一、Lora LoRA 微调技术的思想很简单,在原始 PLM (Pre-trained Language Model) 增加一个旁路,一般是在 transformer 层,做一个降维再升维的操作,模型的输入输出维度不变,来模拟 intrinsic rank,如下图的 A …
与ChatGPT相似,ChatGLM6B采用Transformer架构,通过自回归的方式生成文本。二、LORA微调技术概述LORA微调技术旨在解决传统微调方法在数据和计算资源上的限制。通过精心设计的策略和技术手段,LORA最大限度地提升模型在低资源环境下的性能。具体而言,LORA微调采用冻结预训练模型权重的策略,并将可训练的秩分解矩阵注入到Transforme...
LoRA微调的基本思想是通过将大模型的权重矩阵分解为低秩矩阵和稀疏矩阵的和,从而实现对大模型的压缩和加速。这种分解可以有效地降低模型的存储需求和计算复杂度,同时保持模型的性能。二、应用LoRA微调在本节中,我们将详细介绍如何使用LoRA微调chatGLM2-6B模型。首先,我们需要安装LoRA库和相应的深度学习框架(如PyTorch)。
CHATGLM2-6B是清华智普开源的大语言模型,Huggingface 开源的 PEFT 大模型高效微调工具包,本文主要介绍对CHATGLM2-6B大模型进行 LoRA 微调,只要你有训练数据,然后本地下载好大模型的checkpoint,就可以最少只需 1 行代码就可以微调你自己的 LLM。 一行代码开启微调 开启LoRA 微调:sh train_sft.sh 环境准备 pip ...
使用lora和glm2微调合并后,报错。 使用llama factory对模型微调后导出模型,已经在model_config.py修改了配置。 **预期的结果 /正常打开webui **实际结果 / 2024-02-18 01:39:12 | ERROR | stderr | Traceback (most recent call last): 2024-02-18 01:39:12 | ERROR | stderr | File "D:\...
在mindformers中对glm2或者glm3进行微调训练,得到的训练后的模型,进行评测得到的结果与训练前完全相同。 #微调的脚本为 bash run_standalone.sh ../configs/glm3/run_glm3_6b_lora_910b.yaml 1 finetune #评测的脚本为 python run_mindformer.py --config ./m...
/bin/bashCUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_sft.py \ --model_name_or_path chatglm2 \ --use_v2 \ --do_train \ --dataset alpaca_gpt4_zh \ --finetuning_type lora \ --lora_rank 32 \ --output_dir out/debug_sft_v2 \ --overwrite_cache \ --overwrite_output_dir \ --per_...
5.2 LORA微调 5.3 微调前后对比 6 总结 1.什么是ChatGLM3-6B ChatGLM3是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型,在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上,ChatGLM3-6B 引入了如下特性: ...
ChatGLM2-6B 是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本,相对于前代拥有更强大的性能、更高效的推理、更长的序列,长度达到8192,支持更长对话和应用、对于中文有着更好的支持。模型部署电脑硬件要求:FP16半精度-13GB显存INT8量化 -10GB显存INT4量化 -6GB 显存 也可
本节我们简要介绍如何基于 transformers、peft 等框架,对 ChatGLM3-6B-chat 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。 本节所讲述的代码脚本在同级目录 ChatGLM3-6B-chat Lora 微调 下,运行该脚本来执行微调过程,但注意,本文代码未使用分布式框架,微调 ChatGLM...