三、微调模型接下来,我们将使用 DeepSpeed 来加速微调过程。首先,我们需要创建一个 DeepSpeedEngine 对象,并将其包装在我们的模型对象中: dse_engine = DeepSpeedEngine(model) 然后,我们可以使用标准的 Hugging Face 🤗 Transformers API 来定义微调数据加载器、优化器和训练循环。例如:
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...
使用DeepSpeed 和 Hugging Face 🤗 Transformer 微调 FLAN-T5 XL/XXL Hugging Face 已认证机构号 90 人赞同了该文章 Scaling Instruction-Finetuned Language Models 论文发布了 FLAN-T5 模型,它是 T5 模型的增强版。FLAN-T5 由很多各种各样的任务微调而得,因此,简单来讲,它就是个方方面面都更优的 ...
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
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)。 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。
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...
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: ...
我们将使用 ds_flan_t5_z3_config_bf16.json。如果你不想用 auto 值,可以查看 文档。 文档地址: https://hf.co/docs/transformers/v4.26.1/en/main_classes/deepspeed { "bf16": {"enabled":"auto"},"optimizer": {"type":"AdamW","params": {"lr":"auto","betas":"auto","eps":"auto","...
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-...
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...