1.1 基于LLaMA-13B的中英医疗问答模型(LoRA) 1.1.1 训练评估结果 1.1.2 HuggingFace Transformers 1.1.3 预测结果 1.1.4 训练数据集 1.2 姜子牙系列模型 1.2.1 简介 1.2.2 模型信息 Model Information 1.2.3多任务有监督微调 Supervised finetuning 1.2.4 人类反馈学习 Human-Feedback training 1.2.5 效果评估 ...
lora_trainable="q_proj,v_proj,k_proj,o_proj,gate_proj,down_proj,up_proj" # 可训练的 LORA 模块,q_proj、k_proj和v_proj是多头注意力机制中的三个线性变换,用于将输入的token映射到一个高维向量空间中,以便于模型对输入进行处理;o_proj则是多头注意力机制的输出层,它将模型的输出映射到一个概率分布...
Chinese-LLaMA-Alpaca-2提供了Lora微调的教程和脚本，在路径Chinese-LLaMA-Alpaca-2/scripts/training下 ...
LLaMA只使用公开的数据(总计1.4T即1,400GB的token,其中CommonCrawl的数据占比67%,C4数据占比15%,Github、Wikipedia、Books这三项数据均都各自占比4.5%,ArXiv占比2.5%,StackExchange占比2%),论文中提到 When training a 65B-parameter model, our code processes around 380 tokens/sec/GPU on 2048 A100 GPU with...
first.EPOCHS=3LEARNING_RATE=1e-4MODEL_SAVE_FOLDER_NAME="dolly-3b-lora"training_args=Training...
直接上训练代码: importoscache_dir="/data/.cache/huggingface"os.environ["HF_HOME"]=cache_diros.environ["TOKENIZERS_PARALLELISM"]="False"os.environ["CUTLASS_PATH"]=yourpathfromunslothimportFastLanguageModelimport torchfromtrlimportSFTTrainerfrom transformersimportTrainingArgumentsfrom datasetsimportload_da...
SETUP: Highest compute capability among GPUs detected: 8.0CUDA SETUP: Detected CUDA version 117CUDA SETUP: Loading binary /home/guodong.li/virtual-venv/alpara-lora-venv-py310-cu117/lib/python3.10/site-packages/bitsandbytes-0.37.2-py3.10.egg/bitsandbytes/libbitsandbytes_cuda117.so...Training ...
然后,修改训练代码run_clm_pt_with_peft.py,将trainer.save_model()改为model.save_pretrained(training_args.output_dir + "/lora")。 通过trainer.save_model()保存模型权重为HF格式,需要将模型权重重命名为lora文件名(adapter_model.bin、adapter_config.json),我们直接使用model.save_pretrained(training_args....
最后，一个经过Lora微调的模型就完成了。4. 在微调的模型上进行推理 当前，问题在于Hugging Face只保存了适配器权重，而不是完整的模型。所以我们需要将适配器权重加载到完整的模型中。导入库：import torchfrom transformers import LlamaForCausalLM, LlamaTokenizerfrom peft import PeftModel, PeftConfig 加载分词器和...
结果如下表 IX 所示，使用 LoRA 和 QLoRA 微调 Llama2-13B 的性能趋势与 Llama2-7B 保持一致。与 lama2-7B 相比，微调 Llama2-13B 的吞吐量下降了约 30%。不过当结合所有优化技术时，即使 RTX4090 和 RTX3090 也可以微调 Llama2-70B，实现 200 tokens / 秒的总吞吐量。推理结果 端到端性能 下图 6 ...