LoraConfig(peft_type=<PeftType.LORA: 'LORA'>, auto_mapping=None, base_model_name_or_path=None, revision=None, task_type='SEQ_CLS', inference_mode=False, r=1, target_modules={'q_lin'}, lora_alpha=32, lora_dropout=0.01, fan_in_fan_out=False, bias='none', use_rslora=False, mod...
Prompt Tuning Prompt Tuning的出发点,是基座模型(Foundation Model)的参数不变,为每个特定任务,训练一个少量参数的小模型,在具体执行特定任务的时候按需调用。 Prompt Tuning的基本原理是在输入序列X之前,增加一些特定长度的特殊Token,以增大生成期望序列的概率。 具体来说,就是将X = [x1, x2, ..., xm]变成,X...
大语言模型Fine-tuning踩坑经验之谈 前言由于 ChatGPT 和 GPT4 兴起,如何让人人都用上这种大模型,是目前 AI 领域最活跃的事情。当下开源的 LLM(Large language model)非常多,可谓是百模大战。面对诸多开源本地模型,根据自己的需求,选择适合自己的基座模型和参数量很重要。选择完后需要对训练数据进行预处理,往往这...
由于ChatGPT 和 GPT4 兴起,如何让人人都用上这种大模型,是目前 AI 领域最活跃的事情。当下开源的LLM(Large language model)非常多,可谓是百模大战。面对诸多开源本地模型,根据自己的需求,选择适合自己的基座模型和参数量很重要。选择完后需要对训练数据进行预处理,往往这一步就难住很多同学,无从下手,更别说 trai...
Fine-tuning Llama 2 7B model on a single GPU This pseudo-code outline offers a structured approach for efficient fine-tuning with the Intel® Data Center GPU Max 1550 GPU. See the notes after the code example for further explanation. We'll call below code fine-tuning.py, it...
当下开源的LLM(Large language model)非常多,可谓是百模大战。面对诸多开源本地模型,根据自己的需求,选择适合自己的基座模型和参数量很重要。选择完后需要对训练数据进行预处理,往往这一步就难住很多同学,无从下手,更别说 training。 然后再对模型进行 finetuning 来更好满足自己的下游任务。那么对于如果要训练一个...
接着你要先创建微调任务,然后用训练资料来微调基底模型。可以透过OpenAI 的CLI 做到。下方的TRAIN_FILE_ID_OR_PATH 就是刚刚上面上传档案后拿到的id ,然后BASE_MODEL 是要用的模型。前面提到目前gpt-3.5 与gpt-4 还没开放,所以目前BASE_MODEL 有的选择包含ada、babbage、 curie 或davinci ...
openai.FineTuningJob.create(training_file="file-abc123", model="gpt-3.5-turbo") model是您要从其开始的模型的名称(gpt-3.5-turbo、babbage-002或davinci-002)。可以使用后缀参数自定义微调模型的名称。 开始微调工作后,可能需要一些时间才能完成。你的作业可能排在我们系统中的其他作业后面,训练模型可能需要几...
# 节省显存model.gradient_checkpointing_enable()# 定义训练器trainer = Trainer(model=model, # 待训练模型args=training_args, # 训练参数data_collator=collater, # 数据校准器train_dataset=tokenized_train_dataset, # 训练集eval_dataset=tokenized_valid_dataset, # 验证集# compute_metrics=compute_metric, ...
openai api fine_tunes.create -t <TRAIN_FILE_ID_OR_PATH> -m <BASE_MODEL> 运行上述命令会执行以下几项操作: 使用文件API 上传文件(或使用已上传的文件) 创建微调作业 流式传输事件,直到作业完成(这通常需要几分钟,但如果队列中有许多作业或数据集很大,则可能需要数小时) ...