pip install -q -U datasets bitsandbytes einops wandb# Uncomment to install new features that support latest models like Llama 2# !pip install git+https://github.com/huggingface/peft.git# !pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git# When prompted, paste the HF access toke...
pip install -q huggingface_hub !pip install -q -U trl transformers accelerate peft !pip install -q -U datasets bitsandbytes einops wandb # Uncomment to install new features that support latest models like Llama 2 # !pip install git+https://github.com/huggingface/peft.git # !pip install g...
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 in...
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 in...
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 in...
本文将演示如何使用PEFT、QLoRa和Huggingface对新的lama-2进行微调，生成自己的代码生成器。所以本文将重点展示如何定制自己的llama2，进行快速训练，以完成特定任务。一些知识点 llama2相比于前一代，令牌数量增加了40%，达到2T，上下文长度增加了一倍，并应用分组查询注意(GQA)技术来加速在较重的70B模型上的推理。在...
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年1月的新库。在本文中我们将使用QLoRA,这是一种用于量化llm的低秩自适应或微调技术。
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。
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年1月的新库。在本文中我们将使用QLoRA,这是一种用于量化llm的低秩自适应或微调技术。
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年1月的新库。在本文中我们将使用QLoRA,这是一种用于量化llm的低秩自适应或微调技术。