model_id: "meta-llama/Meta-Llama-3-70b" # Hugging Face model id dataset_path: "." # path to dataset max_seq_len: 3072 # 2048 # max sequence length for model and packing of the dataset # training parameters output_dir: "./llama-3-70b-hf-no-robot" # Temporary output directory for...
因此,Hugging Face 技术主管 Philipp Schmid 介绍了如何使用 PyTorch FSDP 和 Q-Lora,并在 Hugging Face 的 TRL、Transformers、peft 和 datasets 等库的帮助下,对 Llama 3 进行微调。除了 FSDP,作者还对 PyTorch 2.2 更新后的 Flash Attention v2 也进行了适配。 微调主要步骤如下: 设置开发环境 创建并加载数据...
https://youtu.be/nvBXf7s7vTI上几集视频我们学习了分词和数据集的加载,有了数据集后,我们就可以开始训练或者微调模型,这也是这一集视频讲学习到的内容- 首先,通过AutoModelXXX加载模型- 通过TrainingArguments配置学习率等参数- 通过trainer.train()开始训练- 通过trai
上传模型到 Hugging Face Model Hub,以便其他人可以使用或进一步微调你的模型。 开发示例 下面是一个简单的示例脚本,展示如何使用 Hugging Face 的 `transformers` 库来微调一个预训练的 DistilBERT 模型: python from transformers import DistilBertForSequenceClassification, DistilBertTokenizerFast, Trainer, TrainingAr...
Hugging Face 是一家为自然语言处理 (NLP) 模型训练和部署提供平台的公司。该平台拥有适用于各种 NLP 任务的模型库,包括语言翻译、文本生成和问答。这些模型在广泛的数据集上接受训练,旨在在广泛的自然语言处理 (NLP) 活动中表现出色。 Hugging Face 平台还包括用于在特定数据集上微调预训练模型的工具,这有助于使算...
Hugging Face教程 - 7.5、使用huggingface做主流NLP训练任务(从头训练GPT类语言模型) 从头训练GPT类语言模型 之前章节,主要是基于预训练模型进行微调,这种训练方式称为迁移学习(除了微调,还有Prompt和RLHF等训练方式)。在一些标签数据比较稀少的领域,使用迁移学习是一个非常好的策略。在本章,我们要从头训练一个完整的...
model_id: "meta-llama/Meta-Llama-3-70b" # Hugging Face model id dataset_path: "." # path to dataset max_seq_len: 3072 # 2048 # max sequence length for model and packing of the dataset # training parameters output_dir: "./llama-3-70b-hf-no-robot" # Temporary output directory for...
PEFT 是 Hugging Face 的一个新的开源库。使用 PEFT 库，无需微调模型的全部参数，即可高效地将预训练语言模型 (Pre-trained Language Model，PLM) 适配到各种下游应用。PEFT 目前支持以下几种方法:https://github.com/huggingface/peft LoRA: LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELShttps://arxiv....
在Hugging Face Hub上 已经有了许多的文本摘要预训练模型,但是对于一些特定领域,还是需要重新训练或微调的。本文主要训练一个双语文本摘要模型(双语是指英语和西班牙语)。可以访问如下链接model试下模型效果。 首先需要准备双语语料。 准备双语语料 双语语料数据集使用链接Multilingual Amazon Reviews Corpus-多语言Amazon评论...
model_id: "meta-llama/Meta-Llama-3-70b" # Hugging Face model id dataset_path: "." # path to dataset max_seq_len: 3072 # 2048 # max sequence length for model and packing of the dataset # training parameters output_dir: "./llama-3-70b-hf-no-robot" # Temporary output directory for...