以GLM4作为基座大模型,通过指令微调的方式做高精度的命名实体识别(NER),是学习入门LLM微调、建立大模型认知的非常好的任务。 显存要求相对较高,需要40GB左右。 在本文中,我们会使用GLM4-9b-Chat模型在中文NER数据集上做指令微调训练,同时使用SwanLab监控训练过程、评估模型效果。 代码:完整代码直接看本文第6节 或G...
启动端口后就可以访问微调页面了页面如下: 5. 微调页面操作步骤 5.1 语言切换 5.2 选择微调模型 5.3 加载本地模型的文件路径 5.4 . 准备数据集 复制以下路径进入 算家云文件管理 页面,并打开 identity.json 文件 /ChatGLM4/basic_demo/LLaMA-Factory/data/ 按照以下数据格式进行数据替换 5.5 选择数据 5.6 开始微...
微调结束后,在LLaMa Factory路径下新建examples/inference/glm4_9b_chat_lora_sft.yaml推理配置文件,配置文件内容为: model_name_or_path: xxx # 当前仅支持本地加载,填写GLM-4-9B-Chat本地权重路径 adapter_name_or_path: saves/glm4_9b_chat/lora/sft/checkpoint-1000/ template: glm4 fine...
Expected behavior / 期待表现 能看一下是什么问题么? Renzhenxuexidemaimai changed the title微调GLM4-9B,在eval时发生'NoneType' object has no attribute 'pop'微调GLM4-9B-Chat,在eval时发生'NoneType' object has no attribute 'pop'on Jun 11, 2024 ...
有手就会的GLM4一键部署教程,附文档~, 视频播放量 464、弹幕量 81、点赞数 20、投硬币枚数 15、收藏人数 32、转发人数 1, 视频作者 AI大模型学习路线, 作者简介 分享大模型前沿知识,籽料去公众号【大模型知识分享】,相关视频:5分钟免费微调DeepSeek-R1-8B为专业的AI医生
一、问题现象(附报错日志上下文): 在正常运行脚本examples/mcore/glm4/pretrain_glm4_9b_8k_ptd.sh的基础上加--finetune、--is-instruction-dataset参数,替换成预处理后的指令数据集,运行训练报错:AssertionError:assert self.padding_side == "left",日志上下文: ...
指令微调(Instruction Tuning)是一种针对大型预训练语言模型的微调技术,其核心目的是增强模型理解和执行特定指令的能力。通过大量的指令数据训练,模型能够学会根据用户提供的自然语言指令,准确、恰当地生成相应的输出或执行相关任务。在NER任务中,指令微调使得GLM4能够更准确地识别文本中的实体信息。 实战步骤 1. 环境准备...
Glm4使用MF1.3全参微调自动权重切分报错 MF:1.3 全参微调命令: bash scripts/msrun_launcher.sh "run_mindformer.py --config configs/glm4/finetune_glm4_9b.yaml --load_checkpoint /path/to/models/ckpt_chat/glm4_9b_chat.ckpt --auto_trans_ckpt True...
[大模型]GLM4-9B-chat Lora 微调 本节我们简要介绍如何基于 transformers、peft 等框架,对 LLaMA3-8B-Instruct 模型进行 Lora 微调。Lora 是一种高效微调方法,深入了解其原理可参见博客:知乎|深入浅出 Lora。 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。
glm4微调出现nan #6286 Open 1 task done 394988736 opened this issue Dec 7, 2024· 0 comments Labels pending Comments394988736 commented Dec 7, 2024 ReminderI have read the README and searched the existing issues.System Info[v0.9.1],linux,py3.11...