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LLMs之ChatGLM2：基于ChatGLM Efficient Tuning(微调工具包)实现对ChatGLM2进行LoRA微调(CLI/GUI【text-generation-webui】)并进行推理测试图文教程之详细攻略
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1、硬件要求和Python依赖
2、代码和模型权重下载文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-718609.html
(1)、项目代码下载文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-718609.html
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LLMs之ChatGLM2：ChatGLM2-6B本地部署之单机推理(API/CLI/GUI)、低成本部署(GPU量化部署/CPU及其量化部署/Mac部署/多卡部署)、有限资源下高效微调(全参/P-tuning v2)、模型评估和推理之图文教程之详细攻略 目录 一、配置基础环境及其注意事项 第一步、检测软硬件环境
https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b 下载模型相关文件到自己目录 我的是/models/chatglm2-6b 创建环境安 一定注意数据中格式，符号中英文等等 train_loss 要小，如果1,2这种未调出的效果很差 如果调整了数据集，要清理缓存，缓存目录如下 /root/.cache/huggingface/datasets output/adgen-chatglm2-6b
申请阿里云GPU服务器： CentOS 7.6 64 Anaconda3-2023.07-1-Linux-x86_64 Python 3.11.5 GPU NVIDIA A10（显存24 G/1 core） CPU 8 vCore/30G 安装Anaconda、CUDA、PyTorch 参考：ChatGLM2-6B微调实践-P-Tuning方案 项目部署 准备数据集 准备我们自己的数据集，分别生成训练文件和测试文件这两个文件，放在项目dat
1、ChatGLM2-6B! 我跑通啦！本地部署+微调（windows系统）：这是最关键的一篇文章，提供了Windows下的脚本 2、LangChain + ChatGLM2-6B 搭建个人专属知识库：提供了基本的训练思路。 1、已完成ChatGLM2-6B的部署，假设部署位置为D:_ChatGPTlangchain-chatglm_testChatGLM2-6B 2、部署环境 Windows 10 专业
ChatGLM2-6B 源码地址：https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B ChatGLM2-6B 是开源中英双语对话模型 ChatGLM-6B 的 第二代版本 ，在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上，ChatGLM2-6B 引入了如下新特性： 1、 更强大的性能 ：基于 ChatGLM 初代模型的开发经验，我们全面
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。 github： https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B ch
记录一下此时此刻，2023年7月8日22点04，从ChatGLM2-6B在7月4日开放了ptuning到此时此刻，ChatGLM2-6B的微调终于被哥们跑通了！ 从 本地部署ChatGLM2-6B 到 本地进行P-tuning微调 ，再到最后的 模型检测 ，哥们全跑通了！ 这里非常感谢ChatGLM2-6B｜开源本地化语言模型这篇博客！因为我布置
广告文案生成模型 输入文字 ：类型#裙 颜色#蓝色 风格#清新*图案#蝴蝶结 输出文案 ：裙身处采用立体蝴蝶结装饰辅以蓝色条带点缀，令衣身造型饱满富有层次的同时为其注入一丝甜美气息。将女孩清新娇俏的一面衬托而出。 训练和测试数据组织： 数据可以从 下载链接，t
参考：https://github.com/huggingface/peft https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory 类似工具还有流萤，注意是做中文微调训练这块；来训练微调的chatglm2需要完整最新文件，不能是量化后的模型；另外测试下来显卡资源要大于20来G才能顺利，这边T4单卡训练中间显存不足，需要开启4bit量化才行
ChatGLM-6B 仓库地址：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B ChatGLM-6B/P-Tuning 仓库地址：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/tree/main/ptuning 1.1 P-Tuning v2简介 P-Tuning 是一种较新的模型微调方法，它采用了参数剪枝的技术，可以将微调的参数量减少到原来的0.1%。具体来说， P-Tuning v2 是基于 P-Tuning v1 的
