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 Classificatio...
下面开始使用llama-factory进行LoRA的微调操作: Step 3. 开始准备数据集 首先看llama-factory支持的训练模式,如下图所示: 包括预训练(Pre-Training)、指令监督微调(Supervised Fine-Tuning)、奖励模型训练(Reward Modeling)、PPO 训练(PPO Training)、DPO 训练(DPO Training)、KTO训练五种,而我们最常用的主要还是借助...
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...
lora_alpha=32, # Lora alaph,具体作用参见 Lora 原理 lora_dropout=0.1# Dropout 比例 ) config 输出cofig: LoraConfig(peft_type=<PeftType.LORA: 'LORA'>, auto_mapping=None, base_model_name_or_path=None, revision=None, task_type=<TaskType.CAUSAL_LM: 'CAUSAL_LM'>, inference_mode=False, r...
LoRA & LLaMA 现在,让我们使用 LoRA 来微调 Meta 提出的 LLaMA 模型。 除了用于训练和运行 LLaMA 本身的代码(使用原始的 Meta-LLaMA 权重)外,还包含用于使用 LLaMA Adapter 和 LoRA 微调 LLaMA 的代码。 作者建议使用以下操作方法文件: 下载预训练的权重:https://github.com/Lightning-AI/lit-llama/blob/main/...
LoRA & LLaMA 现在,让我们使用 LoRA 来微调 Meta 提出的 LLaMA 模型。 除了用于训练和运行 LLaMA 本身的代码(使用原始的 Meta-LLaMA 权重)外,还包含用于使用 LLaMA Adapter 和 LoRA 微调 LLaMA 的代码。 作者建议使用以下操作方法文件: 下载预训练的权重:https://github.com/Lightning-AI/lit-llama/blob/main/...
(resume_from_checkpoint=True)try:# 保存微调模型到文件夹lora_model中model.save_pretrained("lora_model_1.0")# 合并模型,保存为16位hfmodel.save_pretrained_merged("v1.0",# 保存的位置tokenizer,save_method="merged_16bit",)# 将16bit量化成4位gguf# model.push_to_hub_merged("hf/model", tokenizer...
使用QLoRA对Llama 2进行微调是我们常用的一个方法,但是在微调时会遇到各种各样的问题,所以在本文中,将尝试以详细注释的方式给出一些常见问题的答案。这些问题是特定于代码的,大多数注释都是针对所涉及的开源库以及所使用的方法和类的问题。 导入库 对于大模型,第一件事是又多了一些不熟悉的Python库。
使用QLoRA对Llama 2进行微调是我们常用的一个方法,但是在微调时会遇到各种各样的问题,所以在本文中,将尝试以详细注释的方式给出一些常见问题的答案。这些问题是特定于代码的,大多数注释都是针对所涉及的开源库以及所使用的方法和类的问题。 导入库 对于大模型,第一件事是又多了一些不熟悉的Python库。