#(需参考以下配置修改脚本参数，还需改小迭代次数、设置保存间隔等)DATA_PATH="./finetune_dataset/chatglm3-6b-hf/alpaca"TOKENIZER_PATH="/data0/docker_files/modellink_test_lfx_07/weights/chatglm3-6b/"CKPT_LOAD_DIR="/data0/docker_files/modellink_test_lfx_07/weights/chatglm3_6b_tp1pp2/"--l...
首先我们需要 kill 掉系统开启自启的 ChatGLM3-6B 服务,Jupyterlab 里新建一个 Terminal,然后输入下面指令查看 ChatGLM3 综合 Demo 服务器进程id,该程序通过 streamlit 启动,所以我们可以查下 streamlit 相关进程即可。 ps aux|grep streamlit kill 掉相关进程,从上面运行结果可以看出,相关进程id是,执行下面指令即可...
引言 在上一篇文章《Chatglm3-6B大模型微调---原理篇(一)》中,主要介绍了BitFit,LoRA,Prefix Tuning和Prompt tuning等4种微调方法的原理,本文将详细介绍另外两种大模型微调的方法,分别是P-tuning和P-tuning v2。 P-tuning P-tuning论文发表在《GPT Understands, Too》,PDF文章下载:https://arxiv.org/pdf/2103...
接下来就可以进行”ChatGLM3-6b“模型的克隆和模型权重文件的下载,文件较大下载过程比较慢或直接报错,因此,可以先设置学术资源加速再进行下载: #学术资源加速 source /etc/network_turbo #克隆模型 git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3 下载完成后,可以看到在”autodl-tmp“文件中新增了一个”ChatGLM3...
5.2 LORA微调 5.3 微调前后对比 6 总结 1.什么是ChatGLM3-6B ChatGLM3是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型,在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上,ChatGLM3-6B 引入了如下特性: ...
在Windows 系统上部署运行ChatGLM3-6B的第一步,正确理解项目文件的作用及下载方式 木羽Cheney 3782 33 【喂饭教程】20分钟学会微调大模型Llama3.1,环境配置+模型微调+模型部署+效果展示详细教程!草履虫都能学会~ 大模型微调教程 1730 104 ChatGLM3-6B模型本地部署必备!零门槛Ubuntu系统初始化配置教程|逐步带你完...
使用脚本处理数据集格式,使其符合ChatGLM3-6B的输入要求 进行微调: 配置训练参数,如学习率、训练轮数等 运行微调脚本,开始训练过程 验证结果: 使用推理脚本对微调后的模型进行测试 对比微调前后的模型性能,评估微调效果通过该案例,可以更加直观地了解ChatGLM3-6B的微调过程和应用效果。六...
LORA 微调: 1张显卡,占用 14082MiB 显存。 实机配置 目前我有三个方案: 方案1:MacBookProM1 16GB(平常用的机器,可以支撑起 LoRA…勉强跑 不推荐) 方案2:找算法组借的 2070 Super 8GB * 2 一共16GB显存(但是不能微调,后续说) 方案3:租的 3090 24GB * 1(完美,ChatGLM3-6B的微调任务都在该机器上完成...
ChatGLM3 是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的新一代对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型,在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上,ChatGLM3-6B 引入了如下特性: 更强大的基础模型:ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样的训练数据、更充...
模型选择:选择ChatGLM3-6B模型进行微调。 训练策略:使用AdamW优化器,设置学习率为5e-5,进行10个epoch的训练。 结果评估:通过准确率、召回率和F1值等指标评估模型性能。 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...