https://github.com/tloen/alpaca-lora,整个模型都是开源的,真好!首先把模型文件下载到本地,执行git clonehttps://github.com/tloen/alpaca-lora.git.。 本地会有文件夹alpaca-lora,然后cd alpaca-lora到文件夹内部执行 pip install -r requirements.txt 这个过程可能会比较慢,需要从网上下载大量的依赖包,过程...
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...
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: 下面是效果展示: 不过luotuo-lora-7b-0.1(0.1)、luotuo-...
https://github.com/tloen/alpaca-lora ,整个模型都是开源的,真好!首先把模型文件下载到本地,执行git clone https://github.com/tloen/alpaca-lora.git .。 本地会有文件夹alpaca-lora,然后cd alpaca-lora到文件夹内部执行 复制 pip install-r requirements.txt 1. 这个过程可能会比较慢,需要从网上下载大量的...
Alpaca-LoRA是一种基于LoRA(Low-Rank Adaptation)技术的LLAMA模型指令调整方法。LoRA是一种有效的模型压缩技术,它通过将大型模型的某些层分解为低秩矩阵,从而减小了模型的体积和计算复杂度。Alpaca-LoRA利用LoRA技术,对LLAMA模型进行微调,使其在保持高性能的同时,降低了对计算资源和内存的需求。 实现Alpaca-LoRA的过程相...
Alpaca-Lora支持使用多种预训练模型,这里我们选择使用decapoda-research/llama-7b-hf模型。在项目根目录下运行以下命令: transformers-cli download decapoda-research/llama-7b-hf 这将自动下载并保存预训练模型。 2. 准备微调数据 为了训练出针对自己数据集的高效模型,我们需要准备微调数据。这里我们使用基于斯坦福Alpaca...
之前的推文中有介绍了dolly(见大语言模型之dolly(ChatGPT平替版)评测,含安装说明哦!)。现在,介绍另一种大语言模型,alpaca-lora,其作为斯坦福开发的新的大预言模型,最近也因为可以在消费级显卡应用而受到关注。 二 正文 2.1 克隆仓库与安装依赖 首先,肯定是官方地址了 ...
Alpaca模型是斯坦福大学研发的LLM(Large Language Model,大语言)开源模型,是一个在52K指令上从LLaMA 7B(Meta公司开源的7B)模型微调而来,具有70亿的模型参数(模型参数越大,模型的推理能力越强,当然随之训练模型的成本也就越高)。 LoRA,英文全称Low-Rank Adaptation of Large Language Models,直译为大语言模型的低阶...
$ 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' ...
经过不断尝试踩坑,终于调通啦最近Stanford 发布的基于 LLaMA的Alpaca-LoRA,70亿参数规模,只需要A5000,3090等24G显存的消费级的单卡GPU就可以训练,而且还可以更新语料库进行训练,无疑大大降低了大语言模型的上手入门的门槛,话不多说,我们接下来开始进行逐步讲解。