CHECKPOINT=adgen-chatglm2-6b-pt-0815-128-2e-2 表示为模型训练微调时候生成的ptuning的权重 模型预测的结果 out/adgen-chatglm2-6b-pt-0815-128-2e-2/generated_predictions.txt 表示生成的预测结果 生成的结果 模型测试脚本 import os import platform import signal from transformers import AutoTokenizer, Auto...
一行代码开启微调 环境准备 数据集准备 使用LoRA 微调 加载并进行推理 CHATGLM2-6B是清华智普开源的大语言模型,Huggingface 开源的 PEFT 大模型高效微调工具包,本文主要介绍对CHATGLM2-6B大模型进行 LoRA 微调,只要你有训练数据,然后本地下载好大模型的checkpoint,就可以最少只需 1 行代码就可以微调你自己的 LLM。
通过在P40显卡上对chatglm2-6b模型进行LORA微调,我们可以快速地将模型适应到特定的垂直领域。这种方法既保留了原模型的大部分知识,又能够快速适应新的数据分布,从而提高了模型的准确性和泛化能力。未来,随着大模型技术的不断发展和应用场景的不断拓展,LORA微调方法将在更多领域发挥重要作用。同时,我们也期待chatglm2-6...
微调后的ChatGLM2-6B模型可以应用于多种场景,如智能客服、知识问答、文本创作等。通过不断优化和调整,模型可以逐渐适应特定领域的需求,提供更加精准和个性化的服务。 结论 使用自有数据集微调ChatGLM2-6B模型是一项具有挑战性的任务,但通过精心准备数据集、合理设置训练参数和不断优化模型配置,可以显著提升模型在特定任...
微调是指对预训练模型进行fine-tuning,以使其更好地适应特定任务的训练数据。以下是关于如何对ChatGLM2-6B模型进行微调的详细指南。一、微调原理微调的过程实际上是在保持模型结构不变的情况下,通过更新模型的参数来使其更好地适应特定任务的训练数据。这个过程通常使用梯度下降等优化算法来进行。通过微调,可以使得模型...
第一代的ChatGLM2-6B是一个非常优秀的聊天大语言模型。它的部署成本很低，完全版本仅需13GB显存即可进行推理，微调需要14GB显存，在消费级显卡即可使用。而其INT4量化版本则最低仅需6GB即可推理。相比较第一代，第二大的ChatGLM2-6B模型主要有四点升级：ChatGLM2-6B升级1：基座模型升级，性能更加强大 第二代的...
【数字人】南京智算中心为您提供快速跑通wav2lip简易教程 267 -- 2:32 App 【大模型第二弹】轻松跑通 QWEN-7B 详细教程来啦~ 444 -- 3:50 App 【教程】国产芯MLU370-M8跑Chatglm2-6B的详细教程来啦! 157 -- 0:16 App 【国产芯跑大模型第三弹!!!】南京智能计算中心完成GLM2-6B上下文微调~ 56 ...
NCCL相关配置需要修改一下,要不然训练的时候会卡住。先要看容器使用的是哪个网卡,就是看节点的ip对应的网卡。 root@847ddde85555:/home/user/code/LLaMA-Factory# ifconfigeth0: flags=4163<UP,BROADCAST,RUNNING,MULTICAST> mtu 1450 inet 10.0.1.4 netmask 255.255.255.0 broadcast 10.0.1.255 ...
目前,大模型的技术应用已经遍地开花。最快的应用方式无非是利用自有垂直领域的数据进行模型微调。chatglm2-6b在国内开源的大模型上,效果比较突出。本文章分享的内容是用chatglm2-6b模型在集团EA的P40机器上进行垂直领域的LORA微调。 一、chatglm2-6b介绍
不过，需要承认的是，LongChat在接近16K输入附近表现就很差了。官方认为主要是他们微调的时候就是16K作为目标导致的结果。如果未来改成32K作为输入微调的目标，相信会有较大的改进。不过，总的来说，开源领域的LLM在对超长上下文的支持上还是有所欠缺，还需要很多努力~LM-SYS关于本次超长上下文评测的官方博客：https:/...