可扩展性和效率:尽管应用了LoRA和4bit量化,使模型更容易被更多的人接受, 但当与原来的LLaMA相结合时,模型的大尺寸和复杂性会导致部署上的困难,特别是对于计算资源有限的用户。这个问题可能会阻碍这些模型在各种应用中的可及性和广泛采用。 参考文献: [1] arxiv.org/pdf/2304.0817 ...
以下是各原模型和4-bit量化后的大小,转换相应模型时确保本机有足够的内存和磁盘空间(最低要求): 2.5.合并模型 前面提到LoRA模型无法单独使用,必须与原版LLaMA进行合并才能转为完整模型,以便进行模型推理、量化或者进一步训练。请选择以下方法对模型进行转换合并。 具体内容请参考本项目 >>>📚 GitHub Wiki 3.本地推...
量化后大小(4-bit) 3.9 GB 7.8 GB 17.2 GB 38.5 GB 2.5.合并模型 前面提到LoRA模型无法单独使用,必须与原版LLaMA进行合并才能转为完整模型,以便进行模型推理、量化或者进一步训练。请选择以下方法对模型进行转换合并。 方式适用场景教程 在线转换 Colab用户可利用本项目提供的notebook进行在线转换并量化模型 链接 手动...
以下是各原模型和4-bit量化后的大小,转换相应模型时确保本机有足够的内存和磁盘空间(最低要求): 2.5.合并模型 前面提到LoRA模型无法单独使用,必须与原版LLaMA进行合并才能转为完整模型,以便进行模型推理、量化或者进一步训练。请选择以下方法对模型进行转换合并。 具体内容请参考本项目 >>>📚 GitHub Wiki 3.本地推...
以下是各原模型和4-bit量化后的大小,转换相应模型时确保本机有足够的内存和磁盘空间(最低要求): 2.5.合并模型 前面提到LoRA模型无法单独使用,必须与原版LLaMA进行合并才能转为完整模型,以便进行模型推理、量化或者进一步训练。请选择以下方法对模型进行转换合并。
--lora_weights './lora-alpaca-zh' \ --load_8bit 其中./lora-alpaca-zh目录下的文件,就是我们刚刚fine tuning模型训练的参数所在位置,启动服务的时候把它加载到内存(这个内存指的是GPU内存)里面。 如果成功,那么最终会输出相应的IP和Port信息,如下图所示: ...
以下是各原模型和4-bit量化后的大小,转换相应模型时确保本机有足够的内存和磁盘空间(最低要求): 2.5.合并模型 前面提到LoRA模型无法单独使用,必须与原版LLaMA进行合并才能转为完整模型,以便进行模型推理、量化或者进一步训练。请选择以下方法对模型进行转换合并。
--load_8bit 其中./lora-alpaca-zh目录下的文件,就是我们刚刚fine tuning模型训练的参数所在位置,启动服务的时候把它加载到内存(这个内存指的是GPU内存)里面。 如果成功,那么最终会输出相应的IP和Port信息,如下图所示: 我们可以用浏览器访问一下看看,如果能看到页面,就说明服务已经启动成功啦。
4 使用LoRA进行参数高效微调 (1)低秩适应(LoRA)是一种参数高效的训练方法,它保持预训练模型的权重,同时引入可训练的秩分解矩阵。 (2)这种方法显著减少了可训练参数的数量。LoRA的一般公式如下方程所示,其中r是预定的秩,d是隐藏大小,A和B是分解后的可训练矩阵: ...
!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...