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 …
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...
一、LoRA微调原理LoRA微调的基本思想是通过将大模型的权重矩阵分解为低秩矩阵和稀疏矩阵的和,从而实现对大模型的压缩和加速。这种分解可以有效地降低模型的存储需求和计算复杂度,同时保持模型的性能。二、应用LoRA微调在本节中,我们将详细介绍如何使用LoRA微调chatGLM2-6B模型。首先,我们需要安装LoRA库和相应的深度学习...
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~~...
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 ...
ChatGLM2-6B 是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的第二代版本,相对于前代拥有更强大的性能、更高效的推理、更长的序列,长度达到8192,支持更长对话和应用、对于中文有着更好的支持。 模型部署电脑硬件要求: FP16半精度-13GB显存 INT8量化 -10GB显存 INT4量化 -6GB 显存 也可以选择CPU部署,甚至可以在M1M2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。
model_new = peft_loaded.merge_and_unload()#合并lora权重chatglm = ChatGLM(model_new,tokenizer,max_chat_rounds=20)#支持多轮对话,可以从之前对话上下文提取知识。# %%chatglm = ChatGLM(model_new,tokenizer,max_chat_rounds=0)#支持多轮对话,可以从之前对话上下文提取知识。# %%%%chatglm ...