可以看出 ChatGLM 主要由 28 层的GLMBlock 进行提取和理解语义特征,下面借助 PEFT 库将Lora 旁路层注入到模型中,主要关注下 query_key_value 层的变化: from transformers import AutoTokenizer, AutoModel, AutoConfig from peft import LoraConfig, get_peft_model, TaskType # pip install peft -i https://p...
('peft_config', peft_config)from transformers import AutoTokenizer, AutoModelmodel_path = ".../chatglm2-6b"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True, padding_side="left", no_cuda=True)if getattr(tokenizer, "pa...
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 ...
打开ChatGLM Efficient Tuning GUI应用程序; 选择“New Project”创建一个新项目; 在项目设置中,选择“ChatGLM2”作为模型,并指定数据集路径; 在优化器设置中,选择“LoRA”作为优化器,并设置相关参数; 点击“Start Tuning”开始微调过程。无论使用CLI还是GUI,微调过程完成后,可以在指定的保存目录中找到微调后的模型...
LoRA是目前主流的一种低成本LLM微调解决方案,它是通过冻结LLM的模型参数,只训练A/B两矩阵来进行学习(通过引入A/B两个矩阵进行低秩分解,从而降低需要训练的参数量)。这里我们借助阿里云的机器学习PAI -DSW平台使用ChatGLM-Efficient-Tuning这个开源项目对 ChatGLM2-6B 模型使用Lora的方法进行参数微调。
在微调(fine-tuning)方面,Chatglm2-lora采用了知识蒸馏(knowledge distillation)和软标签(soft labeling)技术。知识蒸馏是一种通过一个已训练好的大模型(教师模型)向小模型(学生模型)传递知识的方法。在微调过程中,Chatglm2-lora首先使用教师模型生成高质量的软标签(soft labels),然后将其用于学生模型的训练。这种软...
P-Tuning是一种基于数据集的预处理技术,它可以提高模型的泛化能力。在微调ChatGLM时,我们需要按照以下步骤进行: 准备数据集,并进行预处理。 定义模型架构,并使用基座GLM提供的工具进行模型训练。 在训练过程中,使用LoRA和P-Tuning技术对模型进行调整。 对调整后的模型进行评估和调试。 将微调好的模型部署到生产环境...
数据集alpaca_gpt4_data_zh,使用LoRA微调技术在ChatGLM2-6B模型上进行fine-tuning。 运行命令如下: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python ../src/train_bash.py\--stage sft\--model_name_or_path ..\\glm2-6b\# 此处是本地模型的路径,取决于模型的保存路径--do_train\--dataset alpaca_gpt4_zh\# 数据集的...
一ChatGLM概述 二 低资源适应(LORA技术) 1 LORA概述 2 LORA原理 三LORA高效微调ChatGLM的步骤 1 项目和环境搭建 2 数据集处理 3 finetuning 4 模型推理 四 结束语 引言 很长时间没有给大家更新文章了,最近正好在做大模型的垂直领域的微调,今天来和大家分享一下这段时间来的学习工作经验,目前选型的大模型基座...
Lora 是目前公认的最好的微调方法,一方面,它并不像AdapterTuning 一样,改变原有模型的架构,不便于在不同框架之间迁移;另一方面,它不像 PTuning 一样改变所有任务下的单词生成概率,严重破坏已习得的知识。 ChatGLM2-INT4 这个量化版本使用自定义的QuantizedLinear作为线性模块。如果我们要使用 PEFT 库添加 Lora 参数...