在alpaca-lora-main/finetune.py中,设置batch_size=4(micro_batch_size: int = 4)以适配16GB的单个GPU(显存占用9GB),由于微调时间很长,大约60h,所以新建finetune.sh后台运行: 可以直接获取已经训练好的LoRA权重(67MB): 或者获取通过GPT4生成指令数据微调后的LoRA权重(模型为L
大模型的训练和微调对显存要求很高，优化器状态是显存主要开销之一。近日，清华大学朱军、陈键飞团队提出了用于神经网络训练的 4 比特优化器，节省了模型训练的内存开销，同时能达到与全精度优化器相当的准确率。4 比特优化器在众多预训练和微调任务上进行了实验，在保持准确率无损的情况下可将微调 LLaMA-7B 的显存开销...
如果模型参数量为 N,那么 AdamW 中优化器状态的数量为 2N,这显然是一笔极大的显存开销。 以LLaMA-7B 为例,该模型含的参数数量大约 7B,如果使用全精度(32 比特)的 AdamW 优化器对它进行微调,那么优化器状态所占用的显存大小约为 52.2GB。此外,虽然朴素的 SGD 优化器不需要额外状态,节省了优化器状态所占用的...
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,在冻结原模型 LLaMA 参数的情况下,通过往模型中加入额外的网络层,并...
1)lora微调。float16的模型刚刚好存放在16G的GPU上,没有太多显存用于存放梯度、优化器等参数,因此在这里使用lora微调部分参数。 2)混合精度训练,因为llama-7b有27g,想在单张V100上加载就需要转换成float16才行,而lora参数用的是float32,需要使用混合精度训练。同时混合精度训练也会有所加速。
大模型的训练和微调对显存要求很高,优化器状态是显存主要开销之一。近日,清华大学朱军、陈键飞团队提出了用于神经网络训练的 4 比特优化器,节省了模型训练的内存开销,同时能达到与全精度优化器相当的准确率。 4 比特优化器在众多预训练和微调任务上进行了实验,在保持准确率无损的情况下可将微调 LLaMA-7B 的显存开销降...
大模型的训练和微调对显存要求很高,优化器状态是显存主要开销之一。近日,清华大学朱军、陈键飞团队提出了用于神经网络训练的 4 比特优化器,节省了模型训练的内存开销,同时能达到与全精度优化器相当的准确率。 4 比特优化器在众多预训练和微调任务上进行了实验,在保持准确率无损的情况下可将微调 LLaMA-7B 的显存开销降...
以LLaMA-7B 为例,该模型含的参数数量大约 7B,如果使用全精度(32 比特)的 AdamW 优化器对它进行微调,那么优化器状态所占用的显存大小约为 52.2GB。此外,虽然朴素的 SGD 优化器不需要额外状态,节省了优化器状态所占用的内存,但是模型的性能难以保证。因此,本文主要关注如何减少模型内存中的优化器状态,同时保证优化...
首先,在单GPU微调7B模型方面,LLaMA-Adapter采用了一系列的内存优化技术和高效的模型训练策略。例如,通过梯度检查点(Gradient Checkpointing)技术来降低显存消耗,使得单个GPU能够承载更大规模的模型训练。同时,LLaMA-Adapter还优化了模型的结构和参数初始化方法,从而在不损失模型性能的前提下,大大加快了微调的速度。 在通用...
大模型的训练和微调对显存要求很高,优化器状态是显存主要开销之一。近日,清华大学朱军、陈键飞团队提出了用于神经网络训练的 4 比特优化器,节省了模型训练的内存开销,同时能达到与全精度优化器相当的准确率。 4 比特优化器在众多预训练和微调任务上进行了实验,在保持准确率无损的情况下可将微调 LLaMA-7B 的显存开销降...