可以看到,在一台8卡的A800服务器上面,基于Alpaca-Lora_data_cleaned.json指令数据大概20分钟左右即可完成参数高效微调,相对于斯坦福羊驼训练速度显著提升。 参考文档: LLaMA Stanford Alpaca:斯坦福-羊驼 Alpaca-LoRA 于 202501-16 :58・IP 属地四川 内容所属 AI工程...
--base_model 'decapoda-research/llama-7b-hf' \ --data_path 'yahma/alpaca-cleaned' \ --output_dir './lora-alpaca' \ --batch_size 128 \ --micro_batch_size 4 \ --num_epochs 3 \ --learning_rate 1e-4 \ --cutoff_len 512 \ --val_set_size 2000 \ --lora_r 8 \ --lora_alp...
因此，他们对该数据集做了清洗后得到了alpaca_data_cleaned.json文件。采用该数据集进行训练大概率会得到...
此外,如果你有指令调优数据集,则可以在 finetune.py 中编辑 DATA_PATH 以指向自己的数据集。需要注意的是这一项操作应该确保数据格式与 alpaca_data_cleaned.json 相同。接下来运行微调脚本: 微调过程在 40GB A100 GPU 上花费 3.5 小时,对于处理能力较低的 GPU 则需要更多时间。 最后一步用 Cog 运行模型: 教程...
打开浏览器,输入URL:https://localhost:7860进行测试。 结语 从上面可以看到,在一台8卡的A800服务器上面,基于Alpaca-Lora针对alpaca_data_cleaned.json指令数据大概20分钟左右即可完成参数高效微调,相对于斯坦福羊驼训练速度显著提升。 参考文档: LLaMA Stanford Alpaca:斯坦福-羊驼 Alpaca-LoRA...
1：运行前请初始化GPT环境 conda activate gpt2：微调 cd /opt/alpaca-lora-main && python finetune.py --base_model '/opt/llama-7b-hf' --data_path 'yahma/alpaca-cleaned' --output_dir './lora-alpaca'这里可能需要很长时间，可以去做别事情。3：推理 cd /opt/alpaca-lora-main && python ...
$ python finetune.py \--base_model'decapoda-research/llama-7b-hf'\--data_path'yahma/alpaca-cleaned'\--output_dir'./lora-alpaca'\--batch_size128\--micro_batch_size4\--num_epochs3\--learning_rate1e-4\--cutoff_len512\--val_set_size2000\--lora_r8\--lora_alpha16\--lora_dropout0....
此外,如果你有指令调优数据集,则可以在 finetune.py 中编辑 DATA_PATH 以指向自己的数据集。需要注意的是这一项操作应该确保数据格式与 alpaca_data_cleaned.json 相同。接下来运行微调脚本: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 cog run python finetune.py...
此外,如果你有指令调优数据集,则可以在 finetune.py 中编辑 DATA_PATH 以指向自己的数据集。需要注意的是这一项操作应该确保数据格式与 alpaca_data_cleaned.json 相同。接下来运行微调脚本: cog run python finetune.py 微调过程在 40GB A100 GPU 上花费 3.5 小时,对于处理能力较低的 GPU 则需要更多时间。
使用的是hugging face的luodian/llama-7b-hf,数据用的是yahma/alpaca-cleaned,也是来自hugging face,--nproc_per_node=4代表用四张卡进行训练,其他的超参数就根据自己的情况来调 1、运行上面代码后,先加载一个prompter 用于把训练数据替换掉里面的这些框便于标准化 ...