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...
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-...
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...
defmain(load_8bit:bool=False,base_model:str="",lora_weights:str="tloen/alpaca-lora-7b",prompt_template:str="",# The prompt template to use,willdefaultto alpaca.server_name:str="0.0.0.0",# Allows to listen on all interfaces by providing'0.share_gradio:bool=False,):base_model=base_mo...
Alpaca-Lora,一个基于LLaMA(7B)的微调方法,能够在短短的二十分钟内完成微调过程,同时实现与斯坦福羊驼相当的效果。这一技术的出现,无疑为大型语言模型的快速适应和应用开辟了新的道路。 Alpaca-Lora的核心思想是利用轻量级的微调技术——LoRA(Low-Rank Adaptation)。LoRA通过在原始模型的基础上添加低秩矩阵,实现对模型...
--lora_r 8 \ --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...
简介:在人工智能领域,微调大型预训练模型一直是提升性能的关键步骤。近期,Alpaca-Lora的出现打破了传统的时间与资源限制,仅需二十分钟即可完成基于LLaMA(7B)的微调,效果与斯坦福羊驼相媲美。本文将深入剖析Alpaca-Lora的工作原理,分享实践经验,并探讨其在实际应用中的前景。
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...
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来微调ChatGPT这样的模型? 低秩自适应(LoRA)是一种微调模型的技术,它比以前的方法有一些优点: 它速度更快,使用的内存更少,这意味着它可以在消费级硬件上运行。 输出要小得多(兆字节,而不是吉字节)。 可以在运行时将多个经过微调的模型组合在一起。