1. 本报告将从头到尾手把手教大家如何翻译ChatGLM6B模型。 2. GLM模型是一个语言模型,其预训练过程与GPT有所不同。 3. GLM模型包括GLM、GLM 130B和GLM 6B等不同规模的模型,需要不同算力来实现高效微调或全量微调。 4. Finetune过程中,介绍了Mixed Precision和ZeRO优化器等基础知识,以及P tuning和Lora等高效...
repo:http://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/tree/main/ptuning 为了促进 ChatGLM-6B 模型在各垂直领域的应用,官方现推出基于 P-Tuning v2 的微调方案。 P-Tuning v2 将需要微调的参数量减少到原来的 0.1%,再通过模型量化、Gradient Checkpoint等方法,最低只需要 7GB 显存即可运行。 下面以 ADGEN(广告生成)数据...
6B(62亿)的参数大小,也使得研究者和个人开发者自己微调和部署 ChatGLM-6B 成为可能。 较低的部署门槛: FP16 半精度下,ChatGLM-6B 需要至少 13GB 的显存进行推理,结合模型量化技术,这一需求可以进一步降低到 10GB(INT8) 和 6GB(INT4), 使得 ChatGLM-6B 可以部署在消费级显卡上。 更长的序列长度: 相比 G...
参考了多个医疗大模型,如扁鹊、灵心等,重新思考了下微调的方案以及数据集的格式;基于ChatGLM/其它LLM整合多种微调方法的非官方实现的框架,审视其数据集格式,以及调试效果,进行微调。 最终基于liucongg/ChatGLM-Finetuning开源框架成功的微调出来我想要的结果。 开源库下载 在服务器上通过git一键下载即可: ChatGLM-6B...
ChatGLM-6B 环境已经有了，接下来开始模型微调，这里我们使用官方的 P-Tuning v2 对 ChatGLM-6B 模型进行参数微调，P-Tuning v2 将需要微调的参数量减少到原来的 0.1%，再通过模型量化、Gradient Checkpoint 等方法，最低只需要 7GB 显存即可运行。安装依赖 # 运行微调需要 4.27.1 版本的 transformerspip ...
首先创建一个目录用于存放处理后的微调数据集：mkdir./finetune_dataset/chatglm3-6b-hf_1/ 然后使用以下 Python 脚本处理微调数据集：python./preprocess_data.py \--input./finetune_dataset/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet \--tokenizer-name-or-path /data0/docker_files/modellink_test_...
上篇我们已经具备了 ChatGLM-6B 初步的运行环境,这为实现完全属于自己的模型奠定了基础(快速部署ChatGLM-6B大模型实战总结),接下来将针对模型进行微调,以便让它真正成为一个定制化智能助手。在这个过程中,我将直接使用官方的P-Tuning v2工具对ChatGLM-6B模型进行参数微调。
首先,我们需要为ChatGLM-6B的微调与部署配置一个合适的环境。建议使用Ubuntu操作系统,并配备NVIDIA显卡以支持CUDA加速。同时,需要安装Python 3.8或更高版本,以及相关的依赖库。创建conda环境: conda create -n chatglm6b python=3.8 conda activate chatglm6b安装...
ChatGLM-6B是一个基于Transformer架构的大型语言模型,具有强大的文本生成和理解能力。通过使用LoRA微调,我们可以进一步提升其在对话生成等任务上的表现。 一、LoRA结构解析 LoRA微调方法的核心在于对模型参数的低秩分解。在LoRA中,我们将模型的部分参数矩阵分解为两个低秩矩阵的乘积,从而在不增加参数量的情况下实现对模型...
微调ChatGLM2-6B首先需要准备适合的数据集。数据集应包含丰富的对话样本,以覆盖希望模型优化的特定任务或领域。数据集的格式通常为JSON,包含输入和输出对。收集数据可以从自有资源、公开数据集或用户交互记录中获取对话数据,并进行清洗和格式化处理,确保数据质量。 2. 环境配置 在进行模型微调之前,需要配置好相应的环境...