vocab_size=65000, model_max_length=1024, is_fast=False, padding_side='right', truncation_side='right', special_tokens={'bos_token': '', 'eos_token': '', 'unk_token': '<unk>', 'pad_token': ''}, clean_up_tokenization_spaces=False), added_tokens_decoder={ 0: AddedToken("...
"stage3_max_live_parameters": 1e9, "stage3_max_reuse_distance": 1e9, "stage3_gather_16bit_weights_on_model_save": true } 注意点 和ZeRO-2一样,如果不想启用某一个offload,直接把"device":"cpu"改成"device":"none" stage3_gather_16bit_weights_on_model_save设置为true时会对速度和显存/内...
--data_path "/data2/xinyuuliu/Baichuan2-main/fine-tune/data/全网评价总结训练数据.json" \ --model_name_or_path "/data1/xinyuuliu/Baichuan2-13B-Chat" \ --output_dir "output_lora_summary" \ --model_max_length 10000\ --num_train_epochs 10 \ --per_device_train_batch_size 4 \ --...
model_max_length, truncation=True, ) for text in strings ] input_ids = labels = [tokenized.input_ids[0] for tokenized in tokenized_list] input_ids_lens = labels_lens = [ tokenized.input_ids.ne(tokenizer.pad_token_id).sum().item() for tokenized in tokenized_list ] return dict( ...
defpreprocess_function(sample, padding="max_length"): # created prompted input inputs = [prompt_template.format(input=item)foriteminsample[text_column]] # tokenize inputs model_inputs = tokenizer(inputs, max_length=tokenizer.model_max_length, padding=padding, truncation=True) ...
max_sample_length = tokenizer.model_max_length - prompt_lengthprint(f"Prompt length:{prompt_length}")print(f"Max input length:{max_sample_length}")# Prompt length: 12# Max input length: 500 Prompt length: 12 Max input length: 500 ...
感觉你的划分应该是1357 0246,然后out普遍是长的那个(其实就是batch里的max_length),grad应该是正确的长度,我感觉你可以检查下你的collator、每个block的input和output,注意一下符合deepspeed的pipeline module的协议,尽可能都以tensor的形式传输。然后注意pipelinemodel会有一个label项作为输入(以tuple形式),检查一下 ...
DeepSpeed-Chat还有一个很严重的问题就是,在make experience的时候,强制Actor Model生成到最大长度(设置max_length=min_length=max_min_length),这样子导致模型生成偏差很大。对于一个简单的问题,模型可能本来生成简单的一句话就可以完美回答了,但是却必须强制生成到最大长度,这样训练的模型和我们实际用起来的模型是有...
DeepSpeed-Chat还有一个很严重的问题就是,在make experience的时候,强制Actor Model生成到最大长度(设置max_length=min_length=max_min_length),这样子导致模型生成偏差很大。对于一个简单的问题,模型可能本来生成简单的一句话就可以完美回答了,但是却必须强制生成到最大长度,这样训练的模型和我们实际用起来的模型是有...
self.drop = model.transformer.drop max_positions = self.config.max_position_embeddings ...