以GLM4作为基座大模型,通过指令微调的方式做高精度文本分类,是学习LLM微调的入门任务。 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模型在复旦中文新闻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5节 或Github、Jupyter Notebook 实验日志...
三、微调 cd chatglm4-finetune/GLM-4/finetune_demo 下载模型 1.单机单卡: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python finetune.py data/AdvertiseGen/ THUDM/glm-4-9b-chat configs/lora.yaml # For Chat Fine-tune 2.单机多卡/多机多卡: export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 OMP_NUM_THREADS=1 torchrun --stand...
1. 编辑 web_demo.py 文件 # 切换到项目工作目录 cd /ChatGLM4/basic_demo # 激活 ChatGLM4 虚拟环境 conda activate ChatGLM4 # 编辑 trans_web_demo.py 文件 vim trans_web_demo.py 找到以上模型路径,替换为刚刚保存的路径 /root/sj-tmp/GLM-4-9B-Chat-0920-2 2. 启动 web_demo.py 文件 # 切换...
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...
GLM4大模型微调入门实战 - 命名实体识别(NER)任务 引言 在人工智能和自然语言处理(NLP)领域,命名实体识别(NER)是一项至关重要的技术。NER的主要目的是从文本中识别和分类出重要信息,如人名、地名、机构名等。随着大型预训练语言模型(LLM)的兴起,GLM4作为清华智谱团队最新开源的大语言模型,以其强大的能力为NER任务...
[大模型]GLM4-9B-chat Lora 微调 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。 环境准备 在Autodl 平台中租赁一个 3090 等 24G 显存的显卡机器,如下图所示镜像选择PyTorch-->2.1.0-->3.10(ubuntu22.04)-->12.1。
简介: GLM-4-9B是智谱AI推出的新一代预训练模型GLM-4系列的开源版本,它在多个数据集上的测试中表现出高绩效,包括语义理解、数学问题解决、推理和代码理解等方面。GLM-4-9B模型有四个变体:基础版GLM-4-9B(8K)、对话版GLM-4-9B-Chat(128K)、超长上下文版GLM-4-9B-Chat-1M(1M)和多模态版GLM-4V-9B-Chat...
在LongBench-Chat上对长文本能力进行了进一步评测,结果如下: 5多语言能力 在六个多语言数据集上对GLM-4-9B-Chat和Llama-3-8B-Instruct进行了测试,测试结果及数据集对应选取语言如下表 6工具调用能力 我们在Berkeley Function Calling Leaderboard上进行了测试并得到了以下结果: ...
Renzhenxuexidemaimaichanged the title微调GLM4-9B,在eval时发生'NoneType' object has no attribute 'pop'Jun 11, 2024 Renzhenxuexidemaimaichanged the title微调GLM4-9B-Chat,在eval时发生'NoneType' object has no attribute 'pop'Jun 11, 2024
GLM4-9B-chat Lora 微调 文档 一文,其逻辑是,基于LlaMa-Factory微调框架,以GLM4为基座模型,数据集为EmoLLM的数据集,微调训练一个新的 EmoLLM-glm-4-9b-chat 模型 吗?Collaborator aJupyter commented Jul 9, 2024 是的 aJupyter closed this as completed Jul 9, 2024 ...