PEFT 方法旨在解决这两个问题,PEFT 方法仅微调少量 (额外) 模型参数,同时冻结预训练 LLM 的大部分参数,从而大大降低了计算和存储成本。 HuggingFace 开源的一个高效微调大模型的PEFT库,目前包含LoRA,Prefix Tuning,Prompt Tuning,P-Tuning 四种算法,下面简要介绍后三种: Prefix Tuning Prefix Tuning 算法是根据 下游...
⚠️ 本项目中LLaMA-2模型与Alpaca-2模型使用相同的tokenizer,不再进行区分。 --dataset_dir: 指令精调数据的目录,包含一个或多个以json结尾的Stanford Alpaca格式的指令精调数据文件 --validation_file: 用作验证集的单个指令精调文件,以json结尾,同样遵循Stanford Alpaca格式 --use_flash_attention_2: 启用Fl...
import jsonwith open("alpaca-bitcoin-sentiment-dataset.json", "w") as f: json.dump(dataset_data, f)模型权重 虽然原始的Llama模型权重不可用，但它们被泄露并随后被改编用于HuggingFace Transformers库。我们将使用decapoda-research6:BASE_MODEL = "decapoda-research/llama-7b-hf"model = LlamaForCausalLM...
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 ...
███████████████████████████████████████████████████████████|2/2[00:06<00:00,3.03s/it]Downloading and preparing dataset json/default to /root/.cache/huggingface/datasets/json/default-8d30498d25a7aa2b/0.0.0/0f7e...
LLaMA删除了绝对位置嵌入,取而代之的是在网络的每一层添加旋转位置嵌入(RoPE),RoPE的实现参见这里[2]。当前 HuggingFace 已经实现了 LLaMA 模型 代码,可通过以下方式直接调用: from transformersimport LlamaForCausalLM USE_8BIT = True # use 8-bit quantization; otherwise, use fp16 ...
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:javascript 代码运...
目前，研究人员已经提供了所有模型的完整权重作为huggingface存储库。用户可以使用以下命令在本地启动一个API服务器，地址为http://localhost:18888。其中，服务器与openai包，以及ChatCompletions协议兼容（请注意，某些功能可能不完全支持）。用户可以通过设置以下方式指定openai包的服务器：openai.api_base = "http://...
LLaMA删除了绝对位置嵌入,取而代之的是在网络的每一层添加旋转位置嵌入(RoPE),RoPE的实现参见这里[2]。当前 HuggingFace 已经实现了 LLaMA 模型 代码,可通过以下方式直接调用: from transformers import LlamaForCausalLMUSE_8BIT = True # use 8-bit quantization; otherwise, use fp16model = LlamaForCausalLM....
create a LoRA adapted model using huggingface'sPEFT config=LoraConfig(r=lora_r,# the lora ranklora_alpha=lora_alpha,# a weight scaling factor, think of it like learning ratetarget_modules=lora_target_modules,# transformer modules to apply LoRA tolora_dropout=lora_dropout,bias="none",task_ty...