在实际应用中,LLaMA Efficient Tuning的优势在于其高效性和灵活性。通过全参数、LoRA和QLoRA等多种训练方法,它能够满足不同场景下的微调需求。同时,LLaMA Efficient Tuning还提供了丰富的工具集,帮助用户更加便捷地进行模型训练、评估和测试。这使得用户能够更加方便地应用LLMs技术,从而推动人工智能技术在各个领域的深入...
LLaMA Efficient Tuning 是一个基于 PyTorch 的开源项目，用于训练和微调各种大规模语言模型，如 LLaMA、LLaMA-2、BLOOM、BLOOMZ、Falcon、Baichuan、InternLM、Qwen、XVERSE 和 ChatGLM2 等。它支持全参数训练、部分参数训练、LoRA 和 QLoRA 等多种训练方法，并提供了多种用于评估和测试的工具。主要特性 支持多种训练...
根据LLaMA-Efficient-Tuning 仓库的描述,它支持对 baichuan, LLaMA 模型的微调,支持训练方法包括预训练(pre-training), 有监督微调(sft)和 RLHF,微调方式均为 LoRA 或者 QLoRA。该仓库作者的另外一个仓库 Ch…
Llama Efficient Tuning(LET)是一种用于模型调优的优化算法。该算法基于Bayesian Optimization(BO),通过寻找最佳组合来优化模型的性能。在本文中,我们将详细介绍使用Llama Efficient Tuning进行模型调优的步骤。 步骤一:准备数据 进行模型调优之前,我们首先需要准备数据集。数据集应包含标记的训练样本,以及用于验证模型性能的...
checkpoint) class PeftTrainer(PeftModelMixin, Seq2SeqTrainer): r""" Inherits Seq2SeqTrainer to support parameter-efficient checkpoints. """ def __init__(self, finetuning_args: "FinetuningArguments", **kwargs): Seq2SeqTrainer.__init__(self, **kwargs) self.finetuning_args = finetuning_...
第一步:安装和导入Llama Efficient Tuning 首先,我们需要安装Llama Efficient Tuning。可以使用pip命令来安装它: pipinstall llama-efficient-tuning 安装完成后,我们可以直接在Python代码中导入Llama Efficient Tuning: import llama_efficient_tuning as let 第二步:准备数据集 在开始调优之前,我们需要准备好训练和验证数...
LlamaEfficientTuning是一个有效的模型加载和推理库,它提供了简单易用的接口,可以快速将模型加载到内存中,并在输入数据上进行推理。它可以适用于各种深度学习框架和模型类型。 1.确定推理环境 在开始之前,我们首先需要确定我们要在哪个环境中进行推理。是否是在CPU上进行推理,还是使用GPU或其他加速器?这决定了我们后续的...
LLaMA Efficient Tuning Requirement Python 3.8+ and PyTorch 1.13.1 🤗Transformers, Datasets, Accelerate, PEFT and TRL protobuf, cpm_kernels and sentencepiece jieba, rouge_chinese and nltk (used at evaluation) gradio and mdtex2html (used in web_demo.py) ...
LLaMA-Efficient-Tuning 框架支持 deepspeed 集成,在训练开始前输入 accelerate config 进行设置,根据提示选择 deepspeed zero stage 3,因为是 6 卡总计 144G 的 VRAM 做 lora 微调,offload optimizer states 可以选择 none, 不卸载优化器状态到内存。 offload parameters 需要设置为 cpu,将参数量卸载到内存中,这样内...
By the end of this session, attendees will understand: - How to fine-tune LLMs like Llama-2-7b on a single GPU - Techniques like parameter efficient tuning and quantization, and how they can help - How to train a 7b param model on a single T4 GPU (QLoRA) - How to deploy tuned ...