batch_size越大,并行计算消耗的显存越高。因此在低显存情况下,可以选用batch_size=1,gradient_accumulation_steps=16。训练会在iter%gradient_accumulation_steps==0时集中进行一次参数更新。在iter%gradient_accumulation_steps!=0时,会将梯度值不断累加到参数上,这样就相当于将batch_size扩大了gradient_accumulation_ste...
经过一通分析后,我们发现,新的训练方式改变了短 answer 数据的 loss 占比,毕竟模型在计算 loss 的时候,是先算一个句子内每个 token 的 平均 loss,再算一个 batch_size 内的平均 loss。 分类任务的 answer 通常只有 1 个 token:不 concat 的时...
(1)在InternStudio上,batch_size=1时,20G显存占用也是11G左右: (2)在WSL ubuntu 22.04环境上,batch_size=1时,显存占用为14G-15G左右: 在 对InternLM二代模型进行食谱数据集的微调的时候: (1)在InternStudio上,batch_size=1时,显存占用15G左右: (2)在WSL ubuntu 22.04环境上,batch_size=1时,24G显存占用...
经过一通分析后,我们发现,新的训练方式改变了短 answer 数据的 loss 占比,毕竟模型在计算 loss 的时候,是先算一个句子内每个 token 的 平均 loss,再算一个 batch_size 内的平均 loss。 分类任务的 answer 通常只有 1 个 token:不 concat 的时候,它的 loss 贡献就是 1 / batch_size;concat 的时候,它就...
per_device_eval_batch_size=batch_size, num_train_epochs=num_epochs, weight_decay=0.01, evaluation_strategy="epoch", save_strategy="epoch", load_best_model_at_end=True, ) 最后,我们创建一个trainer()对象并对模型进行微调! # creater trainer object ...
奖励模型的代码实现在training/utils/model/reward_model.py中。reward model的输出类似于回归任务,将大模型的输出,然后经过N ✖️ 1 的线性层,得到一个batch size ✖️ seq len ✖️ 1的输出。在训练过程中,使用到的loss是二元交叉熵,确保每个prompt 的 chosen分数都是要大于rejected。
batch_size: 64 metric: - accuracy - f1 方案(Recipe) 方案是Torchtune提供的一系列预置的微调流程。每个方案都针对特定的场景和任务,提供了一套优化的实现和最佳实践。用户可以直接使用这些方案,也可以基于它们进行定制和扩展。 Torchtune内置了多个常用的方案,如: ...
通过减少每个小批次中的批量大小(batch size),可以减少每个小批次中的梯度大小,从而减少所需的显存(内存?)。然而,这种方法可能会导致较大的计算误差,因此需要谨慎使用。三、省显存(内存?)的大语言模型推理方法在模型推理阶段,通常需要将模型加载到显存(内存?)中以进行预测。为了减少显存(内存?)的使用量,可以使用...
'batch_size': parameters["BATCH_SIZE"], 'shuffle': True, 'num_workers': 0 } training_loader = DataLoader(training_set, **dataloader_paramaters) optimizer = torch.optim.Adam(params = model.parameters(), lr=parameters["LEARNING_RATE"]) for epoch in range(parameters["EPOCHS"]): train(epo...
Global BatchSize:调整 bs 可以加快训练速度,但是也会增加显存占用,需要根据 GPU 资源调整。 1、数据集准备 数据集的质量对模型微调至关重要,毫不夸张的说,微调后的模型效果 80%取决于 SFT 训练数据,少量高质的数据要比大量低质或者普通的数据要好很多。