model = get_peft_model(model, config) step 2. 准备data 和 trainer 并进行训练 data = load_dataset(data_path) trainer = transformers.Trainer( model=model, train_dataset=train_data, eval_dataset=val_data, args=transformers.TrainingArguments( per_device_train_batch_size=micro_batch_size, gradient...
Alpaca Data API是您新的入门数据API,可用于构建交易应用程序和算法交易策略,并且可以免费使用。 与众所周知的昂贵的合并市场数据馈送相比,它提供的实时股价数据的价格准确性高达99.95%。 | Alpaca Data API怎么样,是否值得买 | Mergeek.com
--data_cache_dir: 指定一个存放数据缓存文件的目录 --output_dir: 模型权重输出路径 其他参数(如:per_device_train_batch_size、training_steps等)是否修改视自身情况而定。 lr=2e-4 lora_rank=8 lora_alpha=32 lora_trainable="q_proj,v_proj,k_proj,o_proj,gate_proj,down_proj,up_proj" modules_to...
Alpaca dataset from Stanford, cleaned and curated. Contribute to gururise/AlpacaDataCleaned development by creating an account on GitHub.
README edit ./utils/symbols.js uncomment gather_all_symbols() in alpaca.js function is set to gather '`Min' data bars run node alpaca.js each symbol is spaced apart about 1.5 min, allowing time to leap-frog each month pulling data, it will stop around Nov. 2017 ...
data = load_dataset("json", data_files="alpaca-bitcoin-sentiment-dataset.json")data["train"]结果如下：Dataset({ features: ['instruction', 'input', 'output'], num_rows: 1897})接下来，我们需要从加载的数据集中创建提示并标记它们:def generate_prompt(data_point): return f"""Below...
本文以搭建Alpaca-LoRa为例,演示如何使用DataCache。通过DataCache提前拉取llama-7b-hf模型数据和alpaca-lora-7b权重数据,然后在创建Alpaca-LoRa应用Pod时直接挂载模型和权重数据,可以免去在Pod中拉取数据的等待时间,加速Apache-LoRa启动过程。 背景信息 Alpaca-LoRa是一种使用Lora技术在LLaMA模型进行微调的轻量级语言模型...
data=load_dataset("json",data_files="alpaca-bitcoin-sentiment-dataset.json")data["train"] 结果如下: 代码语言:javascript 复制 Dataset({features:['instruction','input','output'],num_rows:1897}) 接下来,我们需要从加载的数据集中创建提示并标记它们: ...
step 2. 准备data 和 trainer 并进行训练 data=load_dataset(data_path)trainer=transformers.Trainer(model=model,train_dataset=train_data,eval_dataset=val_data,args=transformers.TrainingArguments(per_device_train_batch_size=micro_batch_size,gradient_accumulation_steps=gradient_accumulation_steps,warmup_steps...
--output_dir /data/nfs/guodong.li/output/alpaca/sft_7b \ --num_train_epochs 1 \ --per_device_train_batch_size 4 \ --per_device_eval_batch_size 1 \ --gradient_accumulation_steps 4 \ --evaluation_strategy "no" \ --save_strategy "steps" \ ...