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基于LoRA和P-Tuning v2的ChatGLM-6B高效参数微调Python代码.zip

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简介：
本资源提供了一种利用LoRA和P-Tuning v2技术对ChatGLM-6B模型进行高效参数微调的方法，附带详细的Python实现代码。 基于LoRA和 P-Tuning v2 的ChatGLM-6B高效参数微调python源码.zip ChatGLM-6B 是一个由清华大学开源的、支持中英双语对话的语言模型，它采用了 General Language Model (GLM) 架构，并拥有 62 亿个参数。通过大约1T标识符的中英文训练数据以及监督微调、反馈自助和人类偏好强化学习等技术的支持，ChatGLM-6B 已经能够生成符合人类偏好的回答。 本项目实现了对 ChatGLM-6B 模型基于 LoRA 和 P-Tuning v2 的参数高效微调。具体要求如下： transformers==4.28.1 datasets==2.10.1 cpm_kernels torch==1.13.0+cu116 peft==0.3.0.dev0 gradio==3.27.0

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  • 基于LoRA和P-Tuning v2的ChatGLM-6B高效参数微调Python代码.zip
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    本资源提供了一种利用LoRA和P-Tuning v2技术对ChatGLM-6B模型进行高效参数微调的方法，附带详细的Python实现代码。 基于LoRA和 P-Tuning v2 的ChatGLM-6B高效参数微调python源码.zip ChatGLM-6B 是一个由清华大学开源的、支持中英双语对话的语言模型，它采用了 General Language Model (GLM) 架构，并拥有 62 亿个参数。通过大约1T标识符的中英文训练数据以及监督微调、反馈自助和人类偏好强化学习等技术的支持，ChatGLM-6B 已经能够生成符合人类偏好的回答。 本项目实现了对 ChatGLM-6B 模型基于 LoRA 和 P-Tuning v2 的参数高效微调。具体要求如下： transformers==4.28.1 datasets==2.10.1 cpm_kernels torch==1.13.0+cu116 peft==0.3.0.dev0 gradio==3.27.0
     
  • 基于ChatGLM-6B和LoRA的微调方案
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    本研究提出了一种基于ChatGLM-6B模型结合LoRA技术的高效微调方法，旨在减少计算资源需求的同时保持模型性能。 ChatGLM-6B + LoRA的Fintune方案是一种深度学习模型微调技术，用于在金融领域的对话生成任务上优化预训练模型。这个方案结合了两个关键组件：ChatGLM-6B，一个大规模的语言模型，以及LoRA（低秩适应），一种高效的模型更新方法。 **ChatGLM-6B** ChatGLM-6B是阿里云开发的一款超大规模语言模型，拥有60亿参数，旨在生成自然、流畅的人机对话。通过在大量无标注文本数据上进行预训练，该模型学会了丰富的语言结构和语义知识。它能够理解上下文、处理复杂对话，并支持多种场景如客户服务与智能助手等。在金融领域中，ChatGLM-6B可以用于处理复杂的查询请求、提供投资建议或解释各类金融产品。 **LoRA（低秩适应）** LoRA是阿里云提出的一种针对大型预训练模型的微调策略。传统的全参数调整方法既耗时又计算密集。而LoRA通过引入低秩矩阵分解，将权重更新分为共享全局权重和特定任务偏置两部分，显著降低了微调过程中的资源消耗，并保持了较高的性能。 **Fintune方案实施** 基于ChatGLM-6B + LoRA的Fintune方案包括以下步骤： 1. **数据准备**：收集金融领域相关的对话数据集。 2. **模型加载**：加载预训练的ChatGLM-6B模型作为微调的基础。 3. **LoRA初始化**：根据任务需求设置超参数，如低秩矩阵大小等。 4. **微调训练**：使用特定领域的对话数据进行迭代训练，并应用LoRA更新机制以减少计算负担。 5. **性能评估**：在验证集上测试模型的自然度、准确性及针对性等指标。 6. **部署应用**：将优化后的模型应用于实际金融对话系统，提供高质量交互体验。 该方案所需文件可能包含详细步骤和注意事项说明文档以及微调所需的代码、配置文件和预训练权重。开发者可通过运行这些资源实现ChatGLM-6B在特定任务上的定制化优化。
     
  • 针对ChatGLM-6B和ChatGLM2模型的下游任务微调研究，涵盖Freeze、LoRA、P-tuning及全参数微调方法
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    本研究探讨了在ChatGLM-6B与ChatGLM2模型上进行下游任务微调的方法，包括冻结层训练（Freeze）、低秩适应（LoRA）、P-tuning以及全参数微调技术。 本资源包含基于ChatGLM-6B、ChatGLM2-6B模型进行下游任务微调的源码，涉及Freeze、Lora、P-tuning及全参微调等技术。所有代码已经过本地编译并可直接运行。文档详细说明了环境配置步骤，下载后按照指导即可顺利执行。项目整体结构完整且经过专业人员审核确认，能够满足学习和实际应用的需求，如有需要可以放心使用。
     
  • 基于ChatGLM-6B、ChatGLM2-6B和ChatGLM3-6B的下游任务微调研究（包括Freeze和LoRA）
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    本研究探讨了在ChatGLM-6B、ChatGLM2-6B及ChatGLM3-6B模型上进行下游任务微调的效果，特别关注全量冻结与LoRA技术的应用。 基于ChatGLM-6B、ChatGLM2-6B、ChatGLM3-6B模型进行下游任务的微调工作，涵盖了Freeze、Lora、P-tuning以及全参微调等方法的应用。
     
