包括:LLaMA-Factory 的基本使用方式、训练集准备、模型的微调、导出(Lora合并)、推理与测试。 基座模型:LLM-Research/Unichat-llama3.2-Chinese-1B 训练数据:Alpaca 格式样本,自我认知数据 服务器:魔搭社区免费GPU 微调效果: 微调前: 微调后: LLaMA-Factory说明 LLaMA-Factory 是一个低代码的大规模语言模型(LLM)训...
在LLaMA-Factory 目录下,修改 examples/accelerate/fsdp_config.yaml num_processes: 4 7. 在llama-facotry目录下运行:dataset_dir和model_name换成自己的地址,device换成自己的gpu序列,这里是2,3,4,5 四张卡, CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3,4,5 python -m torch.distributed.run --nproc_per_node=4 src/train...
本文将围绕LoRA(Low-Rank Adaptation)和全参数微调两种策略,结合LLaMA 2的特性,进行深入分析和比较。 LLaMA 2概述 LLaMA 2是由Meta公司开发的大型语言模型,基于Transformer架构,具备强大的自然语言处理能力和泛化能力。该模型支持长序列文本处理、多语言处理,并在多种应用场景中表现出色。然而,LLaMA 2等大型语言模型的...
虽然LoRA微调和模型量化代码走通了,但是里面涉及到很多细节知识点需要深挖,比如LoRA具体代码实现[4][5][6],peft库支持微调方法(LoRA|Prefix Tuning|P-Tuning v1|P-Tuning v2|Prompt Tuning|AdaLoRA|LLaMA-Adapter|IA3)和模型(Causal Language Modeling|Conditional Generation|Sequence Classification|Token Cla...
简介:随着ChatGPT等大型语言模型的出现,模型微调变得日益重要。LoRA技术通过引入低秩自适应(Low-Rank Adaption),显著减少了LLaMA类模型在下游任务中的可训练参数数量,从而实现了模型的快速和高效适配。本文将详细介绍LoRA的工作原理,并通过实例展示其在实际应用中的优势。
这里使用alpaca的52k指令数据进行微调,使用如下指令: 如果下载不下来的话,我们直接打开scripts/prepare_alpaca.py文件,如下所示: 直接打开链接 https://raw.githubusercontent.com/tloen/alpaca-lora/main/alpaca_data_cleaned_archive.json,然后全选页面复制,再保存到新建的文件里。 ...
5.大模型微调llama-factory环境准备 19:47 6.微调数据集准备(SFT,继续预训练,偏好优化) 25:07 7.微调过程lora微调与Qlora微调 29:33 8.模型评估(批量推理与自动评估benchmark) 21:27 9.模型部署(模型合并导出与量化,本地部署) 21:47 大模型全栈路线图 18:09 【喂饭教程】20分钟学会大模型Lora...
https://github.com/ggerganov/llama.cpp (1)从git仓库上获取: git clone https://github.com/Rayrtfr/llama.cpp (2)进入llama.cpp目录,然后编译: make (3)如果想用gpu加速推理,执行: make GGML_CUDA=1 使用llama.cpp将合并后的模型量化并部署: ...
本节中,作者将比较 LLaMA 7B 基础模型与使用 LoRA 和 LLaMA Adapter 微调的基础模型的计算性能。 微调数据集是 Alpaca 52k 指令数据集,其结构如下: 数据集是按照 Self-Instruct 论文中描述的方法生成的,由 49759 个训练样本和 2000 个验证样本组成。Self-Instruct 的流程可总结为 4 个步骤: ...
mv LLaMA-Factory-main LLaMA-Factory Step4. 升级pip版本 如果使用旧的pip,可能无法安装一些最新的包 python -m pip install --upgrade pip Step5. 使用pip安装LLaMA-Factory项目代码运行的项目依赖 #进入文件夹cd LLaMA-Factory#找到requirements.txt安装文件pip install -e'.[torch,metrics]'-i https://pypi....