在Alpaca-LoRA 项目中,作者提到,为了廉价高效地进行微调,他们使用了Hugging Face的PEFT。PEFT 是一个库(LoRA 是其支持的技术之一,除此之外还有Prefix Tuning、P-Tuning、Prompt Tuning),可以让你使用各种基于 Transformer 结构的语言模型进行高效微调。下面安装PEFT。 git clone https:
如何使用 Alpaca-LoRA 微调 LLaMA 在Alpaca-LoRA 项目中,作者提到,为了廉价高效地进行微调,他们使用了 Hugging Face 的 PEFT。PEFT 是一个库(LoRA 是其支持的技术之一),可以让你使用各种基于 Transformer 的语言模型并使用 LoRA 对其进行微调。好处在于,它允许你在一般的硬件上廉价而有效地微调模型,并有较小的(也...
Alpaca-LoRA的核心思想在于,它不需要对整个LLaMA(7B)模型进行大量的参数训练,而只需要调整模型中的一小部分参数。这种微调方式不仅降低了计算资源的需求,还大大提高了训练速度。实验表明,仅通过20分钟的微调,Alpaca-LoRA就能达到与斯坦福羊驼模型相当的效果,这无疑为NLP领域的研究者和开发者提供了一种全新的思路和方法。
在实际应用中,Alpaca-Lora可以用于各种自然语言处理任务,如智能客服、文本生成和摘要等。通过快速微调模型,我们可以使其更好地适应特定领域的数据和需求,从而提高任务完成的质量和效率。 总的来说,Alpaca-Lora为我们提供了一种全新的方式来快速微调大型语言模型。通过利用LoRA技术,我们可以在短时间内实现对模型的优化,实...
这段代码演示了如何加载微调后的模型并生成回答: 加载模型:首先加载原始 Qwen2-0.5B 模型,再通过PeftModel.from_pretrained()合并LoRA 参数。这就给原始模型打上了补丁。 生成回答:输入一个指令(如“可再生能源的影响”),通过generate()生成文本。max_new_tokens=200限制生成长度,避免输出过长。 使用“原始模...
准备用于微调的资源。我决定使用Meta的LLama3模型进行训练，在开始之前，找到它的名称和地址，并记录下来。这样，在执行微调时，模型文件会自动下载，无需预先下载。该模型的名称是：/meta-llama/Meta-Llama-3-8B。将下载的“Alpaca-LoRA项目”放置在一个指定的文件夹内，例如/home/abc/alpaca-lora。同时，也将训练...
dockerbuild-tsoulteary/llama:alpaca-lora-finetune.-fdocker/Dockerfile.lora-finetune 稍等片刻,镜像构建完毕之后,就能够开始玩了。 对LLaMA 7B 大模型进行 fine-tune 想要对 LLaMA 进行单卡的模型微调,一共分为四步。 准备模型文件 为了方便 fine-tune,确认你的模型目录和下面保持一致: ...
之前尝试了从0到1复现斯坦福羊驼(Stanford Alpaca 7B),Stanford Alpaca 是在 LLaMA 整个模型上微调,即对预训练模型中的所有参数都进行微调(full fine-tuning)。但该方法对于硬件成本要求仍然偏高且训练低效。 因此, Alpaca-Lora则是利用 Lora 技术,在冻结原模型 LLaMA 参数的情况下,通过往模型中加入额外的网络层,并...
!python generate.py \ --load_8bit \ --base_model 'decapoda-research/llama-7b-hf' \ --lora_weights 'curiousily/alpaca-bitcoin-tweets-sentiment' \ --share_gradio 简单的界面如下：总结 我们已经成功地使用LoRa方法对Llama 模型进行了微调，还演示了如何在Gradio应用程序中使用它。如果你对...
低秩自适应(LoRA)是一种微调模型的技术,它比以前的方法有一些优点: 它速度更快,使用的内存更少,这意味着它可以在消费级硬件上运行。 输出要小得多(兆字节,而不是吉字节)。 可以在运行时将多个经过微调的模型组合在一起。 上个月,我们写了一篇关于使用LoRA快速微调稳定扩散的博客。我们的朋友Simon Ryu(又名@...