Google Colab 获取大模型 获得大模型使用许可 安装&下载大模型 大模型推断 完整代码 代码分析 微调大模型 完整代码 代码分析 LLM(大型语言模型)微调(Fine-tuning)是指在特定任务上调整或优化预训练的大型语言模型的过程。通过微调,模型能够更好地适应和处理特定类型的数据或解决特定的问题。这一过程通常包括以下几个步...
(2023). QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs. 整个系列的译文: 北方的郎:Maxime LLM实践.1:在Colab Notebook中微调LLama 2 北方的郎:Maxime LLM实践.2:微调LLM入门 北方的郎:Maxime LLM实践3:通过直接偏好优化(DPO)对 Mistral-7b 进行微调 北方的郎:Maxime LLM实践4:使用 mergekit 合并大型语言...
然而,在此,可以克服这些内存和计算挑战,并使用 Google Colab Notebook 的免费版本来微调模型。colab使用可以看这里温柔的玉米:Colab使用教程(超级详细版)及Colab Pro/Pro+评测 使用colab进行微调 采用Colab上的 T4 GPU,由于仅具有有限的 16 GB VRAM,这几乎足够存储 Llama 2–7b 的权重,这意味着无法进行完全微调,...
Sentiment Tuning: 调优模型以生成更积极的电影内容\Training with PEFT: 执行由 PEFT 适配器优化内存效率的 RLHF 训练 Detoxifying LLMs: 通过 RLHF 为模型解毒，使其更符合人类的价值观StackLlama: 在 Stack exchange 数据集上实现端到端 RLHF 训练一个 Llama 模型Multi-Adapter Training: 使用单一模型和多适配...
把llama.cpp\build\bing\release目录下的所有文件复制到llama.cpp目录下#7、重新运行fine-tuning.py微调...
Parameter Efficient Fine-Tuning(PEFT)方法是一组使llm适应下游任务的方法,例如在内存受限的设备(如T4GPU 提供16GB VRAM)上进行摘要或问答。通过Peft对LLM的部分进行微调,仍然可以获得与完全微调相比的结果。如LoRA和Prefix Tuning是相当成功的。peft库是一个HuggingFace库,它提供了这些微调方法,这是一个可以追溯到2023...
Parameter Efficient Fine-Tuning(PEFT)方法是一组使llm适应下游任务的方法,例如在内存受限的设备(如T4GPU 提供16GB VRAM)上进行摘要或问答。通过Peft对LLM的部分进行微调,仍然可以获得与完全微调相比的结果。如LoRA和Prefix Tuning是相当成功的。peft库是一个HuggingFace库,它提供了这些微调方法,这是一个可以追溯到2023...
引言:LLama 2是Meta AI推出的新一代开源大语言模型(Large Language Model, LLM),其作为OpenAI大语言模型的一种替代方案,受到了越来越多开发者和企业的关注。为了让模型具备个性化的知识,一种方案是对LLama 2进行参数微调。本文介绍了如何基于QLora(Efficient Finetuning of Quantized LLMs)技术对LLama 2进行微调,整...
Parameter Efficient Fine-Tuning(PEFT)方法是一组使llm适应下游任务的方法,例如在内存受限的设备(如T4GPU 提供16GB VRAM)上进行摘要或问答。通过Peft对LLM的部分进行微调,仍然可以获得与完全微调相比的结果。如LoRA和Prefix Tuning是相当成功的。peft库是一个HuggingFace库,它提供了这些微调方法,这是一个可以追溯到2023...
在硬件资源有限的情况下，无法在消费级硬件上对LLMs进行微调。为克服这一挑战，使用Google Colab Notebook的免费版本进行微调成为可能。通过T4 GPU，可几乎存储 Llama 2–7b 的权重，但需使用参数高效微调技术，如 LoRA 或 QLoRA。QLoRA技术采用4位量化并冻结参数，添加少量可训练的低秩适配器层。在微调...