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...
alpaca-lora . 运行Docker容器推理 (您还使用 finetune.py 及其上面提供所有超参数进行训练): docker run --gpus=all --shm-size 64g -p 7860:7860 -v ${HOME}.cache:/root/.cache --rm alpaca-lora generate.py \ --load_8bit \ --base_model 'decapoda-research/llama-7b-hf' \ --lora_...
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...
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。
$ docker build-t alpaca-lora 1. 运行容器: 复制 $ docker run--gpus=all--shm-size 64g-p7860:7860-v ${HOME}/.cache:/root/.cache--rm alpaca-lora generate.py \--load_8bit \--base_model'decapoda-research/llama-7b-hf'\--lora_weights'tloen/alpaca-lora-7b' ...
$ docker build -t alpaca-lora 运行容器: 复制 $ docker run --gpus=all --shm-size 64g -p 7860:7860 -v ${HOME}/.cache:/root/.cache --rm alpaca-lora generate.py \ --load_8bit \ --base_model 'decapoda-research/llama-7b-hf' \ ...
--lora_weights './lora-alpaca-zh' \ --load_8bit 其中./lora-alpaca-zh目錄下的檔案,就是我們剛剛fine tuning模型訓練的引數所在位置,啟動服務的時候把它載入到記憶體(這個記憶體指的是GPU記憶體)裡面。 如果成功,那麼最終會輸出相應的IP和Port資訊,如下圖所示: ...
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。
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: ...