您可以使用Hugging Face的transformers库来载入模型,也可以使用Model Hub上的其他人分享的模型。 - 定义训练参数:您需要设置一些训练参数,如学习率、批次大小、优化器、损失函数等。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...
现在,我们已经具备了创建SFTTrainer并启动模型训练的所有要素。 fromtrlimportSFTTrainermax_seq_length=3072# 数据集模型和打包的最大序列长度trainer=SFTTrainer(model=model,args=args,train_dataset=dataset,peft_config=peft_config,max_seq_length=max_seq_length,tokenizer=tokenizer,packing=True,dataset_kwargs={...
创建Trainer对象执行微调任务 微调前的基本工作已经完成了, 接下来我们需要创建一个Trainer类,用于简化训练和评估过程,该类包含了模型、训练参数、训练和验证数据集,以及评估指标计算方法。然后,执行trainer.train() 用于微调训练,模型的权重会根据训练数据逐步优化。最后,trainer.save_model() 会将训练好的模型保存,方便...
通过调用Trainer实例上的train()方法来训练我们的模型。 # 训练 trainer.train() # tqdm关闭后将不显示进度条信息 # 保存模型 trainer.save_model() 不使用 Flash Attention 的训练过程在g5.2xlarge上花费了 03:08:00。实例的成本为1,212$/h,总成本为3.7$。 使用Flash Attention 的训练过程在g5.2xlarge上花...
trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_test_dataset["train"], eval_dataset=train_test_dataset["test"], compute_metrics=compute_metrics, data_collator=data_collator, ) 训练并记录到 MLflow Hugging Face 可与 MLflow 完美对接,在模型训练期间使用MLflowCallback自动记录...
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 ...
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。 注意: 本教程是在 g5.2xlarge AWS EC2 实例上创建和运行的,该实例包含 1 个 NVIDIA A10G。
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...
1. 多种型号可供选择:Hugging Face 库提供了大量预训练的 NLP 模型,包括针对语言翻译、问答和文本分类等任务进行训练的模型。这使得选择满足您确切要求的型号变得简单。 2. 跨平台兼容性:Hugging Face 库与 TensorFlow、PyTorch 和 Keras 等标准深度学习系统兼容,可以轻松集成到您现有的工作流程中。
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 ...