数据集 对于的微调过程，我们将使用大约18,000个示例的数据集，其中要求模型构建解决给定任务的Python代码。这是原始数据集[2]的提取，其中只选择了Python语言示例。每行包含要解决的任务的描述，如果适用的话，任务的数据输入示例，并提供解决任务的生成代码片段[3]。# Load dataset from the hubdataset = load_dat...
# Load dataset from the hub dataset = load_dataset(dataset_name, split=dataset_split) # Show dataset size print(f"dataset size: {len(dataset)}") # Show an example print(dataset[randrange(len(dataset))]) 创建提示 为了执行指令微调,我们必须将每个数据示例转换为指令,并将其主要部分概述如下: de...
cache_dir='/root/autodl-tmp', revision='master')def process_func(example): MAX_LENGTH = 384 # Llama分词器会将一个中文字切分为多个token，因此需要放开一些最大长度，保证数据的完整性 input_ids, attention_mask, labels
对于的微调过程,我们将使用大约18,000个示例的数据集,其中要求模型构建解决给定任务的Python代码。这是原始数据集[2]的提取,其中只选择了Python语言示例。每行包含要解决的任务的描述,如果适用的话,任务的数据输入示例,并提供解决任务的生成代码片段[3]。 # Load dataset from the hub dataset = load_dataset(datas...
根据评论区大佬提示,llama-cpp-python似乎不支持后缀是.bin的模型,需要用llama.cpp重新量化模型,生成.gguf后缀的模型就可以了。 2023年11月10号更新 有人提醒llama-cpp-python最新版不支持ggmlv3模型,需要自己转python3 convert-llama-ggmlv3-to-gguf.py --input <path-to-ggml> --output <path-to-gguf>...
# Show an example print(dataset[randrange(len(dataset))]) 创建提示 为了执行指令微调,我们必须将每个数据示例转换为指令,并将其主要部分概述如下: def format_instruction(sample): return f"""### Instruction: Use the Task below and the Input given to write the Response, which is a programming code...
thwas was string example...wow!!! thwas was really string thwas was string example...wow!!! thwas is really string 1. 2. 4、全局变量 (注:应该尽量避免使用全局变量。不同的模块都可以自由的访问全局变量,可能会导致全局变量的不可预知性。对全局变量,如果程序员甲修改了_a的值,程序员乙同时也...
微调llama2模型教程:创建自己的Python代码生成器 简介:本文将演示如何使用PEFT、QLoRa和Huggingface对新的lama-2进行微调,生成自己的代码生成器。所以本文将重点展示如何定制自己的llama2,进行快速训练,以完成特定任务。 一些知识点 llama2相比于前一代,令牌数量增加了40%,达到2T,上下文长度增加了一倍,并应用分组查询...
reward = 1.0 if output == example['target'] else -1.0 return reward 这个奖励函数计算模型输出与目标答案之间的准确率,并根据准确率给予奖励或惩罚。如果输出与目标答案相同,则给予奖励;否则给予惩罚。你可以根据你的具体任务来调整这个奖励函数的实现。现在你已经完成了整个流程。你可以运行这个Python文件,开始使...
首先介绍下自己的环境是centos7,tensorflow版本是1.7,python是3.6(anaconda3)。 要调用tensorflow c++接口,首先要编译tensorflow,要装bazel,要装protobuf,要装Eigen;然后是用python训练模型并保存,最后才是调用训练好的模型,整体过程还是比较麻烦,下面按步骤一步步说明。