由于Flan-T5 XXL及其预训练的权重是开源的,可以免费下载,因此可以修改后用于商业用途,而不受许可限制。 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...
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_...
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-...
from deepspeed import DeepSpeedEngine 二、加载预训练模型首先,我们需要加载预训练的 FLAN-T5 XL/XXL 模型。我们可以使用 Hugging Face 🤗 Transformers 库来加载模型和分词器: model_name = 'google/flan-t5-xl' # 或者 'google/flan-t5-xxl' model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name) ...
# pip install acceleratefromtransformersimportT5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("google/flan-t5-xxl") model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("google/flan-t5-xxl", device_map="auto") input_text ="translate English to German: How old are you?
**Pre/Script：**这更像是一个科学实验设计或产品开发问题，而不是一个编程问题，所以很可能有人最终...
你在使用ctranslate2 4.1.1时，是否也有相同的行为？
需要设置tasks列表，不是task ，此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”
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-...
现在,该训练脚本上场了。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。 run_seq2seq_deepspeed.py 链接: https://github.com/philschmid/deep-learning-pytorch-huggingface/blob/main/training/scripts...