inference_mode=False,r=8,lora_alpha=32,lora_dropout=0.1,)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
我们深深知道,LLM 推理服务优化没有万能灵丹,一个快速高效的推理服务需要整合越来越多的细分技术[1]。 TGI是 Hugging Face 的高性能 LLM 推理服务,其宗旨就是拥抱、整合、开发那些可用于优化 LLM 部署和使用的最新技术。由于 Hugging Face 的强大的开源生态,大多数 (即使不是全部) 主要开源 LLM 甫一发布即可以在...
AI代码解释 sequences=["I've been waiting for a HuggingFace course my whole life.","This course is amazing!",]batch=tokenizer(sequences,padding=True,truncation=True,return_tensors="pt")batch['labels']=torch.tensor([1,1])# tokenizer出来的结果是一个dictionary,所以可以直接加入新的 key-value ...
stats = ppo_trainer.step(query_tensors, response_tensors, rewards) ppo_trainer.log_stats(stats, batch, rewards) ### Save model ppo_trainer.save_model("my_ppo_model") 就是这样!我们已经完成了从头开始训练LLM的RLHF代码。 总结 在本文中,我们简要介绍了RLHF的完整流程。但是要强调下RLHF需要一个...
map( preprocess_function, batched=True, num_proc=1, remove_columns=dataset["train"].column_names, load_from_cache_file=False, desc="Running tokenizer on dataset", ) 从训练数据集和评估数据集创建DataLoader。如果数据集中的样本位于 CPU 上,则设置 pin_memory=True 以加快训练期间将数据传输到 GPU ...
Benchmarking inference servers for text generation models presents unique challenges. The performance of LLM models can vary greatly depending on factors like input prompts, decoding strategies, hardware specifications, and server configurations. Inference Benchmarkeris designed to streamline this process by...
python inference_wizardlm.py --base_model=/workspace/models/WizardLM-7B-Uncensored/ 从
RLHF微调:使用奖励模型训练由人类专家标记的(prompt, good_response, bad_response)数据,以对齐LLM上的响应 下面我们开始逐一介绍 特定领域预训练 特定于领域的预训练是向语言模型提供其最终应用领域的领域知识的一个步骤。在这个步骤中,使用因果语言建模(下一个令牌预测)对模型进行微调,这与在原始领域特定文本数据的...
Text Generation Inference是 Hugging Face 开发的一个可用于生产的推理容器。有了它,用户可以轻松部署大语言模型。 其主要特点有: 对输入进行流式 batch 组装 (batching) 流式生成词,主要基于 SSE 协议 (Server-Sent Events,SSE) 推理时支持多 GPU 张量并行 (Tensor Parallelism ),推理速度更快 ...
deepspeedai/DeepSpeed#7128 I ran the batch inference code with deepspeed generation, not the vllm one. The code hangs while I set zero stage = 3. I created a minimal code snippet for you to debug the error. import os import torch import ...