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[alibaba/easyexcel]导出小数位数问问题

bigdecimal 两位小数怎么解决，

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[alibaba/easyexcel]导入导出数据涉及数据字典

导入导出数据涉及数据字典的有什么好的处理方式吗

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[alibaba/easyexcel]使用ExcelReader问题

读取excel的时候使用下面这两个方法 ExcelReader reader = new ExcelReader(inputStream, ExcelTypeEnum.XLSX, null, listener); ExcelReader reader = new ExcelReader(inputStream, null, listener); 第一个可以读取excel文件内容，第一种方法提示已经

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[alibaba/easyexcel]多线程导出excel

鞥

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[alibaba/easyexcel]只写@ExcelProperty(value = "XXX")不能读取么？

只写@ExcelProperty(value = "XXX")不能读取么？业务需求对应的index可能会变，能不能只对应value的列呢

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[THUDM/ChatGLM-6B][BUG/Help] 用P-Tuning v2微调之后进行推理发现是乱码？

效果：用户：类型#裙*版型#显瘦*风格#文艺*风格#简约*图案#印花*图案#撞色*裙下摆#压褶*裙长#连衣裙*裙领型#圆领 ChatGLM-6B： WHICH衣的衣的衣，衣，衣，衣的衣，衣，衣，衣，衣，衣的衣，衣的衣，衣的衣，衣的衣，衣，衣的 "&衣，衣，衣的 "\"的 "\"的衣，衣， "\"的衣代码： import os import torch from transfo

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[THUDM/ChatGLM-6B][BUG/Help] ptuning v2微调后，权重为1 bias为0

如题：我在用新的模型做ptuning微调的时候，在广告生成数据集上损失一直是4.0左右。模型后几层权重均为1，checkpoint文件大小从13g降低到了400M。 ptuning训练 LR=2e-3 PRE_SEQ_LEN=128 TRAIN_DATA_DIR=xxx/AdvertiseGenMini MODEL_DIR=xxx/lm/chatglm-6b MODEL_DIR=xxx/a

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[THUDM/ChatGLM-6B]token padding之后推理结果不对，推理不出来

1、inputs = tokenizer([prompt], return_tensors="pt", padding='max_length', max_length=64)对token进行padding,推理结果不对 2、想要定长推理，所以每增加一个token，就删除一个padding ![Uploading image.png…]() Environment - OS:Ubuntu

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[THUDM/ChatGLM-6B]训练数据labels打印出来全是-100

执行 bash train.sh 打印labels全是-100，训练完成之后调用模型，输出的全是空 1.训练数据参考的示例 2.模型训练成功，训练完成也能调用。查看日志发现打印的labels全是-100，调用pt模型，输出为空 Environment - OS:centos7 - Python:3.9 - Transformers:4.27.1 - PyTorch:1.13 - CUDA

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[THUDM/ChatGLM-6B]请问怎么构建属于自己的数据集，或者CLM可以训练的数据集

自己按照官方提供的数据集格式，编写了十几条问答数据训练完成之后一点效果没有，想问问大家是怎么实现的 Environment - OS: - Python: - Transformers: - PyTorch: - CUDA Support (`python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"`) :

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[THUDM/ChatGLM-6B]用ptv2微调，多卡跑，为啥第一张卡显存占满了，报oom

由于用量化的模型效果不佳，尝试用的fp16训，在8*v100出现，第一张卡报oom，但其他卡显存占用不高，有什么好的解决方式 v100 是否上可以训 fp16 run train.sh Environment 8*v100 cuda 11.2 batch size 1

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[THUDM/ChatGLM-6B][Help] <ptuning时使用了多少条数据获得了较好的效果>

想问下各位已经微调过的同志，ptuning要获得较好效果需要使用多少条数据 Environment - OS: - Python: - Transformers: - PyTorch: - CUDA Support (`python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"`) :

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[THUDM/ChatGLM-6B][BUG/Help] <词表替换>

现在想要微调的项目中，有一些不在当前词表里面的token，想替换成词表中这样的token，词表中好像只有这一个。有什么解决办法吗？<|blank_*|>这些也是待使用的token吗？ Environment - OS: - Python: - Transformers: - PyTorch: - CUDA Support (`python -c "import torch; p

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[THUDM/ChatGLM-6B][BUG/Help] ptuning后多次加载问同一个问题，回复不相同

用广告生成数据集ptuning以后，加载多次询问同一个问题，模型回复不相同请问是什么原因呢？看起来像是模型某个参数在每次加载时是随机初始化的？有大佬帮忙看一下吗？ Expected Behavior No response 使用广告数据集ptuning后，pre_seq_len=64 加载多次询问“你是谁” Environment - OS:Linux - Python:3.9 - Tra

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[THUDM/ChatGLM-6B]通过ptuning微调参数加载checkpoint后，推理逻辑不对了

这个是不是有问题呢，加载训练完后的checkpoint后，之前的推理逻辑都没了，这是加载训练checkpoint的代码这个结果明显不对啊训练用的json就是文档里的 bash ptuning/train.sh bash ptuning/evaluate.sh streamlit run web_demo2.py --server.port 6006 Environment -

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[THUDM/ChatGLM-6B]chtglm量化后模型推理速度更慢了是什么原因？

模型量化后推理速度更慢 int8 量化速度更快直接 run Environment - OS: Ubuntu 20.04 - Python:3.8 - Transformers: - PyTorch: - CUDA Support (`python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"`) :

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[THUDM/ChatGLM-6B][BUG/Help] 使用deepspeed做全量finetune的时候，开启warmup_steps，保存下来的模型参数特别大。

使用deepspeed做全量finetune的时候，开启warmup_steps，保存下来的模型参数特别大。保存下来3块模型，每块23g如图但是加入我没有打开warmup_steps，就只保存下来两块模型，每个12g 请问有大佬遇到过吗训练脚本如下 LR=1e-4 MASTER_PORT=$(shuf -n 1 -i 10000-65535) deepspeed --num_gpu

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[alibaba/easyexcel]设置单元格内容格式setDataFormat不生效的问题

大佬，我在用WriteCellStyle去设置内容的单元格格式，里面有个dataFormat的属性。在set的时候，这个属性的传值是什么？是BuiltinFormats里的_formats数组的每个格式的index吗？能举个例子吗？比如我要设置个自定义格式"@"来作为文本占位符，在_formats数组里是最后一个，index也就是49，但是我setDataFormat((short)49)，没有效

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[alibaba/easyexcel]如何动态维护字段的列数

求教如何动态维护字段的列数当excel有很多列时,在Model前面几列添加字段后,需要依次修改后续字段列数,有什么动态设置的方法吗?

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[alibaba/easyexcel]升级2.1.0-beta2后使用SimpleRowHeightStyleStrategy设置表头高度无效

@Test public void testHeight() { SimpleRowHeightStyleStrategy rowHeightStyleStrategy = new SimpleRowHeightStyleStrategy((short)150, (short)120); EasyExcel.write("C:\Users\Administrator\Desktop\test2.x