一镜到底的ChatGlm/2本地部署(ChatGlm2-6B也适用,AI喵娘的第一步 1.9万 3 6:31 App 使用P-Tuning微调Chatglm2-6B,喂饭级教程 1.9万 5 7:21 App [演示]语言模型角色训练-AI葛城美里 | AI人格 文字对话游戏 | Alpaca Pygmalion | AI人设笔记 4.4万 12 8:40 App Llama2模型申请与本地部署详细教程...
1.Freeze方法,即参数冻结,对原始模型部分参数进行冻结操作; 2.P-Tuning方法,参考 ChatGLM 官方代码 ,是针对于大模型的 soft-prompt 方法; 3.LoRA方法,的核心思想就是通过低秩分解来模拟参数的改变量,从而以极小的参数量来实现大模型的间接训练; 4.AdaLoRA方法是对 LoRA 的一种改进,并根据重要性评分动态分配参...
其中r 就是lora 中秩的大小。 对比下原始的 ChatGLM 模型结构, query_key_value 层中已经被加入下 lora 的A、B 层,下面可以通过 model.print_trainable_parameters() 打印可训练的参数量: trainable params: 2,078,720 || all params: 6,245,533,696 || trainable%: 0.0333 可以看到可训练的参数量只有 ...
https://github.com/liucongg/ChatGLM-Finetuning 同时,根据GLM2源码中的chat函数以及tokenizer中的build_prompt函数: https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b/blob/8fd7fba285f7171d3ae7ea3b35c53b6340501ed1/modeling_chatglm.py#L1019-L1035
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...
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 ...
p tuning v2 soft prompt比较依靠模型参数量,在参数量超过10B的模型上,效果追上了fine-tune,但是p tuning v2因为每层插入了token,增大模型训练的改变量,更加适用于小一点的模型。 chatglm使用p tuning v2微调代码: 三、Lora Lora主要在模型中注入可训练模块,大模型在预训练完收敛之后模型包含许多进行矩阵乘法的稠密...
基座是基于清华大学旗下实验室开源的ChatGLM-6B模型,前期也做了很长时间的调研,之所以选择这个模型是基于效果和算力等因素的综合考量,ChatGLM-6B在中英双语的对话模型上效果还是可以的,目前主要有两种微调方法,一种是高效微调方法(基于LORA的微调&基于P-Tuning的微调),还有一种是全量微调(Full parameter finetuning )...
('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, "pad...
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。