App 【Llama3.1】手把手教你使用gpt4all的方式在本机运行部署llama3.1(一),全程详解,保姆级教程 4905 133 23:19 App 如何将Qwen2.5-7B模型微调为某个行业的专家?超低成本手把手带你从零微调酒店推荐行业大模型,环境配置+模型微调+模型部署+效果展示详细教程!
LoRA 高效指令微调 首先通过分析子词嵌入模板,从而构造指令微调数据。教程通过对模板编码前后进行可视化复查,并逐一检查特殊子词编号,从而确保嵌入对应。 进而通过对模型层级分析,判断高阶矩阵位置,从而使用 PEFT 工具对低秩转换层进行指定,开启LoRA微调。 最终查看微调效果: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代...
# chatglm-6b地址,修改为自己的路径 "lora_r": 8, # lora参数 "max_source_length": 128, # instruct+query的最大长度 "max_target_length": 32, # answer的最大长度 "instruct_column": "instruct", # instruct列名 "query_column": "query", # query列名 "response_column": "answer...
10.1 QLoRA微调GLM-4 书名:大模型实战:微调、优化与私有化部署 作者名:庄建 腾海云 庄金兰 本章字数:7408字 更新时间:2025-01-15 15:44:09首页 书籍详情 目录 听书 加入书架 字号 背景 手机阅读举报 后续精彩内容,上QQ阅读APP免费读上QQ阅读APP看本书,新人免费读10天账号和设备都新为新人...
实现正确的Lora训练 另外,在多机多卡提供的微调命令中,运行的脚本是finetune_hf.py,这个和finetune.py是一样的吗? 数据格式也已经按照Readme制作,微调时打印的数据条数也和预期一致 #277 (comment) 感谢回复~我不是爆内存,是cuda out of memory了,微调的是chat模型,数据集应该已经加载完毕,能看到训练集、验证...
LoRA 核心思想: 旨在在尽可能减少所需的参数和计算资源的情况下,实现对预训练语言模型的有效微调。 LoRA,(Low-Rank Adaptation,低秩适应),冻结预训练好的模型权重参数,在冻结原模型参数的情况下, 通过往模型中加入额外的网络层,并只训练这些新增的网络层参数。 大模型都是过参数化的,当用于特定任务时,其实只有一...
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为此,LoRA(Low Rank Addition)技术应运而生,它能够在大型语言模型上对指定参数进行微调,仅训练额外增加的并行低秩矩阵的参数,从而大大提升了效率。本文将围绕ChatGLM LoRA微调展开实战方案,深入探讨其应用场景、具体步骤及与全参数微调的区别,并自然融入千帆大模型开发与服务平台的使用。 一、ChatGLM LoRA微调的应用...
01 信息分析：在微调LoRA时，遇到特别长的输入文本，确实需要调大max source length和max target length...
LoRA是一种高效的微调技术,它通过在大模型上增加额外的低秩矩阵来实现对特定任务的适应,而无需修改原始模型的大部分参数。这种方法的主要优势包括: 参数效率高:新增的低秩矩阵参数量远小于原始模型,降低了训练成本。 训练速度快:由于仅需训练新增参数,训练过程大大加速。 知识遗忘少:由于大部分原始模型参数被冻结,微调...