核心思想: 旨在在尽可能减少所需的参数和计算资源的情况下,实现对预训练语言模型的有效微调。 LoRA,(Low-Rank Adaptation,低秩适应),冻结预训练好的模型权重参数,在冻结原模型参数的情况下, 通过往模型中加入额外的网络层,并只训练这些新增的网络层参数。 大模型都是过参数化的,当用于特定任务时,其实只有一小部分...
1、从C站或者自己炼制lora模型(.safetensors)格式,随便放在本地磁盘的什么位置 2、在txt2img模块填写lora模型参数信息,点击【加载模型】。【权重】:lora模型融合到底模中的权重0-1之间;【排序】:lora模型在下拉框中的位置排序,倒序排列,融合模型时也是按倒序进行先后顺序的融合;【触发词】:设置好之后,每次选择lor...
ChatGLM2-6B 是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本,相对于前代拥有更强大的性能、更高效的推理、更长的序列,长度达到8192,支持更长对话和应用、对于中文有着更好的支持。模型部署电脑硬件要求:FP16半精度-13GB显存INT8量化 -10GB显存INT4量化 -6GB 显存 也可
通过与未经过微调的ChatGLM6B模型进行比较,我们可以观察到LORA微调对模型性能的提升。四、结论通过以上步骤,我们成功地使用LORA微调技术对ChatGLM6B模型进行了优化。在实际应用中,LORA微调技术可以帮助我们克服数据和计算资源限制,提升模型的性能。对于那些资源有限但希望获得优秀对话模型的场景,如智能客服、语音助手等,LORA...
2023年3月,清华大学NLP团队开源了对话模型ChatGLM-6B,该模型具有对话流畅、部署门槛较低等优点。同年6月,该模型的升级版本ChatGLM2-6B发布,二代模型具有更强大的性能和推理能力。本项目利用大模型的低秩适配(Low-Rank Adaptation,LoRA)技术对INT4量化ChatGLM-6B系列模型进行微调,在包含~7k段对话的微信聊天对话数据集...
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。
一、LoRA微调原理LoRA微调的基本思想是通过将大模型的权重矩阵分解为低秩矩阵和稀疏矩阵的和,从而实现对大模型的压缩和加速。这种分解可以有效地降低模型的存储需求和计算复杂度,同时保持模型的性能。二、应用LoRA微调在本节中,我们将详细介绍如何使用LoRA微调chatGLM2-6B模型。首先,我们需要安装LoRA库和相应的深度学习...
2GPU 3070跑Lora训后的模型一直报CUDA:out of memory 调整以下代码解决 model = load_model_on_gpus("model",num_gpus=2) #》》》2个GPU的基础模型 peft_model = PeftModel.from_pretrained(model,"output") #》》》加载训好的lora模型 以下是web_demo.py的内容 from...
一、微调生成的模型概述 ChatGPT-LM-Lora 模型是由 Open本人 团队基于 GPT-3 模型进行了微调生成而成。GPT-3 模型是一种巨大的自回归语言模型,它具有 1750 亿个参数,并在多个自然语言处理任务上表现出色。ChatGPT-LM-Lora 模型是在 GPT-3 的基础上,针对对话生成任务进行了微调,使其在生成对话内容方面的表现更...
请问chatglm模型Lora微调完成之后,如何加载新模型? 虽然使用示例中“模型推理”小节的方式可以生成结果,但是我希望能够通过curl或者其他方式直接使用新模型进行推理。尝试了“重新加载”小节给出的实例,但是本地找不到checkpoint-1000文件,希望能够在lora微调.py文件后能补充描述,感谢!