微调的基座模型使用的是Qwen-7B-Chat,下载基础模型地址如下: https://huggingface.co/Qwen/Qwen-7B-Chat/tree/main huggingface下载模型较慢,可以先下载仓库,然后一个一个下载模型 下载仓库GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1gitclonehttps://huggingface.co/Qwen/Qwen-7B-Chat一个一个下载模型wgethttps://huggingface.co/Qwen...
Qwen1.5-7B-Chat/ \ --lora-dir ./ckpt/Qwen1.5-7B-Chat-8TP-lora 参数说明: 1)--load-dir 指定lora微调时所使用的megatron权重目录 2)--save-dir 指定原始的HF开源权重目录,最后会自动生成mg2hg目录存放合并后的权重 3)--lora-dir 指定lora微调权重目录注意:若HF开源权重目录下存在mg2hg目录,请备份后再...
本节我们简要介绍如何基于 transformers、peft 等框架,对 Qwen-7B-Chat 模型进行 Lora 微调。Lora 是一种高效微调方法,深入了解其原理可参见博客:知乎|深入浅出Lora。 本节所讲述的代码脚本在同级目录 04-Qwen-7B-Chat Lora 微调 下,运行该脚本来执行微调过程,但注意,本文代码未使用分布式框架,微调 Qwen-7B-Chat...
首先我们要准训练模型的代码,这里我们使用的modelscope上的Qwen-7B-chat模型,大家自行下载即可。 OK,模型下载完毕之后,我们就要准备代码文件。其实全量微调和Lora微调的代码基本一样,都采用了Trainer类来进行训练。只不过在全量微调的时候没有加载LoraConfig,那我就直接给出代码,如果对代有什么问题,大家可以先自行探索Qw...
随着人工智能技术的飞速发展,大型语言模型(LLM)如雨后春笋般涌现,其中Qwen1.5-7B-Chat以其强大的语言生成能力和广泛的应用潜力受到广泛关注。然而,预训练模型通常面向通用场景,难以满足特定领域的精细需求。本文将深入探讨如何利用LoRA(Low-Rank Adaptation)微调技术和Firefly工具,对Qwen1.5-7B-Chat模型进行定制优化,并快速...
glm3-6b和qwen-7b报错一样,但是使用单卡推理可正常对话,使用八卡分布式权重会报错,是目前不支持使用微调后的分布式权重进行chat_web对话推理吗? 进行chat_web的predict_qwen_7b.yaml内容如下: seed: 0 output_dir: './output' # path to save checkpoint/strategy load_checkpoint: '/home/data/hljzh/qwen-...
qwen1.5-7b-chat微调: deepspeed --num_gpus 2 src/train_bash.py --deepspeed ./Qwen1.5/examples/sft/ds_config_zero2_new.json --stage sft --do_train --model_name_or_path './Qwen1.5-7B-Chat' --dataset huxijin_luxun_alpace --finetuning_type lora...
启动脚本进行微调,修改yaml文件启动以下指令进行微调cd mindformers/research bash run_singlenode.sh "python qwen/run_qwen.py \ --config qwen/run_qwen_7b_lora.yaml \ --load_checkpoint /data/qwen/models/Qwen-7B-Chat \ --use_parallel True \ --run_mode finetune \ --auto_trans_ckpt True \...
com/modelscope/swift/blob/main/examples/pytorch/llm/scripts/qwen_7b_chat/lora/sft.sh微调文档：...
一、环境搭建 二、模型与词表文件获取 方法1：通过魔塔社区手动下载通义千问1.5-7B-Chat模型。方法2：使用命令终端配合git-lfs进行高效下载。三、权重转换与处理 四、数据集处理 五、全参微调 六、Lora微调 七、推理验证 升腾910B在通义千问Qwen1.5-7B-Chat模型上的部署与验证，展现出强大的微调...