LoRA（Low-Rank Adaptation）和 QLoRA 是 Llama-Factory 中最为核心的微调技术。LoRA 通过引入低秩矩阵，将模型中需要调整的参数数量大幅减少，从而降低了计算和存储的成本。这使得在资源有限的环境下，依然能够对大型模型进行高效的微调。QLoRA 则在 LoRA 的基础上，进一步引入了量化技术，将模型参数从浮点数压缩为较...
当与量化结合时,这种方法称为 QLoRA (Dettmers,2023),这进一步减少了内存使用量。权重分解低秩自适应 (DoRA) (Liu et al., 2024) 方法将预训练权重分解为绝对值和方向分量,将 LoRA 单独应用于方向分量以增强 LLM 的微调。LoRA+ (Hayou et al., 2024) 提出来是为了克服 LoRA 的次优性。 在LLAMA-FACTORY...
比如选择Yuan2.0-2B模型,使用QLoRA微调方法,只需要最小5GB显存,当前业界绝大多数的GPU都可以满足。 Llama-factory的部署可以参考其github上的部署文档,yuan2.0的github上也提供了完整的llama-factory的环境部署流程(https://github.com/IEIT-Yuan/Yuan-2.0/blob/main/docs/Yuan2_llama-factory.md)可供参考。在本文...
您好,想请问大家在昇腾环境下无法使用LLamaFactory中的量化微调功能QLoRA要怎么解决呀? 发表于 2024-11-07 15:32:2536查看 报错显示为: Traceback (most recent call last): File "/dgsoc/llf/LLaMA-Factory/src/llamafactory/launcher.py", line 23, in <module> launch() File "/dgsoc/llf/LLaMA-...
--quantization_bit4/8:启用QLoRA训练。 --lora_target:LoRA作用模块,默认模块应作为该参数的默认值,可使用--lora_targetall参数指定全部模块。 --model_name_or_path:模型地址。 --do_train:表示进行训练。 --dataset:使用的数据集。 --finetuning_type:微调的方法。 --output_dir:断点保存,保存模型断点的...
增强模型微调能力:支持多种微调方法,如LoRA、QLoRA等,使用户能够根据特定任务需求对模型进行精细调整,从而提升模型性能。 优化推理和部署体验:提供便捷的推理接口和部署工具,支持多种硬件环境和云服务平台,确保模型在不同场景下的高效运行。 促进社区协作:通过开源的方式,鼓励社区成员贡献代码、分享经验,共同推动大模型技...
可用的适配器包括LoRa、QLoRa、freeze或full。 如果需要,你可以刷新适配器列表。 培训选项: 你可以使用监督微调来训练模型。 或者,你可以选择DPU(数据处理单元)或PPU(并行处理单元)。 数据集选择: 所选数据集用于监督微调(SFT)。 你也可以选择自己的数据集。
下面的表格给出了使用llama-factory微调Yuan2.0模型的最低显存需求。大家可以根据手头GPU资源的显存情况来评估使用的模型以及对应的微调算法。比如选择Yuan2.0-2B模型,使用QLoRA微调方法,只需要最小5GB显存,当前业界绝大多数的GPU都可以满足。 表格2‑1:Yuan2.0不同微调策略所需要的最低显存需求评估。
结合 4 比特量化技术,LLaMA Factory 的 QLoRA 微调进一步降低了 GPU 显存消耗。 GPU现存消耗: 五、微调例子 以下是一个使用LLaMA-Factory对Yuan2.0模型进行LoRA微调的例子: 准备数据集: 准备自定义的数据集,可以是JSON格式,包含指令、输入和输出等信息。 注册数据集: 在LLaMA-Factory的数据集管理文件中注册自定义...
下面的表格给出了使用llama-factory微调Yuan2.0模型的最低显存需求。大家可以根据手头GPU资源的显存情况来评估使用的模型以及对应的微调算法。比如选择Yuan2.0-2B模型,使用QLoRA微调方法,只需要最小5GB显存,当前业界绝大多数的GPU都可以满足。 Llama-factory的部署可以参考其github上的部署文档,yuan2.0的github上也提供了...