LoRA(Low-Rank Adaptation)微调技术是一种用于微调大型预训练语言模型的方法。这种技术的核心思想是通过在原有的模型中引入少量的额外参数来实现模型的微调,而不是改变模型的全部参数。这样做可以在保持预训练模型的大部分知识的同时,使模型适应特定的任务或数据集。 LoRA主要通过在模型的每个变换器层中引入两个低秩矩阵...
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...
python tools/checkpoint/convert_ckpt.py \--model-type GPT \--loader chatglm3_hf \--saver megatron \--target-tensor-parallel-size 1 \ # 参数与微调配置保持一致--target-pipeline-parallel-size 2 \ # 参数与微调配置保持一致--load-dir /data0/docker_files/modellink_test_lfx_07/weights/chat...
四、部署微调后的模型 MODEL_PATH 为自己的 chatglm3-6b 的路径,PT_PATH 指向微调后输出的路径,PT_PATH 的路径一般如下位置和格式: "ChatGLM3/finetune_chatmodel_demo/output/tool_alpaca_pt-20231227-061735-128-2e-2" 1、对于全量微调,可以使用以下方式进行部署 cd ../composite_demo MODEL_PATH="path t...
3 模型微调 微调教程参考https://github.com/THUDM/ChatGLM3/blob/main/finetune_chatmodel_demo/README.md (1)进入Jupyter notebook,找到在根目录找到ChatGLM3代码文件,并新建终端 (2)进入目录/ChatGLM3/finetune_chatmodel_demo (3)安装微调所需依赖 ...
请参考ChatGLM3-6B 微调示例。 2.5 网页版对话 Demo 可以通过以下命令启动基于 Gradio 的网页版 demo: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 python web_demo.py 可以通过以下命令启动基于 Streamlit 的网页版 demo: 代码语言:javascript ...
P-TuningV2 微调: 1张显卡,占用 18426MiB 显存。 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) ...
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...
在本节教程里,我们将微调数据集放置在根目录 /dataset。 指令集构建 LLM 的微调一般指指令微调过程。所谓指令微调,是说我们使用的微调数据形如: { "instrution":"回答以下用户问题,仅输出答案。", "input":"1+1等于几?", "output":"2" } 1.
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：