第一步是安装 Hugging Face Libraries 以及 Pyroch,包括 trl、transformers 和 datasets 等库。trl 是建立在 transformers 和 datasets 基础上的一个新库,能让对开源大语言模型进行微调、RLHF 和对齐变得更容易。# Install Pytorch for FSDP and FA/SDPA %pip install "torch==2.2.2" tensorboard # Install ...
# Install Hugging Face libraries %pip install --upgrade "transformers==4.40.0" "datasets==2.18.0" "accelerate==0.29.3" "evaluate==0.4.1" "bitsandbytes==0.43.1" "huggingface_hub==0.22.2" "trl==0.8.6" "peft==0.10.0" 接下来,登录 Hugging Face 获取 Llama 3 70b 模型。 创建和加载数据...
# Install Hugging Face libraries %pip install --upgrade "transformers==4.40.0" "datasets==2.18.0" "accelerate==0.29.3" "evaluate==0.4.1" "bitsandbytes==0.43.1" "huggingface_hub==0.22.2" "trl==0.8.6" "peft==0.10.0" 1. 2. 3. 4. 接下来,登录 Hugging Face 获取 Llama 3 70b 模型。
# Install Hugging Face libraries %pip install --upgrade "transformers==4.40.0" "datasets==2.18.0" "accelerate==0.29.3" "evaluate==0.4.1" "bitsandbytes==0.43.1" "huggingface_hub==0.22.2" "trl==0.8.6" "peft==0.10.0" 接下来,登录 Hugging Face 获取 Llama 3 70b 模型。 创建和加载数据...
# Install Hugging Face libraries %pip install --upgrade "transformers==4.40.0" "datasets==2.18.0" "accelerate==0.29.3" "evaluate==0.4.1" "bitsandbytes==0.43.1" "huggingface_hub==0.22.2" "trl==0.8.6" "peft==0.10.0" 接下来,登录 Hugging Face 获取 Llama 3 70b 模型。
可以使用 Hugging Face 训练配置工具来配置训练器。 训练器类要求用户提供: 指标 基础模型 训练配置 除了Trainer所计算的默认loss指标外,还可以配置评估指标。 以下示例演示如何将accuracy添加为指标: python importnumpyasnpimportevaluate metric = evaluate.load("accuracy")defcompute_metrics(eval_pred):logits, lab...
至此,我们定义了用于训练的词元数据集及 LoRA 设置。下面,我们介绍如何使用 Hugging Face 的Trainer类启动训练。 设置Trainer 评估指标 首先,我们定义用于对三个模型的性能进行比较的指标: F1 分数、召回率、精确度和准确度: import evaluate import numpy as np ...
# Install Hugging Face libraries %pip install --upgrade "transformers==4.40.0" "datasets==2.18.0" "accelerate==0.29.3" "evaluate==0.4.1" "bitsandbytes==0.43.1" "huggingface_hub==0.22.2" "trl==0.8.6" "peft==0.10.0" 接下来,登录 Hugging Face 获取 Llama 3 70b 模型。 创建和加载数据...
# Install Pytorch for FSDP and FA/SDPA%pip install "torch==2.2.2" tensorboard# Install Hugging Face libraries%pip install --upgrade "transformers==4.40.0" "datasets==2.18.0" "accelerate==0.29.3" "evaluate==0.4.1" "bitsandbytes==0.43.1" "huggingface_hub==0.22.2" "trl==0.8.6" "pef...
# Install Hugging Face libraries%pip install--upgrade"transformers==4.40.0""datasets==2.18.0""accelerate==0.29.3""evaluate==0.4.1""bitsandbytes==0.43.1""huggingface_hub==0.22.2""trl==0.8.6""peft==0.10.0" 接下来,登录 Hugging Face 获取 Llama 3 70b 模型。