在Hugging Face中,config.json文件是用于配置预训练模型参数的文件。这个文件通常包含了模型的架构、超参数和其他模型配置信息。它是一个JSON格式的文件,可以在加载模型时用来初始化模型的配置。 在加载模型时,from_pretrained()方法通常会自动加载相应的config.json文件。例如,BertForSequenceClassification.from_pretrained(...
def__init__(self,config):super().__init__()self.word_embeddings=nn.Embedding(config.vocab_size,config.hidden_size,padding_idx=0)self.position_embeddings=nn.Embedding(config.max_position_embeddings,config.hidden_size)self.token_type_embeddings=nn.Embedding(config.type_vocab_size,config.hidden_siz...
然后,根据 config.rescale_every 参数的设置,对每个 RwkvBlock 中的注意力权重和前馈传播权重进行重新缩放。 如果模型处于训练状态,会将 block.attention.output.weight 和 block.feed_forward.value.weight 分别乘以 2 的 (block_id // self.config.rescale_every) 次方。这样做的目的是根据 config.rescale_every ...
2.4 Define the LoraConfig 这一步定义peft（用lora方法）的参数：if script_args.use_peft: pe...
Config,控制模型的名称、最终输出的样式、隐藏层宽度和深度、激活函数的类别等。将Config类导出时文件格式为 json格式,就像下面这样: "attention_probs_dropout_prob": 0.1, "hidden_act": "gelu", "hidden_dropout_prob": 0.1, "hidden_size": 768, ...
随后将模型本体和配置文件config.json放入wizard3目录。提交后，推送即可：E:\work>cd wizard3 E:...
其中checkpoint可以是*.safetensors,*.bin,*.pth,*.pt,*.ckpt等格式的存储模型权重的文件。 在传入pretrained_cfg_overlay=dict(file=r'path\to\checkpoint')参数后,默认的pretrained_cfg预训练 config 中会添加file=r'path\to\checkpoint键值对,导入模型权重时,代码会优先检查 config 中是否有file关键词,代码会...
model.save_pretrained("directory_on_my_computer")# 会生成两个文件:config.json pytorch_model.bin Tokenizer transformer模型使用的分词方法,往往不是直接的word-level分词或者char-level分词。 前者会让词表过大,后者则表示能力很低。 因此主流的方式是进行subword-level的分词。例如对 "tokenization" 这个词,可能...
trainer = RewardTrainer(model=model,args=training_args,tokenizer=tokenizer,train_dataset=dataset,peft_config=peft_config, ) trainer.train() RLHF微调(用于对齐) 在这一步中,我们将从第1步开始训练SFT模型,生成最大化奖励模型分数的输出。具体来说就是将使用奖励模型来调整监督模型的输出,使其产生类似人类的...
config = AutoConfig.from_pretrained(model_checkpoint) config.save_pretrained("./saved_model/") # 存在这里,然后可以 from_pretrained("./saved_model/") model = TFAutoModelForCausalLM.from_config(config) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. ...