view(-1, seq_length).long() if inputs_embeds is None: inputs_embeds = self.embed_tokens(input_ids) # embed positions if attention_mask is None: attention_mask = torch.ones( (batch_size, seq_length_with_past), dtype=torch.bool, device=inputs_embeds.device ) attention_mask = self....
train_dataset=dataset, peft_config=peft_config, max_seq_length=max_seq_length, tokenizer=tokenizer, packing=True, formatting_func=format_instruction, args=args,)通过调用 Trainer
--batch_size 8:设置批处理的大小为8。 --seq_length 128:设置序列的长度为128。 --learning_rate 5e-4:设置学习率为0.0005。 --lr_scheduler_type linear:设置学习率调度器类型为线性。 --target_modules k_proj o_proj q_proj v_proj:指定在微调中需要特别关注的模型模块。 --output_dir lora_model/:...
--bf16 \ --max_seq_length 1024 \ --lora_r 16 --lora_alpha 32 \ --lora_target_modules q_proj k_proj v_proj o_proj \ --load_in_4bit \ --use_peft \ --attn_implementation "flash_attention_2" \ --logging_steps=10 \ --gradient_checkpointing \ --output_dir llama31 如果您有...
这里的16指的是有16层,2指的是key和value的cache,4指的是batch_size,16指的是注意力的头数,30指的是seq_length,128指的是每个头的hidden_size。 总结 LlamaModel类接收文本输入(经过编码的input_ids),其在本例中的形状为torch.Size([4, 30])。文本数据首先通过嵌入层(embedding layer),然后进入由16个Tran...
self.sin_cached[:, :, :seq_len, ...].to(dtype=x.dtype), ) 上面第18行核心一句根据输入序列长度生成每个位置的 positon idx在bfloat16 下产生位置碰撞 Python # self.inv_freq.dtype == torch.bfloat16 when bfloat16 is enabled during training ...
Chinese-LLaMA-Alpaca是在通用中文语料上训练了基于 sentencepiece 的20K中文词表并与原版LLaMA模型的32K词表进行合并,排除重复的token后,得到的最终中文LLaMA词表大小为49953。 注意: 在模型精调(fine-tune)阶段 Alpaca 比 LLaMA 多一个 pad token,所以中文Alpaca的词表大小为49954。在后续将 LoRA 权重合并回基础模...
max_seq_length=max_seq_length, load_in_4bit=True, dtype=None, ) 现在我们的模型已经以4位精度加载完毕,我们想要用LoRA适配器准备参数高效的微调。LoRA有三个重要的参数: Rank(r),确定LoRA矩阵的大小。Rank通常从8开始,但可以达到256。更高的Rank可以存储更多信息,但也会增加LoRA的计算和内存成本。这里我们...
max_seq_length:将max_seq_length设置为None允许我们不施加最大序列长度限制,我们不想截断或填充它们到固定长度,因此将max_seq_length设置为None允许我们使用数据中存在的全部序列长度。 packing:根据文档,ConstantLengthDataset使用这个参数来打包数据集的序列。在ConstantLengthDataset上下文中将packing设置为False可以在处理...
max_seq_length=max_seq_length, tokenizer=tokenizer, packing=packing, formatting_func=format_instruction, args=args, ) # train the model trainer.train() # there will not be a progress bar since tqdm is disabled # save model in local