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.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
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(...
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...