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...
# 实验配置model_id = "google/flan-t5-xxl"# Hugging Face 模型 Iddataset_id = "cnn_dailymail"# Hugging Face 数据集 Iddataset_config = "3.0.0"# 数据集版本save_dataset_path = "data"# 存放处理后数据的本地路径text_column = "article"# 输入文本所属列summary_column = "highlights"# 输出...
# 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?
Using FlanT5-XXL, an instruction-tuned open-source LLM, with the SemEval 2016 Tasks 6A, 6B, and P-Stance datasets, we study the performance and its variations under different prompts and decoding strategies, as well as the potential biases of the model. We show that the zero-shot approach...
**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...
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。 DeepSpeed ZeRO 链接:https://www.deepspeed.ai/tutorials/zero/ 除了作为教程的部分之外,我们还跑了一系列实验,这些实验数据可以帮助你选择正确的硬件...
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。 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)。
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...
model_id ="google/flan-t5-xxl"# Hugging Face 模型 Id dataset_id ="cnn_dailymail"# Hugging Face 数据集 Id dataset_config ="3.0.0"# 数据集版本 save_dataset_path ="data"# 存放处理后数据的本地路径 text_column ="article"# 输入文本所属列 ...
FLAN-T5-XXL:https://hf.co/google/flan-t5-xxl 我们定义了一些参数,本文的示例都会基于这些参数,但你可以根据实际需要进行调整。 # 实验配置model_id="google/flan-t5-xxl"# Hugging Face 模型 Iddataset_id="cnn_dailymail"# Hugging Face 数据集 Iddataset_config="3.0.0"...