您好,想请问大家在昇腾环境下无法使用LLamaFactory中的量化微调功能QLoRA要怎么解决呀? 发表于 2024-11-07 15:32:25158查看 报错显示为: Traceback (most recent call last): File "/dgsoc/llf/LLaMA-Factory/src/llamafactory/launcher.py", line 23, in <module> launch() File "/dgsoc/llf/LLaMA...
LLM微调的最佳实践目前包括使用LoRA或QLoRA策略。 二、LLaMA工厂简介 LLaMA Factory是一个LLM微调工具,支持预训练,监督微调和奖励建模训练模式。每种模式都支持LoRA和QLoRA微调策略。它的前身ChatGLM- efficiency -tuning是一个基于ChatGLM模型的微调工具。它逐渐扩展到支持更多的LLM模型,包括白川、QWen、LLaMA, LLaMA工...
当与量化结合时,这种方法称为QLoRA(Dettmers,2023),这进一步减少了内存使用量。权重分解低秩自适应 (DoRA) (Liu et al., 2024) 方法将预训练权重分解为绝对值和方向分量,将 LoRA 单独应用于方向分量以增强 LLM 的微调。LoRA+ (Hayou et al., 2024) 提出来是为了克服 LoRA 的次优性。 在LLAMA-FACTORY 中...
LLaMA-Factory 易于使用的LLM微调框架地址:github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/与ChatGLM 官方的 P-Tuning 微调相比,LLaMA-Factory 的 LoRA 微调提供了 3.7 倍的加速比,同时在广告文案生成任务上取得了更高的 Rouge 分数。结合 4 比特量化技术,LLaMA-Factory 的 QLoRA 微调进一步降低了 GPU 显存消耗。
大模型微调实战:基于 LLaMAFactory 通过 LoRA 微调修改模型自我认知 本文主要分享如何使用 LLaMAFactory 实现大模型微调,基于 Qwen1.5-1.8B-Chat 模型进行 LoRA 微调,修改模型自我认知。 本文的一个目的:基于Qwen1.5-1.8B-Chat模型进行微调,修改模型自我认证。
Llama-Factory训练参数解释如下: --quantization_bit4/8:启用QLoRA训练。 --lora_target:LoRA作用模块,默认模块应作为该参数的默认值,可使用--lora_targetall参数指定全部模块。 --model_name_or_path:模型地址。 --do_train:表示进行训练。 --dataset:使用的数据集。 --finetuning_type:微调的方法。 --...
LoRA（Low-Rank Adaptation）和 QLoRA 是 Llama-Factory 中最为核心的微调技术。LoRA 通过引入低秩矩阵，将模型中需要调整的参数数量大幅减少，从而降低了计算和存储的成本。这使得在资源有限的环境下，依然能够对大型模型进行高效的微调。QLoRA 则在 LoRA 的基础上，进一步引入了量化技术，将模型参数从浮点数压缩为较...
首先，通过16比特全参数微调、冻结微调以及LoRA微调等技术，有效地减少了显存占用。此外，还集成了基于AQLM/AWQ/GPTQ等的2/3/4/5/6/8比特QLoRA微调，进一步优化了显存使用。这些措施使得LLaMA Factory在处理大型语言模型微调任务时，能够显著降低GPU显存消耗，提高训练效率。微调实战 接下来，我们将通过一个具体的...
LlamaFactory参数高级设置 量化等级 量化等级有8位量化（ INT8）和4位量化（ INT4 ），QLoRA 它允许在使用低位量化（如4位）的同时，通过 LoRA 方法进行高效的微调。量化方法 bitsandbytes 与 hqq：Bitsandbytes：内存效率高，可以显著减少 GPU 内存使用 Hqq: 提供更多的量化选项和更细粒度的控制,使用可能稍微...
在LLAMA FACTORY框架的训练效率实验中，研究者们选择了PubMed数据集作为训练材料，该数据集包含超过3600万条生物医学文献记录。从这些文献的摘要中提取了约40万个token作为训练样本。实验涉及了多种不同的高效微调方法，包括全参数微调（Full-tuning）、冻结微调（Freeze-tuning）、GaLore、LoRA以及4位QLoRA。实验中，...