一、Lora LoRA 微调技术的思想很简单,在原始 PLM (Pre-trained Language Model) 增加一个旁路,一般是在 transformer 层,做一个降维再升维的操作,模型的输入输出维度不变,来模拟 intrinsic rank,如下图的 A 和B。训练时冻结 PLM 的参数,只训练 A 和B,,输出时将旁路输出与 PLM 的参数叠加,进而影响原始模型的...
一行代码开启微调 环境准备 数据集准备 使用LoRA 微调 加载并进行推理 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。
首先,需要加载chatglm2-6b模型和tokenizer。然后,配置LORA的参数,包括降维比例r、lora_alpha、lora_dropout等。接着,使用peft工具创建LORA模型,并将其加载到P40显卡上进行训练。训练过程中需要监控模型的损失函数和评价指标,以确保微调效果达到预期。 四、总结与展望 通过在P40显卡上对chatglm2-6b模型进行LORA微调,我们...
这包括安装必要的Python库(如transformers、datasets等)、克隆ChatGLM2-6B的GitHub仓库、创建虚拟环境并安装依赖项等。此外,还需确保显卡驱动和CUDA等硬件环境配置正确,以支持模型的训练和推理。 三、微调方法选择及实施 ChatGLM2-6B的微调方法主要包括LoRA、P-Tuning V2和Freeze等。这些方法各有特点,可以根据具体需求选...
目前,大模型的技术应用已经遍地开花。最快的应用方式无非是利用自有垂直领域的数据进行模型微调。chatglm2-6b在国内开源的大模型上,效果比较突出。本文章分享的内容是用chatglm2-6b模型在集团EA的P40机器上进行垂直领域的LORA微调。 一、chatglm2-6b介绍
frompeftimportget_peft_model, LoraConfig, TaskType model = AutoModel.from_pretrained("chatglm2-6b", load_in_8bit=False, trust_remote_code=True, device_map='auto') model.supports_gradient_checkpointing =True#节约cuda model.gradient_checkpointing_enable() ...
2、采用lora微调模型,设置数据集dataset,更改模型地址--model_name_or_path,执行该sh 3、测试 4.输出微调后模型 会默认输出到项目文件夹的model目录 五、其他 1、建议使用conda虚拟环境 2、该微调不支持ChatGLM2-int4,否则会报错:ValueError: Target module QuantizedLinear() is not supported. Currently, only ...
使用lora训练大语言模型,以chatglm2-6B为例,适用于其他大语言模型 1.6万 1 9:35 App 百川13B-chat大模型本地喂饭级部署,避免坑点,提供一键整合包,对接langchain 1.8万 4 8:29 App RWKV-Runner LoRA微调功能使用说明 7647 11 35:36 App 基于LangChain和ChatGLM2搭建专属知识库,保姆级教程,你也能学会~~...
简介: 【NLP】Datawhale-AI夏令营Day10打卡:微调ChatGLM2-6B 1. 学习内容 AI夏令营第三期–基于论文摘要的文本分类与关键词抽取挑战赛教程 今天学习的是任务三:进阶实践 - 大模型方法 微调方法介绍 1️⃣ LoRA(Low-Rank Adaptation): 基本思想是对模型的一部分进行低秩适应,即找到并优化那些对特定任务最重要的...
ChatGLM2-6B 模型 多 GPU 分布式微调 配置 分布式环境 accelerate config # 首先配置分布式环境 accelerate launch src/train_bash.py ... # 微调,参数同上 注:注意:若您使用 LoRA 方法进行微调,请指定以下参数 --ddpfindunused_parameters False 来避免报错。