最初的LoRA论文专注于仅对“Q”和“V”注意力矩阵进行微调，并取得了可观的成果，证明了该技术的有效性。但随后的研究表明，对其他层甚至所有层进行微调能够改善效果。我们推测，将LoRA应用于更多的层可以使我们更接近于实现全参数微调的能力。因此，我们选择在所有层上实施LoRA。基础学习率：1e-4 学习率1e-4已...
目前,Llama-2-Chat在大多数评测指标上超过了其他开源对话模型,并和一些热门闭源模型(ChatGPT、PaLM)相差不大。阿里云机器学习平台PAI第一时间针对 Llama2 系列模型进行适配,推出全量微调、Lora微调、推理服务等场景最佳实践,助力AI开发者快速开箱。以下我们将分别展示具体使用步骤。 最佳实践:Llama 2 低代码 Lora 微调...
使用参数高效微调的方式(这里用Lora)进行微调,定义用于训练的参数 model.train() def create_peft_config(model): from peft import ( get_peft_model, LoraConfig, TaskType, prepare_model_for_int8_training, ) peft_config = LoraConfig( task_type=TaskType.CAUSAL_LM, inference_mode=False, r=8, lor...
LoRA是一种基于矩阵低秩分解的微调方法,它只需要训练模型的一小部分参数,而不是全部参数。这种方法的好处是可以大大减少训练时间和计算资源的需求。在LLaMA 2大型语言模型上,LoRA可以将训练参数减少10,000倍,GPU内存减少3倍。此外,尽管LoRA训练的参数数量大大减少,但在RoBERTa, DeBERTa, GPT-2和GPT-3等模型上,使用...
计算资源有限或需要快速上线的场景:LoRA是一个更好的选择。它能够显著降低计算资源消耗,提高微调效率,满足快速上线的需求。 追求最佳性能和不受限于计算资源的场景:全参数微调方法可能更合适。通过充分挖掘模型的潜力,实现更好的性能。 实践经验: 在实际应用中,可以根据任务或数据集的特性进行选择。如果增量矩阵具有低秩...
LoRA 旨在显著减少可训参数量，同时保持强大的下游任务性能。本文的主要目标是通过对 Hugging Face 的三个预训练模型进行 LoRA 微调，使之适用于序列分类任务。这三个预训练模型分别是: meta-llama/Llama-2-7b-hf、mistralai/Mistral-7B-v0.1 及 roberta-large。使用的硬件节点数: 1每个节点的 GPU 数: 1GPU ...
LoRA参数包括缩放矩阵的秩(r)和目标模块(target_modules)。训练参数包括batch_size、训练步数、评估步数等。 5. 执行微调训练 使用Huggingface的transformers库中的Trainer组件进行微调训练。训练过程中,需要监控模型的损失值和性能指标,以确保微调的有效性。 6. 权重合并和模型预测 微调完成后,需要将微调后的权重与原始...
使用QLoRA对Llama 2进行微调是我们常用的一个方法,但是在微调时会遇到各种各样的问题,所以在本文中,将尝试以详细注释的方式给出一些常见问题的答案。这些问题是特定于代码的,大多数注释都是针对所涉及的开源库以及所使用的方法和类的问题。 导入库 对于大模型,第一件事是又多了一些不熟悉的Python库。
提供LoRA微调和全量参数微调代码,训练数据为data/train_sft.csv,验证数据为data/dev_sft.csv,数据格式为"Human: "+问题+"\nAssistant: "+答案。本文主要介绍Llama-2-7b模型LoRA微调以及4bit量化的实践过程。 1.LoRA微调脚本 LoRA微调
最佳实践一:Llama 2 低代码 Lora 微调及部署 本实践将采用阿里云机器学习平台PAI-快速开始模块针对 Llama-2-7b-chat 进行开发。PAI-快速开始支持基于开源模型的低代码训练、布署和推理全流程,适合想要快速开箱体验预训练模型的开发者。 一、准备工作 1、进入PAI-快速开始页面 ...