将LoRA 权重合并回基础模型 封装为Docker镜像并进行推理 结语 之前尝试了从0到1复现斯坦福羊驼(Stanford Alpaca 7B),Stanford Alpaca 是在 LLaMA 整个模型上微调,即对预训练模型中的所有参数都进行微调(full fine-tuning)。但该方法对于硬件成本要求仍然偏高且训练低效。 因此, Alpaca-Lora 则是利用 Lora 技术,在冻...
LoraConfig(peft_type=<PeftType.LORA: 'LORA'>, auto_mapping=None, base_model_name_or_path='/root/autodl-tmp/LLM-Research/Meta-Llama-3-8B-Instruct', revision=None, task_type=<TaskType.CAUSAL_LM: 'CAUSAL_LM'>, inference_mode=False, r=8, target_modules={'up_proj', 'k_proj', 'o_...
使用 LoRA,可以在几个小时内在单个 GPU 上对 LLaMA 等相对较大的模型进行微调,这使得它对那些不想在 GPU 资源上花费数千美元的人特别有吸引力。LoRA 的特别之处在于,可以选择性地将新的 LoRA 权重矩阵与原始的预训练权重合并,这样在推理过程中就不会产生额外的开销或复杂性。 随着越来越多的 ChatGPT 或 GPT-...
在实际应用中,LoRA表现出了惊人的效果。研究人员发现,使用LoRA进行微调,不仅可以在短时间内完成,而且可以在保持模型性能的同时,显著减少计算资源的消耗。这意味着,使用LoRA技术,研究人员和企业可以更快速地适应新的任务和数据集,而无需担心高昂的计算成本。 为了更好地理解LoRA的工作原理和优势,我们可以通过一个简单的...
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。 ...
如果增量矩阵具有低秩特性,那么LoRA可能是一个不错的选择。否则,全参数微调方法可能更有优势。 四、总结与建议 在微调LLaMA 2等大型语言模型时,LoRA和全参数微调方法各有优劣。开发者应根据实际应用场景、计算资源、训练时间以及任务或数据集的特性进行综合考虑,选择最适合的微调策略。同时,为了获得更好的性能,开发者...
即便是拥有70亿参数的最小LLaMA-2模型，也需要大量计算资源来进行微调。因此，该领域出现了所谓的"参数高效微调（也被称为peft）"。在这些策略中，如LoRA（LLM的低秩适配）旨在优化较小的参数子集，从而最大限度地减少资源利用并加速训练周期。本文比较了全参数微调和LoRA微调，突出了各自的优缺点。我们的讨论基于之前...
LoRA 旨在显著减少可训参数量，同时保持强大的下游任务性能。本文的主要目标是通过对 Hugging Face 的三个预训练模型进行 LoRA 微调，使之适用于序列分类任务。这三个预训练模型分别是: meta-llama/Llama-2-7b-hf、mistralai/Mistral-7B-v0.1 及 roberta-large。使用的硬件节点数: 1每个节点的 GPU 数: 1GPU ...
使用QLoRA对Llama 2进行微调是我们常用的一个方法,但是在微调时会遇到各种各样的问题,所以在本文中,将尝试以详细注释的方式给出一些常见问题的答案。这些问题是特定于代码的,大多数注释都是针对所涉及的开源库以及所使用的方法和类的问题。 导入库 对于大模型,第一件事是又多了一些不熟悉的Python库。
使用LoRA微调Llama3模型的步骤包括: 加载预训练模型:使用Transformers库加载Llama3的预训练模型。 配置LoRA适配器:指定LoRA适配器的参数,如秩(rank)等。 准备训练数据:与SFT类似,需要准备标注好的训练数据。 编写训练脚本:在训练脚本中集成LoRA适配器,并指定训练参数。 开始训练:运行训练脚本,开始微调过程。 模型评估与...