根据LLaMA-Efficient-Tuning 仓库的描述,它支持对 baichuan, LLaMA 模型的微调,支持训练方法包括预训练(pre-training), 有监督微调(sft)和 RLHF,微调方式均为 LoRA 或者 QLoRA。该仓库作者的另外一个仓库 Ch…
llama-efficient-tuning训练步骤 Llama Efficient Tuning(LET)是一种用于模型调优的优化算法。该算法基于Bayesian Optimization(BO),通过寻找最佳组合来优化模型的性能。在本文中,我们将详细介绍使用Llama Efficient Tuning进行模型调优的步骤。 步骤一:准备数据 进行模型调优之前,我们首先需要准备数据集。数据集应包含标记的...
LLaMA Efficient Tuning正是一种针对这一问题的方法。LLaMA Efficient Tuning的基本原理是通过对LLMs的全参数、LoRA和QLoRA进行高效调整,以在保持模型性能的同时降低计算成本。这一方法可以在不损失性能的情况下,大大减少微调过程中所需的计算资源和时间。要实现LLaMA Efficient Tuning,需要进行以下步骤: 数据准备:选择适...
LLaMA Efficient Tuning正是为解决这一问题而诞生的开源项目。它基于PyTorch框架,支持多种主流大模型的微调,包括ChatGLM-2、LLaMA-2、BLOOM、BLOOMZ、Falcon、Baichuan等。通过全参数训练、LoRA和QLoRA等多种训练方法,LLaMA Efficient Tuning能够帮助用户更加高效地调整模型参数,从而提升模型性能。 首先,让我们来了解一下L...
LlamaEfficientTuning是一个有效的模型加载和推理库,它提供了简单易用的接口,可以快速将模型加载到内存中,并在输入数据上进行推理。它可以适用于各种深度学习框架和模型类型。 1.确定推理环境 在开始之前,我们首先需要确定我们要在哪个环境中进行推理。是否是在CPU上进行推理,还是使用GPU或其他加速器?这决定了我们后续的...
(model_args, data_args, training_args, finetuning_args, callbacks) elif general_args.stage == "ppo": run_ppo(model_args, data_args, training_args, finetuning_args, generating_args, callbacks) elif general_args.stage == "dpo": run_dpo(model_args, data_args, training_args, finetuning_...
Llama Efficient Tuning(LET)是一种用于模型调优的优化算法。该算法基于Bayesian Optimization(BO),通过寻找最佳组合来优化模型的性能。在本文中,我们将详细介绍使用Llama Efficient Tuning进行模型调优的步骤。 步骤一:准备数据 进行模型调优之前,我们首先需要准备数据集。数据集应包含标记的训练样本,以及用于验证模型性能的...
LLaMA Efficient Tuning 是一个基于 PyTorch 的开源项目，用于训练和微调各种大规模语言模型，如 LLaMA、LLaMA-2、BLOOM、BLOOMZ、Falcon、Baichuan、InternLM、Qwen、XVERSE 和 ChatGLM2 等。它支持全参数训练、部分参数训练、LoRA 和 QLoRA 等多种训练方法，并提供了多种用于评估和测试的工具。主要特性 支持多种训练...
git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Efficient-Tuning.git conda create -n llama_etuning python=3.10 conda activate llama_etuningcdLLaMA-Efficient-Tuning pip install -r requirements.txt LLaMA Weights Preparation Download the weights of the LLaMA models. ...