具体来说,Llama 2预训练模型是在2 万亿的 token上训练的,精调 Chat 模型是在100 万人类标记数据上训练的。 绝密伏击:LLaMa-1 技术详解186 赞同 · 2 评论文章 本篇文章介绍下LlaMa 2的技术原理以及如何Fine-tuning。 图1:LLaMa-2 Llama 2简介 论文:Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models ...
args=TrainingArguments(output_dir="/content/drive/MyDrive/Machine Learning/model_llama2_finetuned",# directory to save and repository idnum_train_epochs=
精度无损失：研究显示，在 Llama 2 上应用 Sparse FineTuning，即使在 60% 的稀疏度和 INT8 量化的情况下，也能保持模型的精度无损失。高度压缩模型：通过在微调过程中应用剪枝和量化等压缩算法，可以创建高度压缩的模型，这对于在资源受限的 CPU 上部署大型语言模型至关重要。DeepSparse 的加速效果：显...
python -m llama_recipes.finetuning \--use_peft \--peft_method lora \--quantization \--model_name ./llama/models_hf/7B \--dataset custom_dataset \--custom_dataset.file"dataset.py:get_preprocessed_medical"\--output_dir ../llama/fine-tuning/medical \--batch_size_training1\--num_epochs3...
fine-tuning all weights. partial-parameter freeze some weights and change some weights, set layers.trainable=True or False to let them to be trainable or not. LoRA QLoRA command parameter fp16 here are some data types used in NVIDIA GPU, such as fp16, fp32, bf16, tf16, tf32, and ...
name: LLAMA2-Fine-Tuning-v13b-hf-v1 infrastructure: kind: infrastructure spec: blockStorageSize: 512 logGroupId: ocid1.loggroup.<> logId: ocid1.log.<> subnetId: ocid1.subnet.<> shapeName: VM.GPU.A10.2 type: dataScienceJob
(2 bytes per parameter), we will need around 84 GB of GPU memory, as shown in figure 1, which is not possible on a single A100-40 GB card. Hence, to overcome this memory capacity limitation on a single A100 GPU, we can use a parameter-efficient fine-tuning (PEFT) technique....
Neural Magic 致力于在标准 CPU 基础设施上高效部署深度学习模型，如 Llama 2。通过结合剪枝、量化与 DeepSparse，展示了在 CPU 上加速 Llama 2 推理而不影响准确性。今天，我们宣布 DeepSparse 支持 Llama 2，并扩展了 Sparse Fine-Tuning 研究至 Llama 2 7B。研究证明了软件加速方法在领先模型架构上...
Llama2 Meta AI于2023年7月19日宣布开源LLaMA模型的二代版本Llama2,并在原来基础上允许免费用于研究和商用。 作为LLaMA的延续和升级,Llama2的训练数据扩充了40%,达到2万亿token,并且可处理的上下文增倍,达到4096个token。整体finetuning过程使用了1百万人工标记数据。开源的基座模型包括7B、13B、70B3个版本,并提供了...
一旦训练完成,你的fine-tuning大模型会保存在./lora-out目录下。根据我的配置,模型也会上传到我在hub_model_id中提供的Hugging Face仓库,接下来是我们推理过程: 大模型推理Inference 微调的结果其实并不是实际的Llama 2模型,而是适配到模型上的一个adapter(Axolotl默认使用qlora来生成Llama模型),所以最终,adapter的大...