笔者使用下面的代码llama2_train.py进行模型微调: importtorchfromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForCausalLM,BitsAndBytesConfig,TrainingArgumentsfromdatasetsimportload_datasetfromtrlimportSFTTrainerfrompeftimportLoraConfigdataset=load_dataset("wikitext","wikitext-2-raw-v1",split="train")# Hugging Face...
基于transformers库我们可以快速对Llama 2模型进行微调来适配自己的任务。更多资料可以参考Meta官方的llama-recipes。 首先读模型和分词器 import torch from transformers import LlamaForCausalLM, LlamaTokenizer model_id="meta-llama/Llama-2-7b-hf" tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained(model_id) model =Llam...
Llama2的微调步骤主要包括定义微调任务、准备微调数据集、定义损失函数、配置优化器以及开始微调等。 定义微调任务:根据实际需求,确定微调任务的目标和场景,如文本分类、问答系统等。 准备微调数据集:根据微调任务,整理并标注用于微调的数据集。确保数据的质量和数量满足需求,并进行适当的数据预处理。 定义损失函数:根据微...
大语言模型微调是指对已经预训练的大型语言模型(例如Llama-2,Falcon等)进行额外的训练,以使其适应特定任务或领域的需求。微调通常需要大量的计算资源,但是通过量化和Lora等方法,我们也可以在消费级的GPU上来微调测试,但是消费级GPU也无法承载比较大的模型,经过我的测试,7B的模型可以在3080(8G)上跑起来,这对于我们进行...
上周Meta AI 又搞了个大新闻,发布了他们的第二代大语言模型:Llama-2,并在第一时间开源了训练、推理代码,甚至还提供了官方版和 huggingface 版,在良心开源的同时还考虑到了普通用户,真的是太酷啦。在收到消息的第一时间,我就冲进了官方仓库:llama2-recipes 打算体验一下 llama-2 的训练流程。
最主要的一点是，LLaMA 2-CHAT已经和OpenAI ChatGPT一样好了，所以我们可以使用它作为我们本地的一个替代了 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...
Llama 2微调指南 这两天，来自Brev的创始工程师Sam L'Huillier，就做了一个简易版的Llama 2微调指南。甚至还一度冲进了Hacker News榜单的前五。为了制作这个「对话摘要生成器」，作者利用samsum对话摘要数据集对Llama 2进行了微调。记得准备一个A10、A10G、A100（或其他显存大于24GB的GPU）。如果没有的话，也可以...
基于 Llama v2 进行实验 在 TRL 中实现 DPO 训练器的好处是，人们可以利用 TRL 及其依赖库 (如 Peft 和 Accelerate) 中已有的 LLM 相关功能。有了这些库，我们甚至可以使用 bitsandbytes 库提供的 QLoRA 技术 来训练 Llama v2 模型。有监督微调 如上文所述，我们先用 TRL 的 SFTTrainer 在 SFT 数据子集上...
全面的基准测试方法评估了 Llama2 模型在三种 8 卡 GPU 平台(NVIDIA A800、RTX4090 和 RTX3090)上的性能。这些平台代表市场上不同级别的高性能计算资源。测试聚焦于预训练、微调和服务三个阶段,使用多种性能指标,如端到端步骤时间、模块级时间和操作时间,以深入分析 LLMs 的时间效率。目的是全面理解 LLMs 在不...
【Llama-2微调指南】 - 相比GPT-4等闭源模型,微调开源LLM模型可以获得更优的性能、隐私、延迟和成本效益。 - 通过完整参数微调,可以将模型优化为特定任务,如从非结构化文本中提取功能表示、SQL生成和数学推...