运行完成后,可以看到“AdvertiseGen”文件夹,该文件夹下存入的是原始数据集;“formatted_data”文件夹下存入的是将要用于模型微调的数据。 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...
BitFit是一种稀疏的微调方法,训练时仅训练偏置项(bias terms)和任务特定的分类层。BitFit具有三个关键特性: (1)性能匹配:BitFit微调后的模型性能能够匹配全量参数微调后的模型。这意味着,尽管我们仅训练了模型的一小部分参数,但得到的模型在目标任务上的表现却与全面微调模型相当。 (2)流式处理任务:BitFit允许任...
附代码_LangChain_微调ChatGPT提示词_RAG模型应用_agent_生成式AI 3678 27 10:50:00 App 【Agent+RAG】10小时博士精讲AI Agent(人工智能体)系列—提示工程、文本大模型、GPT... 485 82 8:16 App 【吊打付费】开源免费,手把手教你一键部署私人专属知识库+问答系统,本地、免费、私有化、离线、零成本~小白...
(9)启动微调后模型 PT_PATH需要根据自己output下文件夹生成的名称做调整 如果使用的是P-Tuning v2 微调,则执行下面的指令 cd/ChatGLM3/finetune_chatmodel_demo python inference.py \--pt-checkpoint"/ChatGLM3/finetune_chatmodel_demo/output/tool_alpaca_pt-20240103-075859-128-2e-2"\--model/ChatGLM3/...
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。对于输入输出格式的微调，通过运行"inference.py"脚本对微调后的模型进行验证：对于多轮对话格式的微调，通过Web Demo进行部署验证：若Github远程仓库有代码更新，则进行拉取到服务器或本地，操作如下：
LLM大模型_RAG_大模型微调_多模态 敲代码聊大模型 989 5 冒死上传!目前B站最完整的大模型微调教程,适应于所有大模型微调实战!微调|量化|部署|应用 大模型拾怡 1298 79 花了2万多买的AI大模型课程全套,现在分享给大家,入门到精通,通俗易懂!马士兵 马士兵学堂 2.6万 165 【大模型新手实战教程】在Windows上...
ChatGLM3-6B模型的LoRA微调实战指南 引言 随着人工智能技术的飞速发展,大语言模型(LLMs)在自然语言处理(NLP)领域展现出强大的能力。ChatGLM3-6B,作为由清华大学KEG实验室和智谱AI联合开发的大语言对话模型,凭借其较小的参数量和高效的性能,成为研究和应用的热门选择。本文将详细介绍如何使用LoRA(Low-Rank Adaptation...
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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。数据准备阶段，我们需要按照对话格式调整董宇辉相关资料，并生成用于微调的数据集。此过程涉及将信息整理成jsonl文件...
LLaMA-Factory微调(sft)ChatGLM3-6B保姆教程 准备 1、下载 2、PyCharm打开LLaMA-Factory项目 3、安装依赖 准备数据集 1、创建LLaMA-Factory\data\chatglm3_zh.json文件,拷贝一下内容。作为训练测试数据 2、编辑LLaMA-Factory\data\dataset_info.json,添加测试数据集到配置文件 训练微调 1、启动web版...