将LoRA 权重合并回基础模型 封装为Docker镜像并进行推理 结语 之前尝试了从0到1复现斯坦福羊驼(Stanford Alpaca 7B),Stanford Alpaca 是在 LLaMA 整个模型上微调,即对预训练模型中的所有参数都进行微调(full fine-tuning)。但该方法对于硬件成本要求仍然偏高且训练低效。 因此, Alpaca-Lora 则是利用 Lora 技术,在冻...
8.1. 数据准备 这里使用alpaca的52k指令数据进行微调,使用如下指令: 如果下载不下来的话,我们直接打开scripts/prepare_alpaca.py文件,如下所示: 直接打开链接 https://raw.githubusercontent.com/tloen/alpaca-lora/main/alpaca_data_cleaned_archive.json,然后全选页面复制,再保存到新建...
可以直接获取已经训练好的LoRA权重(67MB): 或者获取通过GPT4生成指令数据微调后的LoRA权重(模型为LLaMA-7B,主要微调方式为Alpaca,低成本的微调策略为LoRA),故称LoRA权重为适配器adapter weights,GPT4对应的LoRA权重也应该是67MB: 利用alpaca-lora-main/generate.py进行推理,其中使用import gradio as gr实现了...
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...
Alpaca-Lora,一个基于LLaMA(7B)的微调方法,能够在短短的二十分钟内完成微调过程,同时实现与斯坦福羊驼相当的效果。这一技术的出现,无疑为大型语言模型的快速适应和应用开辟了新的道路。 Alpaca-Lora的核心思想是利用轻量级的微调技术——LoRA(Low-Rank Adaptation)。LoRA通过在原始模型的基础上添加低秩矩阵,实现对模型...
2. 通过只训练一小部分参数来避免保存大多数的优化器状态，例如 LoRA；3. 基于压缩 （compression）的方法，使用低精度数值格式来表示优化器状态。特别的，Dettmers et al. （ICLR 2022）针对 SGD with momentum 和 AdamW 提出了相应的 8 比特优化器，通过使用分块量化（block-wise quantization）和动态指数数值...
2.创建lora微调配置文件 在LLaMA-Factory/examples/train_lora目录下创建qwen2_lora_sft.yaml ### model model_name_or_path: Qwen/Qwen2-7B-Instruct #模型名称 ### method stage: sft do_train: true finetuning_type: lora lora_target: all
参考Mindformers官网提供的llama2使用文档,使用LoRA微调llama2_7b模型时,运行失败。 运行命令: bash scripts/msrun_launcher.sh "run_mindformer.py \ --config configs/llama2/lora_llama2_7b.yaml \ --train_dataset_dir /{path}/alpaca-fastchat4096.mindrecord \ --load_checkpoint /{path}/llama2_7b....
https://github.com/ml-explore/mlx-examples/tree/main/mnist MLX 还有其他更多有用的示例，包括如下：Transformer 语言模型训练；LLaMA 大规模文本生成和 LoRA 微调；Stable Diffusion 生成图片；OpenAI 的 Whisper 语音识别。更详细的文档可参阅：https://ml-explore.github.io/mlx/build/html/install.html# ...
LoRA指令:LoRA指令是一组配置文件,用于微调LLAMA-7B模型。您可以从官方文档或社区资源中找到这些指令。 计算资源:训练大语言模型需要强大的计算能力。根据您的需求和可用资源,选择合适的硬件配置(如GPU或TPU)。三、训练步骤 数据预处理:对数据集进行必要的清洗和格式化,以适应LLAMA-7B的训练需求。 安装依赖项:确保已...