ChatGLM2-6B微调参数

对于ChatGLM2-6B的微调参数，你可以按照以下步骤进行操作:

1. 首先，根据你的需求，下载ChatGLM2-6B的代码仓库并安装所需的依赖包。你可以使用以下命令进行克隆和安装:

   git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B
   cd ChatGLM2-6B
   pip install -r requirements.txt
   cd ptuning/
   pip install rouge_chinese nltk jieba datasets

2. 接下来，你可以根据自己的数据集构建训练所需的数据集。

3. 在P-tuning v2的训练过程中，模型只保存了PrefixEncoder部分的参数。因此，在进行推理时，你需要同时加载原始的ChatGLM-6B模型和PrefixEncoder的权重。为了实现这一点，在evaluate.sh脚本中，你需要指定相应的参数。

总结起来，你可以通过自己验证并更换模型路径，使用自定义的数据集来微调ChatGLM2-6B模型。微调后的参数可以在指定的checkpoint地址中找到。同时，在推理过程中，需要同时加载ChatGLM-6B的模型和PrefixEncoder的权重。希望对你有帮助！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [ChatGLM2-6B、ChatGLM-6B 模型介绍及训练自己数据集实战](https://blog.csdn.net/dream_home8407/article/details/130099656)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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