1.微调步骤为: cd scripts bash run_distribute.sh /home/data/gyw/mindformers_r1.0/research/hccl_8p_01234567_127.0.0.1.json ../configs/glm3/run_glm3_6b_finetune*.yaml '[0,8]' finetune 参数设置如下: 生成的微调结果: 2.进行chat_web推理测试步骤为: 修改参数的内容: seed: 0 output_dir: ...
chatglm3-6b微调后的模型肯定是用来解决特定任务或改进在特定领域的表现，所以它们不能与原始模型合并，...
问题描述 / Problem Description 目前基于ChatGLM3-6B进行了微调,并部署发布了API(遵循openAI的接口规则)。 如何在Langchain-Chatchat中进行调用呢?
ChatGLM3-6b在阿里云上使用lora微调模型后,训练完成后,点击chat加载模型出现以西报错 #5995 Open 1 task done wsjqq opened this issue Nov 12, 2024· 1 comment Comments wsjqq commented Nov 12, 2024 Reminder I have read the README and searched the existing issues. System Info Reproduction Run...
使用ChatGLM3-6B或GLM-4-9B模型创建全参微调的调优任务后,权重校验失败。 版本详情的报错信息如下: Modelarts.6206:Key fields describing the model structure are missing from config.json, or their values 来自:帮助中心 查看更多 → 在MaaS中创建模型 json中多出quantization_config字段,请检查是否为非量...
Reminder I have read the README and searched the existing issues. Reproduction 基模型推理没有问题 lora微调之后的模型推理有问题,输出长一点的句子,是个json 推理脚本用的chatglm3官方脚本 streamlit run web_demo2.py Expected behavior No response System Info N
LORA微调后 def get_model(): #tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True) #model = AutoModel.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True).cuda() tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM\chatglm3-6b", trust_remote_code=True) ...
我合并之后微调是为了统一成一个模型提供服务。是否有必要用第一个数据集微调之后,合并模型,然后用第二个数据集微调? ChatGLM3-6B-chat也有同样的现象。感谢! Answered byzRzRzRzRzRzRzRJan 15, 2024 我们没有做这方面的demo,或许需要 在#253讨论 View full answer...
model_name_or_path: 】model/glm-4-9b-chat adapter_name_or_path: saves/glm49bchat/term/lora/sft/test method stage: sft do_predict: true finetuning_type: lora dataset eval_dataset: identity,alpaca_en_demo template: glm4 cutoff_len: 1024 ...
lora微调以后合并使用vllm输出停不下来。 各位老师有没有遇到过啊?有什么解决办法吗 1 Answered by zRzRzRzRzRzRzR May 2, 2024 这个应该是没有指定special token,使用chattemplate就行了 View full answer Replies: 2 comments Oldest Newest Top luowei-D Apr 18, 2024 在直接使用大模型的情况下也会...