对于ChatGLM2-6B 模型基于PEFT的特定任务微调实验。 1.1 硬件需求 注:r 为LoRA 维数大小,p 为前缀词表大小,l 为微调层数,ex/s 为每秒训练的样本数。gradient_accumulation_steps 参数设置为 1。上述结果均来自于单个 Tesla V100 GPU,仅供参考。 1.2 微调方法 目前我们实现了针对以下高效微调方法的支持: LoRA:仅...
1.AdaLoRA微调 我们演示了使用AdaLoRA算法,使用1条样本对ChatGLM2-6b实施微调。几分钟就成功注入了"梦中情炉"有关的知识。 summary: (1) 只需要1条样本,很少的训练时间,就可以通过微调给LLM注入知识。 (2)LLM是一种类似Key-Value形式的知识数据库,支持增删改查。通过微调可以增删修改知识,通过条件生成可以查询...
ChatGLM2-6B 模型 多 GPU 分布式微调 配置 分布式环境 accelerate config # 首先配置分布式环境 accelerate launch src/train_bash.py ... # 微调,参数同上 注:注意:若您使用 LoRA 方法进行微调,请指定以下参数 --ddpfindunused_parameters False 来避免报错。 模型部署 部署在项目框架中,请使用 export_model.py...
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...
ChatGLM2-6B 微调改变AI自我认知 一、前言 上篇说到ChatGLM2-6B及百川大模型的本地部署实战,实际商业项目中可能还需要在此基础上对模型进行相关微调再进行应用。本篇文章带大家微调入门教学。 注意:当前为AI技术高速发展期,技术更新迭代快,本文章仅代表作者2023年8月的观点。
实验中支持使用 LoRA Finetune 和P-Tuning 两种微调方式。 运行train.sh 文件,根据自己 GPU 的显存调节 batch_size, max_source_seq_len, max_target_seq_len 参数: # LoRA Finetune python train.py \ --train_path data/mixed_train_dataset.jsonl \ --dev_path data/mixed_dev_dataset.jsonl \ --...
在使用ChatGLM2-6B模型进行微调时,有时会遇到模型性能下降的情况。这可能是由于多种原因造成的,下面我们将探讨一些常见的原因以及相应的解决方案。 过拟合:当模型在训练数据上表现得过于复杂,以至于在测试数据上表现不佳时,就会发生过拟合。为了避免过拟合,可以使用更简单的模型,或者在训练过程中使用正则化、早停等技...
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,以覆盖您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。以下是一些准备数据集的步骤: 收集数据:从自有资源、公开数据集或用户交互记录中收集对话数据。 清洗数据:去除噪声、重复项和无关信息,确保数据质量。 格式化数...
4、ptuning微调问题 按ptuing/readme.md的介绍,把AdvertiseGen训练了一把,量化8(其它核心参数没改) 代码语言:javascript 复制 PRE_SEQ_LEN=128LR=2e-2NUM_GPUS=1torchrun--standalone--nnodes=1--nproc-per-node=$NUM_GPUSmain.py \--do_train \--train_file AdvertiseGen/train.json \--validation_fil...
微调类型简介 1. SFT监督微调:适用于在源任务中具有较高性能的模型进行微调,学习率较小。常见任务包括中文实体识别、语言模型训练、UIE模型微调。优点是可以快速适应目标任务,但缺点是可能需要较长的训练时间和大量数据。 2. LoRA微调:通过高阶矩阵秩的分解减少微调参数量,不改变预训练模型参数,新增参数。优点是减少...