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
5.11 模型合并 加载保存导出模型的文件夹路径 web 完成页面 命令行完成页面 四、大模型 ChatGLM4 微调调用 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...
GLM4是清华智谱团队最近开源的大语言模型。 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...
GLM4大模型微调入门实战(完整代码) GLM4是清华智谱团队最近开源的大语言模型。 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...
其中,instruction是用户指令,告知模型其需要完成的任务;input是用户输入,是完成用户指令所必须的输入内容;output是模型应该给出的输出。 即我们的核心训练目标是让模型具有理解并遵循用户指令的能力。因此,在指令集构建时,我们应针对我们的目标任务,针对性构建任务指令集。例如,在本节我们使用由笔者合作开源的Chat-甄嬛项...
2024年6月,智谱AI发布的GLM-4-9B系列开源模型,在语义、数学、推理、代码和知识等多方面的数据集测评中,GLM-4-9B和GLM-4-9B-Chat均表现出超越Llama-3-8B的卓越性能。并且,本代模型新增对26种语言的支持,涵盖日语、韩语、德语等。除此之外,智谱AI还推出了支持1M上下文长度的GLM-4-9B-Chat-1M模型和基于GLM-...
glm-4-9b-chat的微调训练 1. 准备一个训练数据文件 内容: { "messages": [ { "role": "user", "content": "你是谁?" }, { "role": "assistant", "content": "我是狗蛋。一个由肖哥玩AI训练的AI助手大模型。" } ] } 数据文件路径为 /path_to_data/data/train_test.json ...
对话模型典型任务 4.1基座模型典型任务 由于GLM-4-9B在预训练过程中加入了部分数学、推理、代码相关的instruction数据, 所以将Llama-3-8B-Instruct也列入比较范围。 4.2长文本 在1M的上下文长度下进行大海捞针实验,结果如下: 在LongBench-Chat上对长文本能力进行了进一步评测,结果如下: ...
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 ...
1 + ChatGLM4 README.md +5-5 Original file line numberDiff line numberDiff line change @@ -56,11 +56,11 @@ 56 56 ### 已支持模型 57 57 58 58 - [ChatGLM4](https://github.com/THUDM/GLM-4.git) 59 - - [ ] ChatGLM4-9B-chat FastApi 部署调用 60 - - [ ] Cha...