核心脚本是run_clm_pt_with_perft.py(全模型微调)、run_clm_sft_with_peft.py(lora 微调)。对应的run_pt.sh, run_sft.sh给出了示例参数和如何运行。ds_zero2_no_offload.json是deepspeed的配 置。 deepspeed是微软开发的大模型训练优化框架,该框架应用了一系列技术。简单来说,由于LLM训练时需要大量显存,但...
由于是采用LoRA进行指令微调,参数方面则分为LoRA和训练器两个部分。 首先是LoRA部分,我们使用peft库载入设置LoRA参数,以下是一个可参考的配置,具体的参数意义可以参考LoRA原论文: frompeftimportLoraConfigpeft_config=LoraConfig(r=16,lora_alpha=16,target_modules=["gate_proj","down_proj","up_proj"],lora_dr...
最初的LoRA论文专注于仅对“Q”和“V”注意力矩阵进行微调，并取得了可观的成果，证明了该技术的有效性。但随后的研究表明，对其他层甚至所有层进行微调能够改善效果。我们推测，将LoRA应用于更多的层可以使我们更接近于实现全参数微调的能力。因此，我们选择在所有层上实施LoRA。基础学习率：1e-4 学习率1e-4已...
lora_path = './llama3_lora' # lora权重路径 # 加载tokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(mode_path) # 加载模型 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(mode_path, device_map="auto",torch_dtype=torch.bfloat16) # 加载lora权重 model = PeftModel.from_pretrained(model, model_i...
LoRA：大型语言模型优化领域的游戏规则改变者 LLaMA 等开源 LLM 的出现激发了人们的极大兴趣和活动，因为它证明了，要实现最先进的性能，规模并不是一切。传统的 LLM 是庞然大物，因其训练、微调和运行成本高昂而臭名昭著。例如，GPT-3 拥有 1750 亿个参数！部署具有如此大参数数量的微调模型的独立实例将非常昂贵。
现在比较主流的几种 PEFT:Prompt Tuning、Prefix Tuning、LoRA、QLoRA。 微调框架 比较主流的几个微调、训练工具: huggingface/transformers[2]:最基础的一个库,提供了丰富的预训练模型和微调工具,支持大多数主流的 NLP 任务(如文本分类、序列标注、生成任务等)。适合进行快速实验和生产部署,有着广泛的社区支持。
LoRA是一种轻量级的模型微调技术,它通过在原始模型参数上添加一个低秩矩阵来实现微调。这种方式相比直接修改原始模型参数更为高效且资源消耗少。 使用LoRA对Llama3进行微调的步骤如下: 准备LoRA权重:根据任务需求,准备LoRA权重,即要优化的低秩矩阵。 加载预训练模型:同样使用PyTorch等框架加载Llama3的预训练模型。 将LoRA...
NVIDIA/Megatron-LM:NVIDIA开发的大模型训练框架,支持大规模的预训练和微调。适用于需要极高性能和规模的大模型训练和微调。 快速实验选择 Transformers 即可,超大规模的选择 NVIDIA/Megatron-LM,普通规模就选择使用较为简单的 hiyouga/LLaMA-Factory。 本文则使用 LLaMAFactory 演示如何进行 LoRA 微调。
Windows下中文微调Llama3,单卡8G显存只需5分钟,可接入GPT4All、Ollama实现CPU推理聊天,附一键训练脚本。 5716 0 09:34 App Recurrent-LLM:交互式式创建小说、剧本、论文、公文等,采用基于段落语言的RNN的方式,突破了大模型本身受制于上下文窗口无法生成长内容的限制 8058 44 05:52 App 基于AI-Writer 的小说自...
除了 LoRA 和 QLoRA，Llama-Factory 还支持基于人类反馈的强化学习（RLHF）。RLHF 通过引入人类的反馈信号，指导模型在特定任务上的表现，使其更好地适应人类的需求和期望。这一工具的引入，提升了模型的互动质量和实用性，特别适用于需要高精度和高互动性的应用场景。Llama-Factory 与流行的微调 LLM 框架的功能比较...