第一个则是采用 ggml 工具,比如 llama.cpp [18] 针对 llama 模型,将模型量化运行在 cpu 或 gpu 上,也可以 cpu 和 gpu 一起跑,内存则大大减少,推理速度有极大的提高。 这里如果将 llama.cpp 运行在 gpu 上, 编译时一定要加 LLAMA_CUBLAS=1,同时推理的时候,指定 --gpu-layers|-ngl 来分配运行在 gpu ...
', 'answer': 'Yes, Lamini provides mechanisms for model compression and optimization to reduce memory footprint. These include techniques such as pruning, quantization, and distillation, which can significantly reduce the size of the model while maintaining its performance. Additionally, Lamini offers...
第一个则是采用 ggml 工具,比如 llama.cpp [18] 针对 llama 模型,将模型量化运行在 cpu 或 gpu 上,也可以 cpu 和 gpu 一起跑,内存则大大减少,推理速度有极大的提高。 ▲ image.png 这里如果将 llama.cpp 运行在 gpu 上, 编译时一定要加 LLAMA_CUBLAS=1,同时推理的时候,指定 --gpu-layers|-ngl 来...
SFT（Supervised Fine-Tuning，监督微调）是一种微调的类型。如果按照是否有监督，还有无监督微调（Unsupervised Fine-Tuning，在没有明确标签的情况下，对预训练模型进行微调）、自监督微调（Self-Supervised Fine-Tuning，模型通过从输入数据中生成伪标签（如通过数据的部分遮掩、上下文预测等方式），然后利用这些伪标签进...
Prompt Tuning[13] Lora/ QLora[14] 根据实际经验,这里推荐采用 Lora 或 QLora。简单介绍一下 QLoRA,重点改进是将模型采用 4bit 量化后加载,训练时把数值反量化到 bf16 后进行训练,利用 LoRA 可以锁定原模型参数不参与训练,只训练少量 LoRA 参数的特性使得训练所需的显存大大减少。例如 33B 的 LLaMA 模型经...
LLaMA 全称 Large Language Model Meta AI,是一个开源的优秀预训练模型,接近 GPT-3 的水准,同样只有 Transformer 的解码器。Vicuna 是基于 LLaMA 微调后的对话模型。 多模态融合还是得摆上这张图: 例如ViLBERT 属于 (c),ViLT 属于 (d) 等。 1.3 Related Work ...
r），Adapter和LoRA都可以使用bfloat-16混合精度训练在具有24 Gb RAM的单个GPU上微调7B参数LLaMA基本...
from transformers import AutoModelForCausalLM from transformers import TrainingArguments from transformers import AutoModelForCausalLM from llama import BasicModelRunner logger = logging.getLogger(__name__) global_config = None 1. 2. 3. 4.
项目简介:基于 PEFT 的高效 LLaMA 微调,兼容 LLaMA 与 LLaMA-2 模型。 项目地址:https://github.com/hiyouga/LLaMA-Efficient-Tuning 总结一下, 大模型的微调技术的诞生是源于大模型进行训练的成本,因为训练一次大模型类似以上的ChatGLM大模型微调以及LLaMA大模型微调,训练主机的显存需要20GB以上,一般的公司是承受不...
一旦训练完成,你的fine-tuning大模型会保存在./lora-out目录下。根据我的配置,模型也会上传到我在hub_model_id中提供的Hugging Face仓库,接下来是我们推理过程: 大模型推理Inference 微调的结果其实并不是实际的Llama 2模型,而是适配到模型上的一个adapter(Axolotl默认使用qlora来生成Llama模型),所以最终,adapter的大...