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...
!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...
然后,我们加载LLAMA模型,并定义分类器头进行微调。在配置微调参数时,我们可以设置学习率为1e-5,批次大小为32,训练轮数为3。 接下来,使用Alpaca-Lora工具进行微调。在微调过程中,我们可以使用验证数据集进行验证,以调整参数和监控模型性能。微调完成后,我们保存微调后的模型。 最后,我们可以使用微调后的模型对新的文...
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。…
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...
第一部分 LLaMA的代码级解读:RMSNorm/SwiGLU/RoPE/Transformer 1.1 Meta发布LLaMA((7B 13B 33B 65B):参数少但多数任务的效果好于GPT3 一直致力于LLM模型研究的国外TOP 3大厂除了OpenAI、Google,便是Meta(原来的Facebook) Meta曾第一个发布了基于LLM的聊天机器人——BlenderBot 3,但输出不够安全,很快下线;再后来...
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。 配置 首先,alpaca-lora1 GitHub存储库提供了一个脚本(finetu...
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。