target_modules=["query_key_value","dense","dense_h_to_4h","activation_func","dense_4h_to_h"],inference_mode=False,# 训练模式r=8,# Lora 秩lora_alpha=32,# Lora alaph,具体作用参见 Lora 原理lora_dropout=0.1,# Dropout 比例)model=get_peft_model(model,config)...
Lora训练的数据是需要经过格式化、编码之后再输入给模型进行训练的,如果是熟悉Pytorch模型训练流程的同学会知道,我们一般需要将输入文本编码为 input_ids,将输出文本编码为labels,编码之后的结果都是多维的向量。我们首先定义一个预处理函数,这个函数用于对每一个样本,编码其输入、输出文本并返回一个编码后的字典: def p...
在开始微调之前,请确保您的环境已准备妥当。 git clone https://github.com/modelscope/swift.git cd swift pip install -e .[llm] LoRA微调脚本如下所示。该脚本将只对语言和视觉模型的qkv进行lora微调,如果你想对所有linear层都进行微调,可以指定--lora_target_modules ALL。 # Experimental environment: A100...
七、合并模型 将基座模型和lora微调的增量模型合并成一个完整的大模型: cd /home/data/chatglm4-finetune # 第一个参数为微调后模型的路径,后面那个参数为合并后的模型输出路径 python merge_hf2.py /home/data/chatglm4-finetune/GLM-4/finetune_demo/output/checkpoint-16000/ --out-dir ./merge_model m...
一、问题现象(附报错日志上下文): 在910A平台上,使用LLaMA-Factory(链接为https://gitee.com/hiyouga/LLaMA-Factory/tree/master)中的glm4进行模型低参lora微调,过程中一直出现 “Gradient overflow”,并且模型不收敛,截图如下: 二、软件版本: -- CANN 版本 : 8.0.rc1 ...
LoRA微调脚本如下所示。该脚本将只对语言和视觉模型的qkv进行lora微调,如果你想对所有linear层都进行微调,可以指定--lora_target_modules ALL。 # Experimental environment: A100 # 30GB GPU memory CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift sft \ --model_id_or_path ZhipuAI/glm-4v-9b \ --dataset coco-mini-en-2...
5.2 微调 在LLaMa Factory路径下新建examples/train_lora/glm4_9b_chat_lora_sft.yaml微调配置文件,微调配置文件如下: AI检测代码解析 ### model model_name_or_path: xxx # 当前仅支持本地加载,填写GLM-4-9B-Chat本地权重路径 ### method stage: sft ...
lora微调后的glm4模型不生成回答 Reminder I have read the README and searched the existing issues. System Info pytorch:2.1.0-cuda11.8 Reproduction bf16: true cutoff_len: 1024 dataset: EE_instruction_message dataset_dir: data ddp_timeout: 180000000...
通过下面的命令启动微调: export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli train examples/train_lora/glm4_9b_chat_lora_sft.yaml 5.3 微调可视化 5.4 微调结果 评估 训练结束后,通过LLaMa Factory使用微调完成的权重在·adv_gen_dev.json·数据集上预测BLEU和ROUGE分数。在LLaMa Factory路径下新建·example...
一、问题现象(附报错日志上下文):1. 在正常运行脚本examples/mcore/glm4/pretrain_glm4_9b_8k_ptd.sh的基础上加finetune、isinstruct...