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,Alpaca-Lora可以用于各种自然语言处理任务,如智能客服、文本生成和摘要等。通过快速微调模型,我们可以使其更好地适应特定领域的数据和需求,从而提高任务完成的质量和效率。 总的来说,Alpaca-Lora为我们提供了一种全新的方式来快速微调大型语言模型。通过利用LoRA技术,我们可以在短时间内实现对模型的优化,实...
结果显示,LongLoRA在PG19和Proof-pile上的困惑度与全量微调接近。在问答数据集上LongLoRA微调出的模型表现也很优异。长文本理解方面更是达到了SOTA水平。 当然LongLoRA的意义不仅在于提高了窗口长度,关键在于用更少的消耗提高了窗口长度。以7B参数量的Llama-2为例,如果使用全量微调-从4k提升到32k-在一台8个A100的单...
Alpaca-Lora是一种基于LLaMA(7B)的大模型微调技术。它利用Alpaca和Lora两种方法进行联合训练,实现了在短时间内对LLaMA(7B)的高效微调。Alpaca是一种轻量级的微调方法,它通过引入少量的可训练参数,对预训练模型进行快速调整。而Lora则是一种参数高效的方法,它通过对模型中的某些层进行低秩分解,实现了在不增加参数数量的...
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# ...
use_rslora =False, loftq_config =None, ) trainer = SFTTrainer( model = model, tokenizer = tokenizer, train_dataset = dataset, dataset_text_field ="text", max_seq_length = max_seq_length, dataset_num_proc =2, packing =False,# 可以让短序列的训练速度提高5倍。args = TrainingArguments(...
By the end of this session, attendees will understand: - How to fine-tune LLMs like Llama-2-7b on a single GPU - Techniques like parameter efficient tuning and quantization, and how they can help - How to train a 7b param model on a single T4 GPU (QLoRA) - How to deploy tuned ...
经过微调后,LLaMA-Adapter可以生成高质量的指令跟随句子,可与完全微调的Alpaca和Alpaca-Lora相媲美。 此方法可以简单地扩展到多模态输入指令。用于ScienceQA的图像条件LLaMA-Adapter的推理框架如下,其他模态(如音频和视频)也共享该框架。 LLaMA-Adapter V2让多模态和语言能力进一步提升 针对LLaMA-Adapter V2的重要改进,知友...