GLM-4模型微调报内核版本不匹配的错误

简介: GLM-4模型微调报内核版本不匹配的错误

在使用魔搭的notebook进行GLM-4模型微调时,报核版本不匹配的错误:Detected kernel version 4.19.91, which is below the recommended minimum of 5.5.0; this can cause the process to hang. It is recommended to upgrade the kernel to the minimum version or higher.
请教如何解决?
f2c338309a27eb81e2281d96517fb86.png

相关文章
|
3月前
|
自然语言处理
多语言指令微调(MuIT)
多语言指令微调(MuIT)
|
14天前
|
机器学习/深度学习 人工智能
Diff-Instruct:指导任意生成模型训练的通用框架,无需额外训练数据即可提升生成质量
Diff-Instruct 是一种从预训练扩散模型中迁移知识的通用框架,通过最小化积分Kullback-Leibler散度,指导其他生成模型的训练,提升生成性能。
39 11
Diff-Instruct:指导任意生成模型训练的通用框架,无需额外训练数据即可提升生成质量
|
人工智能 自然语言处理 物联网
中文LLaMA模型和指令精调的Alpaca大模型:中文数据进行二次预训练,进一步提升了中文基础语义理解能力
中文LLaMA模型和指令精调的Alpaca大模型:中文数据进行二次预训练,进一步提升了中文基础语义理解能力
中文LLaMA模型和指令精调的Alpaca大模型:中文数据进行二次预训练,进一步提升了中文基础语义理解能力
|
3月前
|
人工智能 网络架构 开发者
第一个100%开源的MoE大模型,7B的参数,1B的推理成本
【10月更文挑战第1天】《OLMoE: Open Mixture-of-Experts Language Models》一文介绍了OLMoE,这是一个完全开源的Mixture-of-Experts(MoE)语言模型,具有70亿参数量,但每个输入令牌仅需10亿参数进行推理,有效平衡了性能与成本。OLMoE由Allen Institute for AI等机构的研究者共同开发,其开源特性促进了大规模语言模型领域的合作与创新,降低了资源浪费,同时具备良好的可扩展性和效率,为研究和应用开辟了新可能。然而,其复杂性也可能带来训练和调优上的挑战。
67 2
|
8月前
|
人工智能 语音技术
Bert-vits2新版本V2.1英文模型本地训练以及中英文混合推理(mix)
中英文混合输出是文本转语音(TTS)项目中很常见的需求场景,尤其在技术文章或者技术视频领域里,其中文文本中一定会夹杂着海量的英文单词,我们当然不希望AI口播只会念中文,Bert-vits2老版本(2.0以下版本)并不支持英文训练和推理,但更新了底模之后,V2.0以上版本支持了中英文混合推理(mix)模式。
Bert-vits2新版本V2.1英文模型本地训练以及中英文混合推理(mix)
|
数据采集 机器学习/深度学习 自然语言处理
本地训练,开箱可用,Bert-VITS2 V2.0.2版本本地基于现有数据集训练(原神刻晴)
按照固有思维方式,深度学习的训练环节应该在云端,毕竟本地硬件条件有限。但事实上,在语音识别和自然语言处理层面,即使相对较少的数据量也可以训练出高性能的模型,对于预算有限的同学们来说,也没必要花冤枉钱上“云端”了,本次我们来演示如何在本地训练Bert-VITS2 V2.0.2模型。
本地训练,开箱可用,Bert-VITS2 V2.0.2版本本地基于现有数据集训练(原神刻晴)
|
Web App开发 机器学习/深度学习 人工智能
GPT-4使用混合大模型?研究证明MoE+指令调优确实让大模型性能超群
GPT-4使用混合大模型?研究证明MoE+指令调优确实让大模型性能超群
160 0
|
机器学习/深度学习 API 算法框架/工具
Keras 高级教程:模型微调和自定义训练循环
我们在前两篇文章中介绍了如何使用 Keras 构建和训练深度学习模型的基础和中级知识。在本篇文章中,我们将探讨一些更高级的主题,包括模型微调和自定义训练循环。
|
自然语言处理 测试技术 开发者
刷新20项代码任务SOTA,Salesforce提出新型基础LLM系列编码器-解码器Code T5+
刷新20项代码任务SOTA,Salesforce提出新型基础LLM系列编码器-解码器Code T5+
188 0
|
存储 自然语言处理 并行计算
PyTorch 新库 TorchMultimodal 使用说明:将多模态通用模型 FLAVA 扩展到 100 亿参数
PyTorch 新库 TorchMultimodal 使用说明:将多模态通用模型 FLAVA 扩展到 100 亿参数
279 0