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: a、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、更充分的训练步数和更合理的训练策略。在语义、数学、推理、代码、知识等不...
LLM-04 大模型 15分钟 FineTuning 微调 ChatGLM3-6B(准备环境) 3090 24GB实战 需22GB显存 LoRA微调 P-TuningV2微调
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...
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...
GPU型号建议选用一张3090/4090单卡即可,显存一定要选用24G的,不然会爆显存,CUDA版本尽量选新的。 1.3 环境创建 选择一张显示可租的卡,点击进入,进行创建示例: 设置”基础镜像“,也就是配置服务器的程序运行环境,选择”PyTorch->2.0.0->3.8(ubuntu20.04)->11.8“,完成选择后点击”立即创建“。
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: ...
本节所讲述的代码脚本在同级目录 ChatGLM3-6B-chat Lora 微调 下,运行该脚本来执行微调过程,但注意,本文代码未使用分布式框架,微调 ChatGLM3-6B-Chat 模型至少需要 21G 及以上的显存,且需要修改脚本文件中的模型路径和数据集路径。 这个教程会在同目录下给大家提供一个 nodebook 文件,来让大家更好的学习。
BASE_MODEL_PATH=/ChatGLM3/chatglm3-6b-32kDATASET_PATH=/ChatGLM3/finetune_chatmodel_demo/scripts/my_data.json (8) 执行微调,有全量微调和P-Tuning v2 微调两种 参考显存用量 P-Tuning V2: PRE_SEQ_LEN=128, DEV_BATCH_SIZE=1, GRAD_ACCUMULARION_STEPS=16, MAX_SEQ_LEN=2048 配置下约需要21GB显...
更全面的开源序列： 除了对话模型 ChatGLM3-6B 外，还开源了基础模型 ChatGLM3-6B-Base、长文本对话模型 ChatGLM3-6B-32K。以上所有权重对学术研究完全开放，在填写问卷进行登记后亦允许免费商业使用。开源地址 https://github.com/THUDM/ChatGLM3 准备工作 GPU服务器，显存最少13G以上 FRP内网穿透（由于服务器...
GPU型号建议选用一张3090/4090单卡即可，显存一定要选用24G的，不然会爆显存，CUDA版本尽量选新的。选择一张显示可租的卡，点击进入，进行创建示例：设置”基础镜像“，也就是配置服务器的程序运行环境，选择”PyTorch->2.0.0->3.8(ubuntu20.04)->11.8“，完成选择后点击”立即创建“。如此便完成...