4. 使用命令行开始微调,我们使用 lora 进行微调 接着,我们仅需要将配置好的参数以命令行的形式传参给程序,就可以使用命令行进行高效微调。 python finetune_hf.py /ChatGLM3/finetune_demo/data/AdvertiseGen_fix /ChatGLM3/basic_demo/THUDM/ZhipuAI/chatglm3-6b configs/lora.yaml 出现以上问题,需要安装 nl...
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...
MODEL_PATH = os.environ.get('MODEL_PATH', '/mnt/workspace/chatglm3-6b') #如修改了模型路径,仍去下载huggingface,无法调用本地模型,需要修改chatglm3-6b/tokenizer_config.json "auto_map": { "AutoTokenizer": [ "THUDM/chatglm3-6b--tokenization_chatglm.ChatGLMTokenizer", null ] 修改为: "auto...
ChatGLM3-6B大模型在对话生成、问答系统等领域具有广泛的应用前景。通过微调,可以进一步优化模型性能,使其更好地适应具体应用场景。例如,在智能客服领域,可以使用ChatGLM3-6B构建智能问答系统,提高客户服务效率和质量。在内容创作领域,可以利用ChatGLM3-6B生成高质量的文章、诗歌等文本内容,为创作者提供灵感和支持。 此...
解决办法:https://github.com/THUDM/ChatGLM3/issues/1324 降低版本:pip install transformers==4.41.2 三、训练全流程 1、准备数据 import json with open("/kaggle/input/chatglm3-dataformatted-sample-json/chatGLM3_dataFormatted_sample.json", "r", encoding="UTF-8") as j_file: ...
本文将引导读者深入了解LLaMA-Factory环境,探讨如何微调ChatGLM-3模型,并通过修改模型参数来重塑其自我认知。 一、LLaMA-Factory环境介绍 LLaMA-Factory是一个开源平台,旨在为研究人员和开发者提供便捷的大型语言模型微调环境。通过LLaMA-Factory,用户可以轻松地加载预训练模型,调整模型参数,并在特定数据集上进行训练,从而...
这个视频中,即使大家对大模型微调的原理还不太了解,也能快速开始实际操作。我会帮助大家通俗的理解目前主流的高效微调方法并着重介绍如何快速运行ChatGLM3官方支持的P-Turning v2微调技术。此外,为了帮助大家更好地理解和实践这些技术,我还为大家准备了视频配套超详细的(34页)PDF文档,无套路,领取方式见置顶评论~...
首先创建一个目录用于存放处理后的微调数据集：mkdir./finetune_dataset/chatglm3-6b-hf_1/ 然后使用以下 Python 脚本处理微调数据集：python./preprocess_data.py \--input./finetune_dataset/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet \--tokenizer-name-or-path /data0/docker_files/modellink_test_...
在进行ChatGLM3微调时,需要注意避免过拟合,保持模型的泛化能力。同时,也需要不断尝试和调整不同的微调策略和方法,以找到最适合特定任务的模型配置。百度智能云千帆大模型开发与服务平台作为专业的AI开发与服务平台,将为用户提供更加便捷、高效的微调工具和服务,助力用户快速构建和优化AI应用。相关...