虽然LoRA微调和模型量化代码走通了,但是里面涉及到很多细节知识点需要深挖,比如LoRA具体代码实现[4][5][6],peft库支持微调方法(LoRA|Prefix Tuning|P-Tuning v1|P-Tuning v2|Prompt Tuning|AdaLoRA|LLaMA-Adapter|IA3)和模型(Causal Language Modeling|Conditional Generation|Sequence Classification|Token Cla...
使用LoRA 进行微调:https://github.com/Lightning-AI/lit-llama/blob/main/howto/finetune_lora.md 使用适配器进行微调:https://github.com/Lightning-AI/lit-llama/blob/main/howto/finetune_adapter.md(可选,用于比较研究) 下一节将比较 7B LLaMA 基础模型与使用 LoRA 和 LLaMA Adapter 微调的 7B LLaMA ...
从huggingface上寻找微调数据集: 注意打开看split是什么,然后在load_dataset的时候修改参数 直接上训练代码: importos cache_dir="/data/.cache/huggingface"os.environ["HF_HOME"]=cache_dir os.environ["TOKENIZERS_PARALLELISM"]="False"os.environ["CUTLASS_PATH"]=yourpathfromunslothimportFastLanguageModelimpor...
且Meta还尝试使用了论文「Scaling Instruction-Finetuned Language Models」中介绍的指令微调方法,由此产生的模型LLaMA-I,在MMLU(Massive Multitask Language Understanding,大型多任务语言理解)上要优于Google的指令微调模型Flan-PaLM-cont(62B) 1.2 代码级解读:LLaMA的模型架构——RMSNorm/SwiGLU/RoPE/Transformer 1.2....
使用参数高效微调的方式(这里用Lora)进行微调,定义用于训练的参数 model.train() def create_peft_config(model): from peft import ( get_peft_model, LoraConfig, TaskType, prepare_model_for_int8_training, ) peft_config = LoraConfig( task_type=TaskType.CAUSAL_LM, inference_mode=False, r=8,lora...
从运行结果可以看到微调是有效果的!也可以将此适配器转换为 Llama.cpp 模型以在本地运行。 Jupyter Notebook 的完整代码: https://github.com/Crossme0809/frenzyTechAI/blob/main/fine-tune-code-llama/fine_tune_code_llama.ipynb 三、References [1]. Alpaca-LoRA: ...
Llama2-Chinese项目:3.1-全量参数微调 提供LoRA微调和全量参数微调代码,训练数据为data/train_sft.csv,验证数据为data/dev_sft.csv,数据格式如下所示: "Human: "+问题+"\nAssistant: "+答案 举个例子,如下所示: Human: 用一句话描述地球为什么是独一无二的。Assistant: 因为地球是目前为止唯一...
2057 -- 15:53 App LoRA_05_01_基于GPT-2进行LoRA微调实战 2679 1 16:41 App LoRA_02_算法原理深入解析-下集 1610 166 40:59 App 【Dify开源项目实战 】目前B站最详细的Dify快速入门教程,手把手教你基于Llama 3.1和OpenAI创建聊天机器人与知识库 2731 3 25:00 App 案例实战-11-单个LoRA权重与LLaMA...
8. 开始进行指令微调 8.1. 数据准备 这里使用alpaca的52k指令数据进行微调,使用如下指令: 如果下载不下来的话,我们直接打开scripts/prepare_alpaca.py文件,如下所示: 直接打开链接 https://raw.githubusercontent.com/tloen/alpaca-lora/main/alpaca_data_cleaned_archive.json,然后全选...