model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('/root/autodl-tmp/glm-4-9b-chat/ZhipuAI/glm-4-9b-chat', device_map="auto",torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True) 1. 2. 3. 定义LoraConfig LoraConfig这个类中可以设置很多参数,但主要的参数没多少,简单讲一讲,感兴趣的同学可以直接看...
AssertionError 在正常运行脚本examples/mcore/glm4/pretrain_glm4_9b_8k_ptd.sh的基础上加以下参数: --finetune \ --lora-target-modules query_key_value dense proj dense_4h_to_h \ --lora-r 16 \ --lora-alpha 32 预训练数据集不变,运行训练报错:ValueError: Target modules {'proj', 'dense_4h...
llamafactory-cli train examples/train_lora/glm4_9b_chat_lora_predict.yaml 评估的结果为: 推理 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...
OMP_NUM_THREADS=1 torchrun --standalone --nnodes=1 --nproc_per_node=2 finetune.py data/AdvertiseGen/ THUDM/glm-4-9b-chat configs/lora.yaml # For Chat Fine-tune 四、使用微调后的模型进行推理 在完成微调任务之后,我们可以查看到 output 文件夹下多了很多个checkpoint-*的文件夹,这些文件夹代表...
LoRA微调脚本如下所示。该脚本将只对语言和视觉模型的qkv进行lora微调,如果你想对所有linear层都进行微调,可以指定--lora_target_modules ALL。 # Experimental environment: A100# 30GB GPU memoryCUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift sft \--model_id_or_path ZhipuAI/glm-4v-9b \--dataset coco-mini-en-2 \ ...
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: 5多语言能力 ...
GLM-4-9B-Chat 以及 GLM-4V-9B 开源模型的完整功能演示代码,包含了 All Tools 能力、长文档解读和多模态能力的展示。 fintune_demo: 在这里包含了 PEFT (LORA, P-Tuning) 微调代码 SFT 微调代码 GLM-4-9B初步体验感受 针对官方介绍进行了翻译,翻译速度及翻译效果不错, ...
GLM4 PyTorch模型微调最佳实践,一引言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,
LoRA微调脚本如下所示。该脚本将只对语言和视觉模型的qkv进行lora微调,如果你想对所有linear层都进行微调,可以指定--lora_target_modules ALL。 # Experimental environment: A100 # 30GB GPU memory CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift sft \ --model_id_or_path ZhipuAI/glm-4v-9b \ --dataset coco-mini-en-2...
GLM4-9b-chat LoRA微调报错#5786 Closed 1 task done Jimmy-L99opened this issueOct 23, 2024· 8 comments Closed 1 task done GLM4-9b-chat LoRA微调报错#5786 Jimmy-L99opened this issueOct 23, 2024· 8 comments Labels invalid Comments