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,并只训练这些新增的网络层参数。由于这些新增参数数量较少,这样不仅微调的成本显著下降(使用一块 RTX 4090 显卡,只用 5 个小时就训练了一个与 Alpaca 水平相当的模型,将这类模型对算力的需求降到了消费级),还能获得和全模型微调
!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...
Alpaca-Lora是一种轻量级的模型压缩技术,它通过优化模型参数和结构,使得模型在保持高性能的同时,减少计算量和内存占用。而LLaMA(7B)则是一种大型的自然语言处理模型,具有强大的文本生成和理解能力。将Alpaca-Lora与LLaMA(7B)相结合,可以实现快速而高效的微调过程。 在实际应用中,我们使用了Alpaca-Lora对LLaMA(7B)进行...
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,可以显著减少计算资源和时间成本。而LLaMA(7B)则是一种大规模的预训练语言模型,具有强大的语言理解和生成能力。 那么,如何在LLaMA(7B)基础上使用Alpaca-Lora实现快速微调...
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。…
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...
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...
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...
在自定义数据集上微调Alpaca和LLaMA 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。
使用LoRa微调Alpaca和LLaMA模型,涵盖数据处理、训练及评估,部署于Gradio应用。利用BTC Tweets Sentiment数据集,通过Hugging Face库实现模型训练与测试,显著提升情感分析效能。