接下来就可以进行多轮对话形式的模型微调,同样在执行用于微调的Shell脚本之前,需要先将模型加载路径和数据加载路径根据自己的实际情况进行修改。 与单轮微调不同的时,在执行多轮微调脚本“finetune_pt_multiturn.sh”时总是报错,提示缺失模型路径和输出路径,但我已经指明这些路径。 bash ./scripts/finetune_pt_multi...
运行: bash ./scripts/finetune_pt_multiturn.sh loss如下: 大概在step40的时候就收敛了 注:训练大约需要23G的显存。 测试结果: cd ../composite_demo MODEL_PATH="path to chatglm3-6b" PT_PATH="path to p-tuning checkpoint" streamlit run main.py编辑于 2023-12-21 17:00・IP 属地广东 ...
点击进入该数据盘(autodl-tmp)启动页下的”终端“，输入初始化命令：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：下载完成后，可以看到在”autodl-tmp“文件中新增了一个”ChatGLM3“的文件夹 安装好模...
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显存。 全量微调:./scripts/finetune_ds_multiturn.sh 中的配置(MAX_SEQ_LEN=2048, DEV_BATCH_SIZE=16, GRAD_ACCUMULARION_...
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。
本文将探讨如何通过微调实践，更新ChatGLM3-6B模型的知识。首先，我们需创建调用环境和安装所需的依赖。进入项目目录，克隆ChatGLM3-6B官方代码，并创建虚拟环境。通过安装依赖，确保所有工具都已就绪。下载模型时，考虑到从hugging face获取可能较慢，建议从魔塔社区下载，指定缓存路径以优化存储。数据准备...
LORA微调ChatGLM3-6B模型 本文基于transformers、peft等框架,对ChatGLM3-6B模型进行Lora微调。 LORA(Low-Rank Adaptation)是一种高效的模型微调技术,它可以通过在预训练模型上添加额外的低秩权重矩阵来微调模型,从而仅需更新很少的参数即可获得良好的微调性能。这相比于全量微调大幅减少了训练时间和计算资源的消耗。
ChatGLM3-6B:新一代开源双语对话语言模型,流畅对话与低部署门槛再升级 1.ChatGLM3简介 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
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...
部署后，模型占用显存约为13G，官方提供了模型量化版本，使用INT4精度时占用不到5G。虽然量化模型仍能流畅生成文字，但效果明显不及原生模型。GPT类模型常用的参数如Temperature、Top-p、Top-k，Chatglm主要使用Temperature和Top-p，以平衡生成结果的多样性和稳定性。官方提供了两种微调方案：全量微调和P-...