SFT 监督微调适用于快速适应目标任务,LoRA 适用于减少参数量和成本,P-tuning v2 适用于多任务学习,而 Freeze 适用于提取特定层次的特征。 1. 下载 glm2 训练脚本 git clonehttps://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B.git 2. 然后使用 pip 安装依赖 pip install -r requirements.txt -ihttps://pypi.dou...
官方文档地址:https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B/tree/main/ptuning 再回到 Terminal 输入以下指令开始训练: # 注意,此时你在 /ChatGLM2-6B/ptuning 目录下# 如果不在,请先运行 cd /ChatGLM2-6B/ptuning 进入对应目录nohupbash train.sh > train.log 2>&1 & 输入上面指令挂后台训练后,即使本地网...
生成的结果保存在 ./output/chatglm-6b-pt-32-2e-2/generated_predictions.txt。 我们准备了 5 条推理数据,所以相应的在文件中会有 5 条评测数据,labels 是 dev.json 中的预测输出,predict 是 ChatGLM-6B 生成的结果,对比预测输出和生成结果,评测模型训练的好坏。如果不满意调整训练的参数再次进行训练。 2.6 ...
# 注意,此时你在 /ChatGLM2-6B/ptuning 目录下 # 如果不在,请先运行 cd /ChatGLM2-6B/ptuning 进入对应目录tensorboard --logdir ./output/adgen-chatglm2-6b-pt-128-2e-2/runs --bind_all tensorboard 启动成功后,再访问租用页面 6006 端口链接即可查看 tensorboard 可视化结果了。 模型部署 官方提供了一...
ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于 General Language Model (GLM) 架构，具有 62 亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符...
为了加载最新的chatglm2-6b, 没法使用paddle环境,而是使用transformers, 训练更是在pytorch环境下运行的. - 飞桨AI Studio
【数字人】南京智算中心为您提供快速跑通wav2lip简易教程 267 -- 2:32 App 【大模型第二弹】轻松跑通 QWEN-7B 详细教程来啦~ 444 -- 3:50 App 【教程】国产芯MLU370-M8跑Chatglm2-6B的详细教程来啦! 157 -- 0:16 App 【国产芯跑大模型第三弹!!!】南京智能计算中心完成GLM2-6B上下文微调~ 56 ...
使用DeepSpeed和P-Tuning v2对ChatGLM-6B进行微调的具体步骤如下:首先,准备数据集。选择一个适当的预训练数据集,并根据需要进行数据清洗和预处理。然后,配置DeepSpeed和P-Tuning v2环境。安装相关依赖库,配置运行环境,并确保系统资源充足。接下来,加载预训练的ChatGLM-6B模型,并使用P-Tuning v2提供的微调算法对模型...
P-Tuning v2 将 ChatGLM2-6B 模型需要微调的参数量,减少到原来的 0.1%,再通过模型量化、Gradient Checkpoint 等方法,最低只需要 7GB 显存即可运行。本文试图解读训练环节中,代码的背后含义,配置符合自己要求的,通过命令行配置参数(sh脚本,把配置参数指定到模型,数
本文将详细介绍DeepSpeed/P-Tuning v2在ChatGLM-6B模型中的应用,并通过实验展示其效果。一、DeepSpeed/P-Tuning v2简介DeepSpeed/P-Tuning v2是一种基于参数剪枝的模型微调方法。与传统的模型剪枝方法不同,P-Tuning v2在已训练好的大型语言模型上进行剪枝,旨在得到一个更加小巧、效率更高的轻量级模型。该方法首先使用...