output_dir:模型输出路径, 分词 详细代码调用路径参考秀才经商:DeepSpeed-Chat源码解析二无监督微调; a)分词配置 tokenizer_config:解析模型名称或路径参数下的tokenizer_config.json文件(部分内容如下)获取分词器配置(get_tokenizer_config); config_tokenizer_class:由于tokenizer_config中没有"tokenizer_class"配置参数,因...
进入create_dataset函数环节,调用create_dataset_split函数 defcreate_dataset(local_rank,dataset_name,data_split,output_path,train_phase,seed,tokenizer,end_of_conversation_token,max_seq_len,rebuild):...train_dataset=create_dataset_split(train_dataset,raw_dataset,train_phase,tokenizer,end_of_conversation_...
关于DeepSpeed的发布博客见:https://github.com/microsoft/DeepSpeedExamples/tree/master/applications/DeepSpeed-Chat ,官方也比较贴心的提供了中文版本:https://github.com/microsoft/DeepSpeed/blob/master/blogs/deepspeed-chat/chinese/README.md 。 0x1. 🐕 概述和BenchMark细节🐕 https://github.com/microsoft/...
deepspeed.save_16bit_model(output_dir, output_file) 因为它需要在一个GPU上合并权重,所以这可能会很慢并且需要大量内存,因此只在需要时使用此功能。 请注意,如果stage3_gather_16bit_weights_on_model_save为False,则不会保存任何权重(因为state_dict中没有这些权重)。你也可以使用此方法保存ZeRO-2权重。
{base_dir}/bert_large_lamb.json \ # 指定模型参数脚本 --max_seq_length 128 \ --output_dir $OUTPUT_DIR \ --deepspeed \ --deepspeed_transformer_kernel \ --print_steps 100 \ --lr_schedule "EE" \ --lr_offset 10e-4 \ --job_name $JOB_NAME \ --deepspeed_config ${base_dir}/...
--zero_stage $ZERO_STAGE \ --deepspeed \ --output_dir $OUTPUT \ &> $OUTPUT/...
--output_dir "output_lora_summary" \ --model_max_length 10000\ --num_train_epochs 10 \ --per_device_train_batch_size 4 \ --gradient_accumulation_steps 1 \ --save_strategy epoch \ --learning_rate 2e-4 \ --lr_scheduler_type constant \ ...
--output_dir chatglm2_sft \ --overwrite_cache \ --overwrite_output_dir \ --per_device_train_batch_size 4 \ --gradient_accumulation_steps 4 \ --lr_scheduler_type cosine \ --logging_steps 10 \ --save_steps 10000 \ --learning_rate 5e-5 \ ...
if not args.output_dir: raise ValueError("--output_dir must be specified") config = { "lr": args.lr, "num_epochs": args.num_epochs, "seed": 42, "batch_size": args.batch_size_per_device, "gradient_accumulation_steps": args.grad_accum, ...
key_value', '--output_dir', 'mixtral_sft', '--overwrite_cache', '--overwrite_output_dir', '--per_devi ce_train_batch_size', '2', '--gradient_accumulation_steps', '2', '--per_device_eval_batch_size', '2', '--lr_scheduler_type', 'cosine', '--logging_steps', '10', '...