将LoRA 权重合并回基础模型 封装为Docker镜像并进行推理 结语 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...
首先,两个星期前来自斯坦福几位聪明的同学,带来了他们的“斯坦福羊驼”项目:tatsu-lab/stanford_alpaca,通过使用 OpenAI 的API,从ChatGPT获取了5万2千条数据,然后借助了一台搭载 4 颗 80G 显存的 A100 GPU服务器完成了 7B 的 LLaMA 模型的微调,带来了令人惊艳的效果,达到类似text-davinci-003的评估结果,验证了...
!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...
docker build -t soulteary/llama:alpaca-lora-65b-finetune . -f docker/Dockerfile.lora-65b-finetune 接着,我们执行下面的命令,就能够进入启用多卡微调训练的环境容器啦: docker run --gpus all --ipc=host --ulimitmemlock=-1 --ulimitstack=67108864\--rm -it\-v /home/soulteary/project/llama-docke...
近日,一项使用Alpaca-Lora基于LLaMA(7B)实现快速微调的研究引发了广泛关注。这一技术不仅大幅缩短了微调时间,还实现了与斯坦福羊驼相当的效果,堪称大模型微调领域的奇迹。 首先,我们需要了解什么是Alpaca-Lora和LLaMA。Alpaca-Lora是一种基于Transformer架构的自然语言处理模型,它采用LoRA(Low-Rank Adaptation)技术进行微调,...
在进行微调之前,需要准备相应的训练数据集和验证数据集。数据集应该包含输入文本和对应的标签或输出文本。同时,需要对数据进行预处理,如分词、去停用词、填充等,以适应LLAMA模型的输入要求。 三、微调过程 加载LLAMA模型 使用Alpaca-Lora工具加载LLAMA模型,可以选择加载预训练模型或已微调过的模型。 定义微调任务 根据具...
本文将介绍使用LoRa在本地机器上微调Alpaca和LLaMA,我们将介绍在特定数据集上对Alpaca LoRa进行微调的整个过程,本文将涵盖数据处理、模型训练和使用流行的自然语言处理库(如Transformers和hugs Face)进行评估。此外还将介绍如何使用grado应用程序部署和测试模型。
对于想要训练自己的类 ChatGPT 模型(包括中文版类 ChatGPT)但又没有顶级算力资源配置的研究者来说,这无疑是一大惊喜。因此,在 Alpaca-LoRA 项目问世后,围绕该项目的教程和训练成果不断涌现,本文将介绍其中的几个。 如何使用 Alpaca-LoRA 微调 LLaMA
第一部分 LLaMA的代码级解读:RMSNorm/SwiGLU/RoPE/Transformer 1.1 Meta发布LLaMA((7B 13B 33B 65B):参数少但多数任务的效果好于GPT3 一直致力于LLM模型研究的国外TOP 3大厂除了OpenAI、Google,便是Meta(原来的Facebook) Meta曾第一个发布了基于LLM的聊天机器人——BlenderBot 3,但输出不够安全,很快下线;再后来...
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...