针对聊天对话数据摘要生成任务微调 FLAN-T5 指南:https://www.philschmid.de/fine-tune-flan-t5Base (250M 参数) 模型:https://hf.co/google/flan-t5-baseXL (30 亿参数) 模型:https://hf.co/google/flan-t5-xlXXL (110 亿参数) 模型:https://hf.co/google/flan-t5-xxl 这意味着我们将学习如何利用...
利用Paperspace Gradient Notebooks,Flan-T5 XXL及其相对较小的30亿参数Flan-T5 XL可以在IPU Pod16以上的任何Graphcore系统上微调和运行。 我们也为这两种尺寸的Flan-T5提供了推理notebooks。 Flan-T5 XXL最低可在IPU-Pod16上运行,而Flan-T5 XL推理可在IPU-Pod4上运行(Paperspace提供六小时免费试用)。 https://ipu...
fromtransformersimportAutoModelForSeq2SeqLM# huggingface hub模型IDmodel_id="philschmid/flan-t5-xxl-sharded-fp16"# 从hub加载模型model=AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_id,load_in_8bit=True,device_map="auto")frompeftimportLoraConfig,get_peft_model,prepare_model_for_int8_training,TaskTy...
使用 DeepSpeed 和 HuggingFace Transformers 对 FLAN-T5 XL/XXL 进行微调 《Scaling Instruction-Finetuned Language Models》论文中发布的 FLAN-T5 是 T5 的增强版本，它已经在多种任务中进行了微调。相同参数数量下，FLAN-T5 的表现比 T5 提高了两位数。Google 已经在 Hugging Face 上开源了 5 个版本，参数范围...
首先，确保已经安装了所需库并设置好密钥。接着，加载Flan20B模型和T5模型，为下一步操作做好准备。我们将通过使用标准对话缓冲器内存和简单对话链，逐步展示模型在对话方面的实际响应。在这一过程中，我们设置了一个组合链，将大型语言模型Flan20B作为输入参数，同时设置verbose为true，并传入记忆作为对话的...
Describe the bug I am tryiny to train FLAN-T5-XL using DeepSpeed zero 3 and transformers and it seems z3/ cpu offload seems to use quite a lot of gpu memory as compared to the expectations. I am running on 4x V100 16GB. And i ran the est...
{model_id}") print(f"{bold}training_instance_type:{unbold} {training_instance_type}") print(f"{bold}inference_instance_type:{unbold} {inference_instance_type}") If you have chosen the FLAN T5 XL, you will see the following output: model_id: huggingface-text2...
flan-t5-xl / model.safetensors.index.json model.safetensors.index.json 51.79 KB 一键复制 编辑 原始数据 按行查看 历史 Lysandre 提交于 1年前 . Adding safetensors variant of this model (#24)
Base (250M 参数) 模型:https://hf.co/google/flan-t5-base XL (30 亿参数) 模型:https://hf.co/google/flan-t5-xl XXL (110 亿参数) 模型:https://hf.co/google/flan-t5-xxl 这意味着我们将学习如何利用模型并行、多 GPU 以及 DeepSpeed ZeRO 来微调 FLAN-T5 XL 和 XXL。