Stanford Alpaca中的alpaca_data.json文件即是他们用于训练的指令数据集,我们可以直接使用该数据集进行模型精调。但是在Alpaca-LoRA中提到该数据集存在一些噪声,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更好结果。 模型精调 Stanford Alpaca 使用 Hugging Fac...
数据准备的最后一步是将数据集分成单独的训练集和验证集:train_val = data["train"].train_test_split( test_size=200, shuffle=True, seed=42)train_data = ( train_val["train"].map(generate_and_tokenize_prompt))val_data = ( train_val["test"].map(generate_and_tokenize_prompt))我们...
The primary goal of this project is to provide a cleaned and curated version of the Alpaca dataset that will improve the performance of natural language processing models trained on this data. By removing errors and inconsistencies, the goal is to improve performance of the fine-tuned llama model...
数据集加载 现在我们已经加载了模型和标记器,下一步就是加载之前保存的JSON文件,使用HuggingFace数据集库中的load_dataset()函数: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 data = load_dataset("json", data_files="alpaca-bitcoin-sentiment-dataset.json") data["train"] 结果如下: 代码语言:javasc...
alpaca_data-6382-9407-(jlh)中文-已完成.json alpaca_data-9407-12345-中文-未完成.json .gitignore LICENSE README.md after.jpg alpaca_data.json before.png merge.py 微调使用自己数据集成功方案.ipynb Breadcrumbs alpaca_chinese_dataset / 翻译后的中文数据/ Directory actions More options Latest commit ...
数据集加载 现在我们已经加载了模型和标记器,下一步就是加载之前保存的JSON文件,使用HuggingFace数据集库中的load_dataset()函数: 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...
在每个新epoch中,要用sampler.set_epoch(epoch)更新sampler打乱数据集。训练流程和普通深度学习训练流程一样。 # 这里根据自己的数据格式修改一下 for epoch in range(2): sampler.set_epoch(epoch) for data in dataloader: print(f'epoch {epoch}, rank {rank} data: {data}') data = data.to(device_id...
数据集加载 现在我们已经加载了模型和标记器,下一步就是加载之前保存的JSON文件,使用HuggingFace数据集库中的load_dataset()函数: data = load_dataset("json", data_files="alpaca-bitcoin-sentiment-dataset.json") data["train"] 1. 2. 结果如下: ...
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...
./ochat/data/run_data_pipeline.sh INPUT_FOLDER OUTPUT_FOLDER 1. 输入文件夹应包含一个ShareGPT文件夹,其中包含每个ShareGPT对话页面的.html文件。 数据处理流程包括三个步骤: - 清洗:对HTML进行清理并转换为Markdown格式,删除格式错误的对话,删除包含被屏蔽词汇的对话,并进行基于哈希的精确去重处理 ...