from zhipuai import ZhipuAIclient = ZhipuAI(api_key="") # 请填写您自己的APIKeyjob = client.fine_tuning.jobs.create(model="chatglm3-6b",training_file="file-xxx", # 请填写已成功上传的文件idvalidation_file="file-yyy", # 请填写已成功上传的文件idsuffix="<self-defined>",)job_id = job...
ChatGLM-6B是一个开源的对话语言模型,具有62亿参数,支持中英双语。为了提高ChatGLM-6B在特定任务上的性能,本文将介绍fine-tuning和p-tuning两种微调方法,并探讨解决模型对旧知识遗忘问题的方案。Fine-tuning是一种常用的微调方法,其基本思想是在预训练模型的基础上,根据特定任务的训练数据对模型参数进行微调。在fine-t...
通过云服务器上的ChatGLM模型fine-tuning服务,我们不仅可以拥有自己的知识库,还可以根据新的数据自动进行更新和优化,从而保持其时效性和准确性。这对于企业来说尤为重要,因为企业往往需要根据自身的业务需求对模型进行微调,以更好地服务于企业的实际需求。 在实际应用中,我们可以将微调后的ChatGLM模型应用于各种场景,如...
以ChatGLM2为例进行信息抽取,代码地址:https://github.com/liucongg/ChatGLM-Finetuning 安装ChatGLM-Finetuning: 1、创建一个虚拟环境,这里llm_env是虚拟环境的名字,python的版本为3.10.10: conda create -n llm_env python=3.10.10 注:python版本必须是3.10.10,比它低的试过不行,比它高的没试过 2、激活...
PT方法,即P-Tuning方法,参考ChatGLM官方代码 ,是一种针对于大模型的soft-prompt方法。 P-Tuning仅对大模型的Embedding加入新的参数。paper P-Tuning-V2,将大模型的Embedding和每一层前都加上新的参数。paper 微调代码,见finetuning_pt.py,核心部分如下: config = ChatGLMConfig.from_pretrained(args.model_dir)...
方案3:租的 3090 24GB * 1(完美,ChatGLM3-6B的微调任务都在该机器上完成的) 微调选择 方案1,可以作为学习可以,但是由于本身MPS的问题,运行速度并不快,而且M1最高配置只有16GB,非常难受。 方案2,虽然我们的总量够了16GB,达到了LoRA和P-TuningV2的要求,但是要求每张显卡都有可以完整放下模型的空余,也就是说,...
python finetune_hf.py data/AdvertiseGen/ THUDM/chatglm3-6b configs/lora.yaml 1. 参数配置 官方微调目录:/root/autodl-tmp/ChatGLM3/finetune_demo配置文件目录:/root/autodl-tmp/ChatGLM3/finetune_demo/configs,当中我们关注lora.yaml 官方数据 ...
('peft_config', peft_config)from transformers import AutoTokenizer, AutoModelmodel_path = ".../chatglm2-6b"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True, padding_side="left", no_cuda=True)if getattr(tokenizer, "pad...
ChatGLM微调 本项目主要针对ChatGLM、ChatGLM2和ChatGLM3模型进行不同方式的微调(Freeze方法、Lora方法、P-Tuning方法、全量参数等),并对比大模型在不同微调方法上的效果,主要针对信息抽取任务、生成任务、分类任务等。 本项目支持单卡训练&多卡训练,由于采用单指令集方式微调,模型微调之后并没有出现严重的灾难性遗忘...
Breadcrumbs ChatGLM-Finetuning / README.mdTop File metadata and controls Preview Code Blame 177 lines (140 loc) · 10.5 KB Raw ChatGLM微调 本项目主要针对ChatGLM模型进行不同方式的微调,并对比大模型在不同微调方法上的效果,主要针对信息抽取任务、生成任务、分类任务等。 为了模型适配其他方法,对官方Ch...