你可以根据你的运行环境选择，例如如果在 NVIDIA V100s 上运行，你就不能使用带 bf16 的配置，因为 V100 不支持 bfloat16 数据类型。❝在微调 T5 模型时，不能使用 fp16，因为它会导致精度溢出问题，参见问题 #4586，#10830，和拉取请求 #10956仓库地址:https://github.com/huggingface/transformers/ 如开...
tokenized_dataset["train"].save_to_disk(os.path.join(save_dataset_path,"train"))tokenized_dataset["test"].save_to_disk(os.path.join(save_dataset_path,"eval")) 使用
如前所述,我们将使用集成了 DeepSpeed 的 Hugging Face Trainer。因此我们需要创建一个deespeed_config.json。DeepSpeed 配置定义了要使用的 ZeRO 策略以及是否要使用混合精度训练等配置项。 Hugging Face Trainer 允许我们从deepspeed_config.json中的TrainingArguments继承相关配置以避免重复设置,查看文档了解更多信息。 我...
我们根据Fine Tune FLAN-T5准备了一个run_seq2seq_deepspeed.py训练脚本,它支持我们配置 deepspeed 和其他超参数,包括google/flan-t5-xxl的模型 ID。 我们使用deepspeed启动器触发训练,输入给启动器的参数包括 GPU 数量、deepspeed 配置及其它超参数 (如google/flan-t5-xxl的模型 ID)。 !deepspeed --num_gpus=8 ...
在之前的一篇博文中,我们已经学习了如何 针对聊天对话数据摘要生成任务微调 FLAN-T5,那时我们使用的是 Base (250M 参数) 模型。本文,我们将研究如何将训练从 Base 扩展到 XL (30 亿参数) 或 XXL (110 亿参数)。 针对聊天对话数据摘要生成任务微调 FLAN-T5 指南: ...
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,参数范围从...
。DeepSpeed 配置 定义了要使用的 ZeRO 策略以及是否要使用混合精度训练等配置项。Hugging Face Trainer 允许我们从 deepspeed_config.json 中的 TrainingArguments 继承相关配置以避免重复设置,查看 文档了解更多信息。 我们创建了 4 组 deepspeed 配置文件用于实验,包括 ...
我们使用 deepspeed 启动器触发训练,输入给启动器的参数包括 GPU 数量、deepspeed 配置及其它超参数 (如 google/flan-t5-xxl 的模型 ID)。 !deepspeed --num_gpus=8 scripts/run_seq2seq_deepspeed.py \ --model_id $model_id \ --dataset_path $save_dataset_path \ --epochs 3 \ --per_device_train...
在之前的一篇博文中,我们已经学习了如何 针对聊天对话数据摘要生成任务微调 FLAN-T5,那时我们使用的是 Base (250M 参数) 模型。本文,我们将研究如何将训练从 Base 扩展到 XL (30 亿参数) 或 XXL (110 亿参数)。 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-...
使用deepspeed微调模型 准备完毕!我们现在可以开始训练模型了!如前所述,我们将使用集成了 DeepSpeed 的 Hugging Face Trainer。因此我们需要创建一个。DeepSpeed 配置 定义了要使用的 ZeRO 策略以及是否要使用混合精度训练等配置项。Hugging Face Trainer 允许我们从...