ostris/ai-toolkit ostris/ai-toolkitPublic NotificationsYou must be signed in to change notification settings Fork517 Star4.6k main BranchesTags Code Releases No releases published Sponsor this project patreon.com/ostris Packages No packages published...
这种方法充分利用了现有大模型的基础架构,再加上企业内部的专有数据进行定制化调整,能够大大降低训练成本并提高模型的适应性和效率。一个典型的技术就是LoRa(Low-Rank Adaptation)技术,它通过优化参数空间,使得企业能够在不重新训练整个模型的情况下,针对特定任务进行快速微调。 这部分技术内容并不是我们目前关注的重点,...
setup_modal_training.bat Improve setup script error handling and add Hugging Face token Jan 28, 2025 setup_modal_training.sh Add MacOS support for FLUX LoRA training setup Feb 6, 2025 fork fromhttps://github.com/ostris/ai-toolkitwith some adjustments to fix issues when training LoRA on Modal...
代码地址:GitHub - microsoft/LoRA: Code for loralib, an implementation of "LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models" 二、原理 LoRA(Low-Rank Adaptation)的核心思想是在预训练模型的权重矩阵中添加低秩矩阵来实现微调。在预训练权重矩阵旁边添加了一个旁路,从而实现对模型的微调,同时冻结了预训练权...
在模型层面，可以在训练目标中加入公平性约束，或者采用对抗性训练 (Adversarial Training) 来消除模型对...
开源LLM 的全量微调、高效微调方法,包括分布式全量微调、LoRA、ptuning 等。 GitHub地址:https://github.com/datawhalechina/self-llm 9.gemini 的 promt 教程 这是由Lee Boonstra 等 Google 团队成员联合编写的《Prompt Engineering》提示词工程。这份白皮书主要围绕 Gemini 模型的提示词(Prompt)使用方法展开。
根据以上目录树中,toolkit/training/eval中的MMMU可知,这里可选模型包括:llava1.5_13b、qwen_vl,并且给出了对应的example_outputs,由于baseline选用的是llava,以Accounting任务为例,这里主要考察多模态对于视觉计数的能力,其对应 json格式为:json [ { "id": "validation_Accounting_1", "question_type": "...
近日,Unsloth公司震撼发布了Qwen3的动态量化2.0版本,这一创新技术为显存资源有限的用户带来了前所未有的本地运行解决方案。据悉,新版本通过一系列优化手段,在保持高水准准确性的同时,大幅度降低了对显存的需求,这一消息迅速在各大社交平台引发了热烈讨论。
之后安装Lora训练器: cd .. #回到上层目录 git clone https://github.com/derrian-distro/LoRA_Easy_Training_Scripts cd LoRA_Easy_Training_Scripts git submodule init #初始化git子模块 git submodule update #升级子模块 cd sd_scripts pip install --upgrade -r requirements.txt #升级文本下的依赖 ...
lora_name = self.job.name 1 change: 1 addition & 0 deletions 1 toolkit/config_modules.py Original file line numberDiff line numberDiff line change @@ -244,6 +244,7 @@ def __init__(self, **kwargs): self.start_step = kwargs.get('start_step', None) self.free_u = kwargs.get...