对于ChatGLM3这样的语言模型,数据集通常包括问答对、对话文本等。 二、环境部署 在准备好硬件和软件环境后,接下来需要在每台GPU卡上部署微调所需的环境。这通常包括以下几个步骤: 登录远程服务器:使用SSH远程连接工具登录到远程服务器,并切换到相应的用户权限。 部署模型代码:将ChatGLM3的模型代码和相关依赖库部署到...
在实践中,我们发现微调后的模型在测试集上取得了显著的性能提升,准确率从80%提高到90%以上。 七、推荐工具与平台 在进行ChatGLM3微调时,推荐使用百度智能云千帆大模型开发与服务平台。该平台提供了丰富的预训练模型和微调工具,可以大大简化微调过程,提高效率和准确性。 八、总结与展望 本文深入探讨了ChatGLM3的微调...
附代码_LangChain_微调ChatGPT提示词_RAG模型应用_agent_生成式AI 3678 27 10:50:00 App 【Agent+RAG】10小时博士精讲AI Agent(人工智能体)系列—提示工程、文本大模型、GPT... 485 82 8:16 App 【吊打付费】开源免费,手把手教你一键部署私人专属知识库+问答系统,本地、免费、私有化、离线、零成本~小白...
首先切换到/root/autodl-tmp/ChatGLM3/composite_demo文件夹,然后通过conda新建一个环境,并在该环境下安装所需依赖,注意python版本需要是3.10及以上版本。 # 创建名为“chatglm3-demo”且版本为3.10的python环境 conda create -n chatglm3-demo python=3.10 # 更新bashrc中的环境变量 conda init bash && source ...
chatGLM3微调 文章目录 一、问答数据集生成器使用 设置问题 启动使用 产出效果 二、进行微调 第一步:下载模型 第二步:项目准备 2.1 下载项目 2.2 然后使用 pip 安装依赖 2.3 开始 第三步进行微调 3.1安装相关依赖 3.2准备数据集,并且上传 3.3对数据集进行预处理...
图(2) PEFT微调种类 后续在介绍ChatGLM3-6B的微调实战中,将会详细介绍该工具库的使用,下文将主要针对LoRA,BitFit,P-tuning等方法进行介绍。 BitFit 该方法发表在《BitFit: Simple Parameter-efficient Fine-tuning or Transformer-based Masked Language-models》,对应的代码链接:https://github.com/benzakenelad/Bi...
使用了清华开源的大模型chatGLM3-6b进行本地部署,LLaMA-Factory进行大模型微调,使用fastgpt的知识库连接本地大模型,使用oneAPI进行接口管理。配套籽料文档已整理,见“平论区”, 视频播放量 468、弹幕量 163、点赞数 16、投硬币枚数 13、收藏人数 54、转发人数 8, 视频作
通过微调,我们可以在特定任务上提升预训练模型的性能,使其更好地适应实际应用需求。本文将重点介绍基于P-Tuning V2技术的ChatGLM3微调实战过程,为读者提供一份详尽的实践指南。 一、引言 ChatGLM3是一个强大的对话模型,其性能在多个任务上表现出色。然而,对于特定任务,我们可能需要对模型进行微调以获得更好的效果。P...
微调教程参考https://github.com/THUDM/ChatGLM3/blob/main/finetune_chatmodel_demo/README.md (1)进入Jupyter notebook,找到在根目录找到ChatGLM3代码文件,并新建终端 (2)进入目录/ChatGLM3/finetune_chatmodel_demo (3)安装微调所需依赖 #/ChatGLM3/finetune_chatmodel_demo ...