--per_device_train_batch_size 4 \ --gradient_accumulation_steps 8 \ 因此Total train batch size (w. parallel, distributed & accumulation) = 32 Total optimization steps =Num Epochs * (Num examples / Total train batch size)=3 * (39054 / (4 * 8) )=3661 和Total optimization steps = 3,...
micro_batch_size: 2 num_epochs: 4 optimizer: adamw_bnb_8bit lr_scheduler: cosine learning_rate: 0.000005 train_on_inputs: false group_by_length: false bf16: auto fp16: tf32: false gradient_checkpointing: true early_stopping_patience: ...
per_print": 2000, "train_batch_size": "auto", "train_micro_batch_size_per_gpu": "auto", "wall_clock_breakdown": false } 使用4块v100运行,使用的数据集已加进dataset.info,内容是不到20M的txt藏文文本,使用可以给藏文分词的tokenizer.model或者llama2原始的tokenizer.model放进llama2-7b-hf里都试...
[INFO|trainer.py:1815] 2024-03-13 06:21:10,608 >> Instantaneous batch size per device = 2 [INFO|trainer.py:1818] 2024-03-13 06:21:10,609 >> Total train batch size (w. parallel, distributed & accumulation) = 16 [INFO|trainer.py:1819] 2024-03-13 06:21:10,609 >> Gradient Acc...
什么是LLaMA-Factory? LLaMA-Factory是一个在github上开源的,专为大模型训练设计的平台。项目提供中文说明,可以参考官方文档:https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/README_zh.md 为什么要学习LLaMA-Factory? 大模型技术发展到现在,企业想要真正利用大模型做些事情,一定需要懂得大模型微调的过程。注意,...
LLaMA-Factory源码分析 从pt预训练开始 首先从分析pt预训练过程开始研究。 根据官方文档可知,预训练执行命令如下: 代码语言:javascript 复制 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python src/train_bash.py \--stage pt \--do_train \--model_name_or_path path_to_llama_model \--dataset wiki_demo \--finetuning_type ...
因此,行业内出现了很多微调框架,而LLamaFactory(https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory)便是其中之一,从起名上就可以看出它们的目标是成为模型微调的工厂。 它得以流行主要得益于支持当下主流的大模型百川、千问、LLaMA等,不仅集成了大模型预训练、监督微调和强化微调等阶段的主流的微调技术(支持 LoRA 和 QLoRA...
MODEL_SIZE=$1 设置模型参数,取值如下: 8B 70B 405B SOURCE_CKPT_PATH=$2 源Checkpoint路径。 TARGET_CKPT_PATH=$3 目标Checkpoint路径。 TP=$4 模型并行度。 PP=$5 流水并行度。 mg2hf=$6 是否执行mcore2hf转换。 CHECK=$7 测试转换前后模型逐层输出是否一致。
total_train_batch_size = backward_batch_size * finetuning_args.ppo_buffer_size * training_args.world_size num_training_steps = training_args.num_train_epochs * math.ceil(len(dataset) / total_train_batch_size) optimizer = self.create_optimizer(model, training_args, finetuning_args) ...
LLaMA-Factory微调(sft)ChatGLM3-6B保姆教程 准备 1、下载 CUDA安装完毕后,通过指令nvidia-smi查看 2、PyCharm打开LLaMA-Factory项目 1、选择下载目录:E:\llm-train\LLaMA-Factory,并打开 2、创建新的python环境,这里使用conda创建一个python空环境,选择python3.10 ...