGLM3/finetune_chatmodel_demo ...
本节我们简要介绍如何基于 transformers、peft 等框架,对 ChatGLM3-6B-chat 模型进行 Lora 微调。Lora 是一种高效微调方法,深入了解其原理可参见博客:知乎|深入浅出Lora。 本节所讲述的代码脚本在同级目录 ChatGLM3-6B-chat Lora 微调 下,运行该脚本来执行微调过程,但注意,本文代码未使用分布式框架,微调 ChatGLM...
ChatGLM3-6B模型的LoRA微调实战指南 引言 随着人工智能技术的飞速发展,大语言模型(LLMs)在自然语言处理(NLP)领域展现出强大的能力。ChatGLM3-6B,作为由清华大学KEG实验室和智谱AI联合开发的大语言对话模型,凭借其较小的参数量和高效的性能,成为研究和应用的热门选择。本文将详细介绍如何使用LoRA(Low-Rank Adaptation...
大模型微调教程 10:56 【 Ollama + Open webui 】 这应该是目前最有前途的大语言LLM模型的本地部署方法了。提升工作效率必备!_ Llama2 _ Gemma _ duolaxiaozi 2:20:50 CV前沿与深度学习 09:13 Llama 3.2 一键本地部署!支持视觉、图片识别功能!Meta 最强开源大模型,100%保证成功!! | 零度解说 ...
请参考ChatGLM3-6B 微调示例。 2.5 网页版对话 Demo 可以通过以下命令启动基于 Gradio 的网页版 demo: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 python web_demo.py 可以通过以下命令启动基于 Streamlit 的网页版 demo: 代码语言:javascript
2.4 模型微调 请参考 ChatGLM3-6B 微调示例。 2.5 网页版对话 Demo 可以通过以下命令启动基于 Gradio 的网页版 demo: python web_demo.py 1. 可以通过以下命令启动基于 Streamlit 的网页版 demo: streamlit run web_demo2.py 1. 网页版 demo 会运行一个 Web Server,并输出地址。在浏览器中打开输出的地址即可...