笔者使用下面的代码llama2_train.py进行模型微调: importtorchfromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForCausalLM,BitsAndBytesConfig,TrainingArgumentsfromdatasetsimportload_datasetfromtrlimportSFTTrainerfrompeftimportLoraConfigdataset=load_dataset("wikitext","wikitext-2-raw-v1",split="train")# Hugging Face...
这些步骤展示了LLaMA 2在不同微调策略下的适应能力和生成效果。◉ 数据加载与处理 提供数据集处理、prompt生成以及tokenize操作方法。在加载dataset后，我们可以根据需求生成相应的prompt，通过灵活指定不同的prompt_template来满足各种任务和输入的需求，从而有效地激发LLaMA 2的潜能并获得满意的输出。◉ 模型训练参数设...
Hugging Face Transformers:提供了丰富的预训练模型和工具,方便加载和微调 LLaMA-2。 PEFT(Parameter Efficient Fine-Tuning):用于实现 LoRA 等高效的微调方法。 Ollama CLI:Ollama 的命令行工具,用于模型管理、下载和部署。 安装命令示例: # 安装 Python 依赖pip install torch transformers peft# 安装 Ollama CLIcu...
KK大魔王:从0开始微调LLama2系列 (3) - Lora微调 背景 在上一篇lora微调LLM文章中,本来是基于Chinese-LLama2项目。不过该项目基于的是HuggingFace Transfomers库来构建的,利用了其中的Trainer来封装训练过程,包括对deepspeed的支持。 本章节介绍如何利用DeepSpeed-Chat项目进行微调,该项目手动实现了训练过程,有助于理解模...
对于有特定需求的用户，微调Llama 2使其更加适应您的工作流程非常重要。❒ 全参数与PEFT微调 全参数微调是一种对预训练模型进行细粒度调整的方法，但对资源要求较高。相比之下，PEFT方法能够有效减少资源消耗。其中，LoRA和QLoRA是两种重要的PEFT技术，我们提倡使用后者，通过量化来大幅减少GPU内存需求。❒ 量化与...
另一个从 Llama 2 微调中产生的有趣模型是FreeWilly2 ，它在 Open LLM 排行榜上自豪地占据了榜首。FreeWilly2 由 Stability AI 及其 CarperAI 实验室合作开发，利用 Llama 2 70B 基础模型的强大功能实现了卓越的性能，在某些任务上可与 GPT-3.5 相媲美。FreeWilly2 的发布是为了促进非商业许可下的开放研究。
这篇博客是一篇来自 Meta AI，关于指令微调 Llama 2 的扩展说明。旨在聚焦构建指令数据集，有了它，我们则可以使用自己的指令来微调 Llama 2 基础模型。目标是构建一个能够基于输入内容来生成指令的模型。这么做背后的逻辑是，模型如此就可以由其他人生成自己的指令数据集。这在当想开发私人个性化定制模型，如发送推特...
大语言模型微调是指对已经预训练的大型语言模型(例如Llama-2,Falcon等)进行额外的训练,以使其适应特定任务或领域的需求。微调通常需要大量的计算资源,但是通过量化和Lora等方法,我们也可以在消费级的GPU上来微调测试,但是消费级GPU也无法承载比较大的模型,经过我的测试,7B的模型可以在3080(8G)上跑起来,这对于我们进行...
Llama 2微调指南 这两天，来自Brev的创始工程师Sam L'Huillier，就做了一个简易版的Llama 2微调指南。甚至还一度冲进了Hacker News榜单的前五。为了制作这个「对话摘要生成器」，作者利用samsum对话摘要数据集对Llama 2进行了微调。记得准备一个A10、A10G、A100（或其他显存大于24GB的GPU）。如果没有的话，也可以...
本文将演示如何使用PEFT、QLoRa和Huggingface对新的lama-2进行微调，生成自己的代码生成器。所以本文将重点展示如何定制自己的llama2，进行快速训练，以完成特定任务。一些知识点 llama2相比于前一代，令牌数量增加了40%，达到2T，上下文长度增加了一倍，并应用分组查询注意(GQA)技术来加速在较重的70B模型上的推理。在...