在实际应用中,LoRA微调已经被广泛应用于各种NLP任务中。例如,在聊天机器人领域,开发者可以利用LoRA技术对Llama2-7B模型进行微调,使其更好地适应特定领域或场景的对话需求。此外,LoRA微调还可以用于文本分类、情感分析、机器翻译等多种NLP任务中。 六、总结 LoRA技术为大型预训练语言模型的微调提供了一种高效且实用的方...
最后,QLoRa是将量化应用于LoRa方法,允许4位正常量化,nf4,这是一种针对正态分布权重进行优化的类型;双重量化以减少内存占用,并优化NVIDIA统一内存。这些是优化内存使用的技术,以实现“轻量化”和更经济的训练。 在我的实验中使用QLoRa需要指定BitsAndBytes配置,下载4位量化的预训练模型,并定义一个LoraConfig。最后,...
1. 四卡容器中:llama2-7b训练过程中预训练性能过低,每轮迭代需要20s左右的时间。 2. 四卡容器中:llama2-7b训练过程中Lora微调性能正常,每轮迭代需要7s左右的时间。 3. 八卡物理机中:llama2-7b训练过程中预训练性能正常,每轮迭代需要3.3s左右的时间。 4. 八卡物理机中:llama2-7b训练过程中Lora微调性能正常...
为了减少这种差距,在LoRA微调的训练过程中,放开embeded和normalization层-LoRA加到embedding matrix及normalization层(这2部分参数很少,与此相对应的是加到query, key, value等部分上的lora;)称这种方法为LoRA^{+},结果如表3,放开Norm和Embeded和全部微调的结果基本一样。 除了对输入进行分割之外,LongLoRA相比于Lora还...
探索Llama2 7B 中文汉化模型,雅意百万中文指令集魔改、FlagAlpha采用Lora微调+合并原权重、伶荔扩词+增量预训练+指令微调后,中文能力如何? Meta 发布的 Llama 2,是新的 SOTA 开源大型语言模型(LLM)。Meta 表示 Llama 2 在众多外部基准测试中都优于其他开源的语言模型,包括推理、编程、熟练程度与知识测验。与第一版...
八卡容器中lora/全量微调报错如下: Graph Mode: Pynative Mode: 想知道是哪里的问题导致训练代码无法正常运行,尝试更换mindspore2.2.12和mindformers最新dev版本,没有效果 【Offering】:大模型训练 【期望解决时间】:2024年4月3日本帖最后由 奶油泡芙 于2024-11-28 15:25:46 编辑 ...
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...
改变参数后使用tune_llama2_7b_ptd.sh 发现没有对应lora的ckpt,就只使用了全局微调 具体操作为,先跑一次预训练 bash examples/llama2/pretrain_llama2_7b_ptd.sh 保存ckpt,再跑全局微调,加载刚刚保存的相应步数的ckpt 结果:loss曲线波动很大,1000step都不收敛...
本文实践了在两块P100(16G)上微调Llama-2-7b-chat模型的过程,源码在https://github.com/git-cloner/llama2-lora-fine-tuning,参照了https://github.com/FlagAlpha/Llama2-Chinese。由于每种推理卡的情况不同,所以针对P100删除了bf16、fp16等参数,精度也降到了8bit进行微调。
结合 FlashAttention 和 ZeRO-2 使用时,LoRA 微调吞吐量提升 20% 和 10%。微调 Llama2-13B 模型比 Llama2-7B 模型吞吐量下降约 30%。使用所有优化技术,甚至 RTX4090 和 RTX3090 也能微调 Llama2-70B 模型,总吞吐量约为每秒 200 个 tokens。 ▲在4种类型的8-GPU服务器上,包括A800、RTX4090、RTX3090 w...