目前LORA 已经被 HuggingFace 集成在了PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning)代码库里,模型微调好之后需要额外加载 LORA 参数。 三LORA高效微调ChatGLM的步骤 1 项目和环境搭建 这里项目是来着github上提供好的LORA微调方法:基于清华的 ChatGLM-6B + LoRA 进行finetune git clonehttps://github.com/mymusise/ChatGLM...
一行代码开启微调 环境准备 数据集准备 使用LoRA 微调 加载并进行推理 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。
请根据您的任务选择合适的评估指标,并根据评估结果调整LoRA的秩值和训练参数,以获得更好的性能。 通过以上步骤,我们可以从零开始使用LoRA对ChatGLM-6B进行参数高效微调。LoRA微调方法不仅降低了计算资源的消耗,还能显著提高模型在特定任务上的性能。通过不断优化LoRA结构和训练策略,我们可以期待在未来的工作中看到更多基于...
更全面的开源序列:除了对话模型 ChatGLM3-6B 外,还开源了基础模型 ChatGLM3-6B-Base 、长文本对话模型 ChatGLM3-6B-32K 和进一步强化了对于长文本理解能力的 ChatGLM3-6B-128K。以上所有权重对学术研究完全开放 ,在填写 问卷 进行登记后亦允许免费商业使用。 2.什么是LORA微调技术 LoRA(Low-Rank Adaptation)微...
(本地部署|大模型微调)(附源代码) AI大模型_小知识 2390 102 带你用最简单的方法本地部署DeepSeek R1,无需使用Docker!新手也能快速实现本地部署!大模型|LLM|DeepSeek Ai大模型研究所 700 83 【Llama3.1】手把手教你使用gpt4all的方式在本机运行部署llama3.1(一),全程详解,保姆级教程 大模型路飞 2386 ...
为此,LoRA(Low Rank Addition)技术应运而生,它能够在大型语言模型上对指定参数进行微调,仅训练额外增加的并行低秩矩阵的参数,从而大大提升了效率。本文将围绕ChatGLM LoRA微调展开实战方案,深入探讨其应用场景、具体步骤及与全参数微调的区别,并自然融入千帆大模型开发与服务平台的使用。 一、ChatGLM LoRA微调的应用...
一、LoRA微调的基本原理 LoRA微调的核心思想是利用低秩矩阵对预训练模型的参数进行高效修改。具体而言,它通过将模型的某些层分解为原始权重和一个低秩矩阵的乘积来实现微调。这种分解方式可以在不增加模型参数数量的情况下,引入更多的灵活性,从而提高模型的性能。 二、基于LoRA微调ChatGLM3的步骤 选择需要微调的层:在Cha...
本文基于transformers、peft等框架,对ChatGLM3-6B模型进行Lora微调。 LORA(Low-Rank Adaptation)是一种高效的模型微调技术,它可以通过在预训练模型上添加额外的低秩权重矩阵来微调模型,从而仅需更新很少的参数即可获得良好的微调性能。这相比于全量微调大幅减少了训练时间和计算资源的消耗。
3. GLM模型包括GLM、GLM 130B和GLM 6B等不同规模的模型,需要不同算力来实现高效微调或全量微调。 4. Finetune过程中,介绍了Mixed Precision和ZeRO优化器等基础知识,以及P tuning和Lora等高效微调方法。 5. 借助Gradio,可以将模型前端部署,实现与用户的交互。 6. 使用Finetune方法,4bit量化的情况下可以用7GB,否...
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...