您可以使用Hugging Face的TrainingArguments类来定义这些参数,并传递给Trainer类。 - 创建Trainer:Trainer类是Hugging Face提供的一个高级API,可以帮助您管理训练过程,包括数据加载、模型更新、评估、保存等。您可以使用Trainer类来创建一个训练器对象,并传入模型、数据集、训练参数等。 - 开始训练:您可以调用Trainer对象的...
通过选择 DataCollatorWithFlattening,Hugging Face Trainer 的用户现在可以无缝地将序列连接成一个单一的张量,同时在 Flash Attention 2 计算过程中考虑到序列边界。这是通过 flash_attn_varlen_func 实现的,它计算每个小批量的累积序列长度 ( cu_seqlens )。 同样的功能也适用于 TRL 库中的 Hugging Face SFTTraine...
现在,我们可以使用训练集对模型进行训练。在Hugging Face的Transformers库中,可以使用Trainer对象来训练模型。下面是一个示例代码,演示如何训练模型: from transformers import TrainingArguments, Trainer import torch.optim as optim # 定义训练参数 training_args = TrainingArguments( output_dir='./results', # 输出...
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trainer.predict计算验证数据集的预测结果 - 通过load_metric来加载指定指标对象,并调用其compute方法计算训练准确率等 - 初始化Trainer时可指定compute_metrics来动态监控每个epoch的数据 #来自油管 https://youtu...
在 TrainingArguments 中定义模型超参，只有output_dir参数是必须的。我们可以设置push_to_hub=True来直接上传训练好的模型（如果已经登陆了Hugging Face）。在每一个训练段，Trainer 都会评测模型的 accuracy 和保存此节点。传入超参数，模型，数据集和评测函数到 Trainer。调用 train() 来微调模型。training_args = ...
如前所述，我们将使用集成了 DeepSpeed 的 Hugging Face Trainer。因此我们需要创建一个 deespeed_config.json。DeepSpeed 配置 定义了要使用的 ZeRO 策略以及是否要使用混合精度训练等配置项。Hugging Face Trainer 允许我们从 deepspeed_config.json 中的 TrainingArguments 继承相关配置以避免重复设置，查看 文档了解更多...
如前所述,我们将使用集成了 DeepSpeed 的 Hugging Face Trainer。因此我们需要创建一个deespeed_config.json。DeepSpeed 配置 定义了要使用的 ZeRO 策略以及是否要使用混合精度训练等配置项。Hugging Face Trainer 允许我们从deepspeed_config.json中的TrainingArguments继承相关配置以避免重复设置,查看 文档了解更多信息。
构造Hugging Face Transformers Trainer 实用工具的配置。 在单个 GPU 上执行训练。 请参阅什么是 Hugging Face Transformers? 要求 驱动器上的带有一个 GPU 的单节点群集。 Databricks Runtime 13.0 ML 及更高版本的 GPU 版本。 此微调示例需要 Databricks Runtime 13.0 ML 及更高版本中包含的 🤗 Transformers...
3. 使用trl和SFTTrainer指令微调 Llama 2 我们将使用最近在由 Tim Dettmers 等人的发表的论文“QLoRA: Quantization-aware Low-Rank Adapter Tuning for Language Generation”中介绍的方法。QLoRA 是一种新的技术,用于在微调期间减少大型语言模型的内存占用,且并不会降低性能。QLoRA 的 TL;DR; 是这样工作的: ...
如前所述,我们将使用集成了 DeepSpeed 的 Hugging Face Trainer。因此我们需要创建一个deespeed_config.json。DeepSpeed 配置定义了要使用的 ZeRO 策略以及是否要使用混合精度训练等配置项。 Hugging Face Trainer 允许我们从deepspeed_config.json中的TrainingArguments继承相关配置以避免重复设置,查看文档了解更多信息。