  • 利用Lora对ChatGLM进行模型微调训练.zip
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    本项目通过使用LoRA技术，针对ChatGLM模型进行了轻量级的微调训练，旨在提升其对话生成能力和效率。 关于使用Lora对ChatGLM进行模型微调训练的资料可以放在一个名为“chatglm使用lora进行模型微调训练.zip”的文件中。
     
  • ChatGLM-6B项目
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    ChatGLM-6B项目是由清华大学计算机系自然语言处理与社会人文计算小组研发的大规模预训练模型，适用于对话和多种自然语言任务。 内容概要：这是一个关于chatglm-6b项目的源代码，可以轻松在自己的电脑上部署大模型。用户只需输入问题并点击提交按钮即可获取所需答案。 技术方案： - 后端使用Python开发； - 前端采用HTML构建； - 使用Nginx进行前端部署。 适合人群：无任何基础的新手、具备一定编程经验的人士，包括学生和工作1至3年的研发人员以及从事语音识别开发的工程师或科研工作者等。 能学到什么： 用户可以快速在本地环境中体验大模型的功能与效果。 阅读建议：如对源代码有任何疑问，请直接联系作者。
     
  • 基于ChatGLM-6B的中文医疗咨询模型.zip
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    该压缩包包含了一个基于ChatGLM-6B架构优化和训练的中文医疗咨询AI模型，专为提供准确、专业的医疗建议而设计。 基于大语言模型的调优，实现了一个中文医学问诊系统。该系统包含整理的数据集以及预训练模型，并提供了问答示例。
     
  • 基于Lora-Deepspeed和多GPU的大模型Finetune——ChatGLM微调实践及源码分享-优质项目.zip
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    本项目提供使用LoRA技术与DeepSpeed库在多GPU环境下对大语言模型ChatGLM进行微调的实践教程和代码，助力高效训练。 在这个项目中，我们将深入探讨如何使用LORA-Deepspeed结合多GPU环境对ChatGLM大模型进行微调。这是一个实战性的优质项目，提供了一整套的源代码，旨在帮助开发者掌握大模型优化和分布式训练的关键技术。 我们要了解什么是大模型微调。大模型，如ChatGLM，通常具有数亿甚至数百亿的参数，在预训练阶段已经通过大规模数据进行了训练，具备了较强的通用语言理解能力。微调是将这些预训练模型应用于特定任务的过程，通过对模型的最后几层进行调整，使其更好地适应新的任务需求，例如对话生成、问答系统等。 LORA（Low-Rank Approximation）是一种有效的模型压缩技术，它通过低秩矩阵分解来减小模型的存储和计算成本，在处理大规模模型时尤为重要。在微调过程中，LORA可以降低大模型在多GPU环境中的通信开销，提高并行训练效率。 Deepspeed是一个深度学习优化库，提供了多种加速训练策略，包括零冗余优化器（Zero Redundancy Optimizer, ZOO）、混合精度训练、梯度累积以及模型并行和数据并行等。在多GPU环境中，Deepspeed能够有效地协调各个GPU之间的通信，使得模型能够在更短的时间内完成训练，并保持或提高性能。 ChatGLM是用于对话生成的大规模预训练模型，在对话理解和生成方面表现出色，可以与用户进行流畅、自然的对话。微调通常涉及对上下文理解模块和生成模块进行针对性训练，以适应特定的对话场景和风格。 在本项目中，你将学习如何配置和使用LORA-Deepspeed框架，设置多GPU环境，并准备和处理训练数据。源码会展示完整的训练脚本和参数设置，包括初始化模型、加载预训练权重、定义损失函数、设置优化器和学习率调度策略等。此外，还将接触到模型评估和验证的技巧，以确保微调过程的有效性。 这个项目为开发者提供了一个实际操作平台，通过它你可以深入理解大模型在多GPU环境下的微调过程，掌握LORA和Deepspeed的联合应用，并提升深度学习技能，在自己的项目中构建更高效、更具交互性的对话系统。通过细致研究和实践，你将能够应对日益增长的大模型训练挑战，并为未来的人工智能应用开发打下坚实基础。
     
  • 利用LORA对ChatGLM进行模型微调训练
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    本研究探讨了使用LoRA技术对ChatGLM模型进行高效微调的方法，旨在减少计算资源消耗的同时保持或提升对话生成质量。 使用ChatGLM进行Lora模型微调训练时，并未采用官方方案，而是采取了一种特别节省显存的替代方法。这种方法使得24GB的显存足以支持垂直领域大模型的训练，并且效果非常出色。对于那些机器资源有限但仍需开展实验研究的同学来说，这是一种理想的选择。
     
  • 支持的模型包括ChatGLM-6B、LLaMA、Bloom-7B和baichuan-7B，支持的功能有LoRA和QLoRA。
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    这段文本介绍了一个先进的AI模型支持平台，涵盖了多种大规模语言模型如ChatGLM-6B、LLaMA、Bloom-7B及baichuan-7B，并提供了LoRA与QLoRA等高级功能的支持。 中文大模型微调（LLM-SFT）使用数学指令数据集MWP-Instruct，支持的模型包括ChatGLM-6B、LLaMA、Bloom-7B和Baichuan-7B，同时支持LoRA、QLoRA、DeepSpeed、UI以及TensorboardX。