为了方便下游开发者针对自己的应用场景定制模型,我们同时实现了基于 P-Tuning v2 的高效参数微调方法 (使用指南),INT4 量化级别下最低只需 7GB 显存即可启动微调。 ChatGLM-6B 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。 ChatGLM-6B 开源模型旨在与开源社区一起推动大模型技术发展,恳请开发者...
如果你想要从本地加载模型,可以将train.sh中的THUDM/chatglm-6b改为你本地的模型路径。 Finetune 如果需要进行全参数的 Finetune,需要安装Deepspeed,然后运行以下指令: bash ds_train_finetune.sh 推理 在P-tuning v2 训练时模型只保存 PrefixEncoder 部分的参数,所以在推理时需要同时加载原 ChatGLM-6B 模型以及...
楼主,我的main.py没有做变动,下面是train_chat.sh: PRE_SEQ_LEN=128 LR=1e-2 NUM_GPUS=6 CHAT_TRAIN_DATA=/data/lxh/workspace/nlp/ft-dataset/lxh_v3/sft_v3_lxh_shuffle.json CHAT_VAL_DATA=/data/lxh/workspace/nlp/ft-dataset/lxh_v3/sft_v3_lxh_shuffle.json CHECKPOINT_NAME=output/chatglm-6...
prefix-tuning和p-tuning v2类似,prefix-tuning用MLP对前缀进行了编码,因此参数量增加,同时显存使用量也增加了。具体代码在modeling_chatglm.py 146行。 开启prefix_projection对模型性能影响有多大,如果有小伙伴测试过了也可以告知一下~ [1] P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universal...
BUG] 采用chatglm2-6b-32k做ptuning训练,能运行起来,但推理答非所问。 THU/ChatGLM2-6B#480 task vousSun commented Sep 23, 2023 训练出来也是4.0左右,这个值是不是有点高啊,我感觉应该下降到0.XXX是不是才比较合理? 训之后,除了服装的问题,其他的问题都回答不了了。。 因为的硬件不行...
执行ptuning 的过程中,使用默认的脚本参数执行 train.sh 的时候,在 main.py 的line 119 行model.transformer.prefix_encoder.float() 报错:AttributeError: 'ChatGLMModel' object has no attribute 'prefix_encoder' Expected Behavior No response Steps To Reproduce cd ptuning bash train.sh Environment - OS...
[BUG/Help] ptuning微调时出现 datasets.arrow_writer.SchemaInferenceError: Please pass Is there an existing issue for this? I have searched the existing issues Current Behavior 运行bash train.sh,提示 datasets.arrow_writer.SchemaInferenceError: Please pass features or at least one example when ...
直接按照官方p-tuning微调操作即可 Environment -OS:ubuntu20.04-Python:3.10.11-Transformers:4.29.2-PyTorch:2.0.1-CUDA Support (`python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"`):True Anything else? No response Harris-XiecommentedNov 21, 2023 ...
但文档中找不到模型权重参数: 运行inference.py时报错: Expected Behavior No response Steps To Reproduce train.sh: PRE_SEQ_LEN=128 LR=2e-2 NUM_GPUS=1 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python main.py --do_train --train_file /home/ns/chatbot/ChatGLM2-6B/ptuning/Chinese-medical-dialogue-data-master/tra...
1.使用官方的p-tuning脚本微调案模型,过程正常进行 2.使用infer中的方法加载模型并调用chat方法,当num_beams=1(默认)时正常,>1时有时会报错 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('',trust_remote_code = True) config = AutoConfig.from_pretrained('', trust_remote_code=True, pre_seq_len=128) ...