(lf)pai@pai:~/llm/nlp/LLaMA-Factory$ pip install --upgrade deepspeed ... 更新后再启动就看不到其他异常信息抛出了。如下图: (lf)pai@pai:~/llm/nlp/LLaMA-Factory$ llamafactory-cli webui[2024-11-01 06:46:43,215][INFO][real_accelerator.py:219:get_accelerator]Setting ds_accelerator to cu...
v_proj\ --output_dir $OUTPUT_PATH \ --overwrite_cache \ --overwrite_output_dir \ --warmup_steps 100 \ --weight_decay 0.1 \ --per_device_train_batch_size 4 \ --gradient_accumulation_steps 4 \ --ddp_timeout 9000 \ --learning_rate 5e-6 \ --lr_scheduler_type cosine \ --...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli export examples/merge_lora/llama3_lora_sft.yaml 通过以上步骤,即使是初学者,也能轻松使用 LLaMA-Factory 进行大模型的微调。LLaMA-Factory 提供了丰富的功能和详细的文档,帮助你快速上手并实现模型的微调。 LLaMA-Factory 参数的解答(命令,单卡,预训练) 在使用 LLaMA-Fa...
print(response.json()["output"]) 四、LLaMA-Factory 源代码:https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/ LLaMA-Factory 是一个开源项目,它提供了一套全面的工具和脚本,用于微调、部署和基准测试LLaMA模型。 LLaMA-Factory 提供以下功能,使得我们可以轻松地使用LLaMA模型: 数据预处理和标记化的脚本 用于微调 LLaMA...
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。
"weight_decay":"auto" } }, "scheduler":{ "type":"WarmupLR", "params":{ "warmup_min_lr":"auto", "warmup_max_lr":"auto", "warmup_num_steps":"auto" } }, "zero_optimization":{ "stage":3, "offload_optimizer":{ "device":"cpu", ...
权重衰减(weight decay) 0.1 梯度裁剪(gradient clipping) 1.0 分词器(Tokenizer) BPE,使用 SentencePiece 实现 所有数字 split 成 individual digits 未知的 UTF-8 字符用 byte 表示 词表大小 32K 比较这些模型在参数量、性能、应用场景上的主要差异。
--weight_decay 0.1 \ --per_device_train_batch_size 4 \ --gradient_accumulation_steps 4 \ --ddp_timeout 9000 \ --learning_rate 5e-6 \ --lr_scheduler_type cosine \ --logging_steps 1 \ --cutoff_len 4096 \ --save_steps 1000 \ --plot_loss \ --num_train_epochs 3 \ --bf16 ...
weight_decay=training_args.weight_decay, model_sharding=False, dim=n_embd, n_heads=n_head, n_kv_heads=n_query_groups, model_sharding=is_fsdp_enabled() or is_deepspeed_zero3_enabled(), dim=hidden_size, n_heads=num_q_head, n_kv_heads=num_kv_head, ) logger.info("Using Adam-mini ...
--weight_decay 0. --warmup_ratio 0.03 --lr_scheduler_type "cosine" --logging_steps 1 --cache_dir '/tmp' --model_max_length 2048 --gradient_checkpointing True --lazy_preprocess True --bf16 True --tf32 True --report_to "none" ...