Part 1: Fine-tune a Llama2-7b model using PEFT We are going to use the recently introduced method in the paper QLoRA: Quantization-aware Low-Rank Adapter Tuning for Language Generation by Tim Dettmers et al. QLoRA is a new technique to reduce the memory ...
We performed fine-tuning on the Llama 2 7B and 70B models using QLoRA on the Stanford Alpaca dataset and ran 3 epochs using multiple Intel® Data Center GPU Max 1550 and 1100 systems (including systems on theIntel® Tiber™ AI Cloud). The graph below presents a comparison...
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...
请记住,在这种新范式中,指令数据集是关键,你的模型的质量在很大程度上取决于它所微调的数据。 本文是基于以下文章进行翻译和扩充:towardsdatascience.com/ 参考论文: LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs (文章结束)...
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...
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。 !pip insta...
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...
Parameter-Efficient Fine-Tuning(PEFT)可以用于在不触及LLM的所有参数的情况下对LLM进行有效的微调。PEFT支持QLoRa方法，通过4位量化对LLM参数的一小部分进行微调。Transformer Reinforcement Learning (TRL)是一个使用强化学习来训练语言模型的库。TRL也提供的监督微调(SFT)训练器API可以让我们快速的微调模型。!pip ...
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...