通过微调,可以在不完全重训模型的情况下,有效利用预训练模型的学习能力,节约资源和时间。 笔者本打算记录微调Llama3的过程,但发现Hugging Face目前直接支持的Llama3-hf版本。因此笔者转而记录自己微调Llama2的经验,Llama3的微调经验会在今后补充上。本文的撰写参考了Meta官方微调说明[1]以及博客文章[2][3]。 工具...
quantization_config=bnb_config, use_cache=False, device_map="auto")model.config.pretraining_tp = 1# 通过对比doc中的字符串，验证模型是在使用flash attentionif use_flash_attention:from utils.llama_patch import forward assert model.model.layers[].self_attn.forward.__doc__ == forward.__doc_...
merged_model_dir = '../llama2-7b-merged'tokenizer= LlamaTokenizer.from_pretrained(base_model_dir, trust_remote_code=True) model = LlamaForCausalLM.from_pretrained(base_model_dir, load_in_8bit=False, device_map='auto') model = PeftModel.from_pretrained(model, finetune_model_dir) # model...
加载预训练模型:使用Hugging Face的Transformers库或其他类似的库加载预训练的Llama2模型。 开始微调:使用配置好的训练参数对预训练的Llama2模型进行微调。在训练过程中,您可以使用适当的监控工具来跟踪模型的性能和收敛情况。 评估和调整:在微调完成后,使用测试数据对模型进行评估,并根据评估结果调整训练参数或尝试其他优...
Llama2是一系列预训练的大型语言模型,其参数规模从70亿到700亿不等。通过微调,我们可以使Llama2适应特定任务,提高模型在特定领域的性能。下面我们将介绍Llama2微调的基本步骤和最佳实践。 数据准备在进行微调之前,我们需要准备训练数据。确保数据的质量和数量是微调成功的关键因素之一。数据集应包含与目标任务相关的文本...
基于 Llama v2 进行实验 在 TRL 中实现 DPO 训练器的好处是，人们可以利用 TRL 及其依赖库 (如 Peft 和 Accelerate) 中已有的 LLM 相关功能。有了这些库，我们甚至可以使用 bitsandbytes 库提供的 QLoRA 技术 来训练 Llama v2 模型。有监督微调 如上文所述，我们先用 TRL 的 SFTTrainer 在 SFT 数据子集上...
arr = [i for i in range(11) if i % 2 == 0]看样子还是很不错的 总结 以上就是我们微调llama2的完整过程，这里面的一个最重要的步骤其实是提示的生成，一个好的提示对于模型的性能也是非常有帮助的。https://avoid.overfit.cn/post/9794c9eef1df4e55adf514b3d727ee3b 作者：Eduardo Muñoz ...
阿里云率先支持llama2云端微调+部署!低代码/全版本/保姆级教程 #Llama2 #PAI #阿里云 #云端部署 #大模型 - 阿里云于20230801发布在抖音,已经收获了1009.3万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
LLM大模型微调实操(三) Llama2-chat-13B-Chinese-50w微调#人工智能 #大模型 #大模型算力 #大模型微调 #大模型训练 - AI-人工智能技术于20240522发布在抖音,已经收获了27.6万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
Llama 2-Chat是 Llama 2 的一款令人印象深刻的微调版本，专为对话用例而设计。图片来源：Meta AI 为了优化模型，研究人员最初使用监督微调 (SFT) 和原始 LLaMA 论文中公开提供的指令调整数据。后来，他们收集了数千个高质量 SFT 数据示例。他们发现，专注于 Meta AI 注释工作中较小但更优质的示例集可以带来显著的...