针对 ChatGLM-6B 微调，试验结果显示：与其他两种模式相比， HBM 高速缓存模式在性能和使用方便性方面均更胜一筹。在英特尔® 至强® CPU Max 系列产品上，结合之前的两项优化，我们可以通过以下命令行启动 ChatGLM-6B 微调：△图 7. 在拥有 32 个物理核的英特尔® 至强® CPU Max 9462 双路服务器上启...
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...
ChatGLM-6B微调 微调:p-tuning v2 1、pip install rouge_chinese nltk jieba datasets # 安装微调依赖 2、cd ptuning # 进入微调目录 3、wget -O AdvertiseGen.tar.gzhttps://cloud.tsinghua.edu.cn/f/b3f119a008264b1cabd1/?dl=1# 下载ADGEN 数据集AdvertiseGen.tar.gz【根据输入content生成一段广告词sum...
为了方便下游开发者针对自己的应用场景定制模型，同时实现了基于 P-Tuning v2 的高效参数微调方法 (使用指南) ，INT4 量化级别下最低只需 7GB 显存即可启动微调。不过，由于 ChatGLM-6B 的规模较小，目前已知其具有相当多的局限性，如事实性/数学逻辑错误，可能生成有害/有偏见内容，较弱的上下文能力，自我认知混...
基于P-Tuning 微调 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。
本文将深入探讨VisualGLM-6B的原理与微调,旨在更好地理解其核心思想和优化方法。一、VisualGLM-6B的原理VisualGLM-6B是一种基于概率图模型的算法,通过学习图像数据的特征,实现对图像的分割和识别。该算法模型主要由两部分组成:一个是概率图模型,用于描述图像数据的统计规律;另一个是学习算法,用于优化模型参数,提高...
聊聊ChatGLM-6B医疗数据微调 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。
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。
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 7 GB 显存即可运行。 下面以 ADGEN (广告生成) 数据集为例介绍代码的使用方法。 一、软件依赖 除ChatGLM-6B 的依赖之外,还需要按照以下依赖 ...
在本教程中,您将学习如何在阿里云交互式建模(PAI-DSW)中,基于ChatGLM-6B语言模型进行模型微调训练和推理。 ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型,基于General Language Model(GLM)架构,具有62亿参数。另外,通过模型量化技术,您可以在消费级的显卡上进行本地部署,且在INT4量化级别下最低只需6 GB显...