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...
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 ...
在pre-trained model 基础上,针对 attention 和 MLP 应用 LoRA,使用大约 2M 数据来微调(2M 数据来自于Translation,pCLUE, Stanford Alpaca 和爬虫指令集) 爬虫指令集来自于ChatGPT(gpt-3.5-turbo API),相关模版和代码在 Github 上:https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca/blob/main/scripts/crawl_prompt...
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。
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: ...
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,英文全称Low-Rank Adaptation of Large Language Models,直译为大语言模型的低阶适应,这是微软的研究人员为了解决大语言模型微调而开发的一项技术。如果想让一个预训练大语言模型能够执行特定领域内的任务,一般需要做fine-tuning,但是目前推理效果好的大语言模型参数维度非常非常大,有些甚至是上千亿维,如果直接在大...
下面,我们来尝试使用Alpaca-Lora进行参数高效模型微调。 环境搭建 基础环境配置如下: 操作系统:CentOS 7 CPUs:单个节点具有 1TB 内存的IntelCPU,物理CPU个数为64,每颗CPU核数为16 GPUs:8 卡 A800 80GB GPUs Python:3.10 (需要先升级OpenSSL到1.1.1t版本(点击下载OpenSSL),然后再编译安装Python),点击下载Python ...
Chinese-Alpaca-2-LoRA-7B 指令模型 5M条指令 Llama-2-7B-hf 1.1GB [百度网盘] [Google Drive] [HuggingFace] 由于LoRA模型无法单独使用,必须与原版Llama-2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。 在线转换:Colab用户可利用本项目提供的notebook进行在线...