config = AutoConfig.from_pretrained('./chatglm3-6b_ms/run_glm3_6b.yaml') config.use_past = True # 此处修改默认配置,开启增量推理能够加速推理性能 config.seq_length = 2048 # 根据需求自定义修改其余模型配置 config.checkpoint_name_or_path = "./chatglm3-6b_ms/glm3_6b.ckpt" model =...
目前mindformers仓库中没有适配GLM3。 需要对GLM3进行适配代码,适配完成后,使用mindspore接口可以完成模型加载、推理计算等操作,按照操作是可以参照GLM2的,官网文档: www.mindspore.cn 如果Pytorch/tf框架使用NPU进行训练推理,需要选手自定适配代码,适配指南: https://www.hiascend.com/document/detail/zh/CANNCommunity...
2、使用NPU+MindSpore Transformers试用ChatGLM2推理部署 环境配置:MindSpore 2.0.0, MindSpore Transformers dev(具体操作与ChatGLM的推理相似,此处不做赘述,详见第一讲ChatGLM课程回顾) 3、ChatGLM3特性介绍 ChatGLM3相比ChatGLM2,使用了全新的prompt设计,并且可以原生支持工具调用(Function Call)、代码执行(Code Interp...
GLM3全参微调,loss直接变为0 DONE #I9V70SQuestion cleansely 创建于 2024-06-05 14:55 使用mindformers r1.1.0文档中的镜像 基于ADGEN和其他数据集全参微调,日志中loss都是在前几个step之前接近于0,这个是什么原因。 是否可以就文档中的数据集全参微调和lora微调的例子,再readme中给出loss曲线图作为参考。
GLM3-6B训练无法启动 Environment / 环境信息 (Mandatory / 必填) Hardware Environment(Ascend/GPU/CPU) / 硬件环境: Ascend 910*8 Software Environment / 软件环境 (Mandatory / 必填): aiofiles 23.2.1 albumentations 1.3.1 altair 5.2.0 antlr4-python3-runtime 4.9.3 ...
环境配置:MindSpore 2.0.0, MindSpore Transformers dev(具体操作与ChatGLM的推理相似,此处不做赘述,详见第一讲ChatGLM课程回顾) 3、ChatGLM3特性介绍 ChatGLM3相比ChatGLM2,使用了全新的prompt设计,并且可以原生支持工具调用(Function Call)、代...
本篇文章介绍了ChatGLM2的相关技术,演示了ChatGLM2推理部署代码,和介绍了最近刚开源的ChatGLM3的相关特性。
nlpnatural-language-processingparallel-computingmoellamagptbertpeftgpt2mindsporeprompt-tuninglarge-language-modelsllmchatgptrlhfinstruction-tuningcodegeexchatglmchatglm2llama2 UpdatedJan 6, 2025 Jupyter Notebook A toolbox of ocr models and algorithms based on MindSpore ...
执行转换脚本,得到转换后的输出文件ms_glm_6b.ckpt 解决方法: export LD_PRELOAD=$LD_PRELOAD:/home/ma-user/anaconda3/envs/MindSpore/lib/python3.7/site-packages/torch/lib/libgomp-d22c30c5.so.1 原理:找到torch中的libgomp-d22c30c5.so.1 然后赋值给LD_PRELOAD环境变量,这个报错好像只有ARM平台会有 ...