LoRA 技术原理 环境搭建 数据集准备 数据预处理 参数高效微调 单卡模式模型训练 数据并行模式模型训练 模型推理 结语 之前尝试了基于LLaMA使用LoRA进行参数高效微调,有被惊艳到。相对于full finetuning,使用LaRA显著提升了训练的速度。 虽然LLaMA 在英文上具有强大的零样本学习和迁移能力,但是由于在预训练阶段 LLaMA 几乎...
--skip_overlength --jsonl_path 微调的数据路径, 格式jsonl, 对每行的['context']和['target']字段进行encode --save_path 输出路径 --max_seq_length 样本的最大长度 第五步 训练模型 python finetune.py \ --dataset_path data/alpaca \ --lora_rank 8 \ --per_device_train_batch_size 6 \ -...
6. 使用Finetune方法,4bit量化的情况下可以用7GB,否则需要十几个GB,全量微调的话需要50多个GB,使用4张A100可以跑起来。 7. 借助NVIDIA Pytorch,可在Linux机器上起一个Torch container,方便快捷地进行环境配置。 8. 下载checkpoint可以参考hugging face view,需首先下载git-lfs并按照操作系统进行操作。手动下载也可...
lora 用的 huggingface 的 peft: https://github.com/huggingface/peft 训练部分写了两个版本: 一个是参考 peft 的 https://github.com/huggingface/peft/tree/main/examples60G 内存 batch size 1 跑了60:06:35,2 跑到200左右个 batch 就内存不足了另一个直...
之前尝试了基于LLaMA使用LoRA进行参数高效微调,有被惊艳到。相对于full finetuning,使用LaRA显著提升了训练的速度。 虽然LLaMA 在英文上具有强大的零样本学习和迁移能力,但是由于在预训练阶段 LLaMA 几乎没有见过中文语料。因此,它的中文能力很弱,即使对其进行有监督的微调,同等参数规模下,它的中文能力也是要弱于bloom-...
实验中支持使用LoRA Finetune和P-Tuning两种微调方式。 运行train.sh文件,根据自己 GPU 的显存调节batch_size,max_source_seq_len,max_target_seq_len参数: # LoRA Finetune python train.py \ --train_path data/mixed_train_dataset.jsonl \ --dev_path data/mixed_dev_dataset.jsonl \ ...
python merge_lora.py 当然要替换下里面的路径参数。最终生成的参数文件: 推理 执行脚本predict.py文件即可,但里面的代码有些问题,用修改后的即可,同样需要修改路径参数 代码语言:javascript 复制 #-*-coding:utf-8-*-# @project:ChatGLM-Finetuning
正常启动(注意模型的位置,可以vim查看cli_demo.py中的MODEL_PATH) 微调依赖 # 官方准备的微调示例cd/root/autodl-tmp/ChatGLM3/finetune_demo/# 安装依赖pipinstall-rrequirements.txt 等待依赖安装完毕 本章小结 到此,环境的准备工作已经完成!下一节我们开始微调!
lora.yaml/ptuning.yaml/sft.yaml: 模型不同方式的配置文件,包括模型参数、优化器参数、训练参数等。 这里选择LoRA,配置文件中的参数描述如下: 训练模式 这里主要使用finetune_hf.py该文件进行微调操作。其中的参数 第一个参数:数据集的路径 第二个参数:模型的路径 ...
使用ChatGLM3-6B模型进行Lora微调旨在解决大语言模型对于专有名词理解的偏差问题。例如，未经过训练的模型可能会将"平安格勒战役"误识别为"列宁格勒战役"，将" Ichiban"误解为日语单词"いちばん"。通过对话样本Lora微调，我们训练ChatGLM3-6B模型以准确识别"平安格勒战役"和" Ichiban"。训练过程中，我们...