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...
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...
Alpaca-Lora是一种基于LLaMA(7B)的大模型微调技术。它利用Alpaca和Lora两种方法进行联合训练,实现了在短时间内对LLaMA(7B)的高效微调。Alpaca是一种轻量级的微调方法,它通过引入少量的可训练参数,对预训练模型进行快速调整。而Lora则是一种参数高效的方法,它通过对模型中的某些层进行低秩分解,实现了在不增加参数数量的...
基于52k Instrucoitn-following 数据集,斯坦福团队使用了Hugging Face的training framework来fine-tune LLAMA模型。在初始的运行中,在80GB的A100上面,微调7B LLaMA模型只需要3个小时。 Alpaca-loca Alpaca-lora是使用LoRA技术在LLaMa上面复刻了Alpaca。Alpaca使用了full fine tuning 技术 该repo使用(LoRA)重现斯坦福羊驼结...
不再用付费的ChatGPT？一键搭建谷歌Alpaca-LoRA模型 登录UCloud控制台（https://console.ucloud.cn/uhost/uhost/create )，机型选择“GPU型”，“V100S”，CPU及GPU颗数等详细配置按需选择。 最低推荐配置：10核CPU 64G内存 1颗V100S。镜像选择“镜像市场”，镜像名称搜索“Alpaca-LoRA7B”,选择该镜像创建GPU云...
这个模型是在 Meta 开源的 LLaMA 基础上,参考 Alpaca 和 Alpaca-LoRA 两个项目,对中文进行了训练。 项目地址: https://github.com/LC1332/Chinese-alpaca-lora 目前该项目释放了两个模型 luotuo-lora-7b-0.1、luotuo-lora-7b-0.3,还有一个模型在计划中: ...
--lora_alpha 16 \ --lora_dropout 0.05 \ --lora_target_modules '[q_proj,v_proj]' \ --train_on_inputs \ --group_by_length 4. 运行模型 名为generate.py的python文件将从tloen/alpaca-lora-7b读取Hugging Face模型和LoRA权重。它使用Gradio运行用户界面,用户可以在文本框中写入问题,并在单独的文本...
同时Vicuna 的训练成本也很低,据说只需要 $300 左右,所以尝试本地化部署一下 Vicuna-7B,看看效果如何,说干就干。 环境准备 由于之前本地化部署过 Alpaca-lora 模型了,本以为可以直接下载开源包,简单部署一下就可以看到效果了,结果发现我还是 “too young,too simple” 了,环境部署和解决包冲突的过程竟然比第一...
Alpaca-Lora 地址:https://github.com/tloen/alpaca-lora Standford Alpaca 地址:https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca Lora 的论文地址:https://arxiv.org/abs/2106.09685 LLaMA-7B-HF 模型地址:https://huggingface.co/decapoda-research/llama-7b-hf ...
Alpaca-cpp 是 Alpaca 的 C/C++实现,基于 llama-cpp项目构建对 Alpaca-Lora 的权重进行量化等预处理,并通过 llama-cpp 提供的功能去加载量化后的权重。Alpaca-cpp 突破8G显存限制,可在本地电脑(支持Mac/Windows/Linux)CPU上流畅运行Alpaca 7B。 获取资源:...