虽然LoRA微调和模型量化代码走通了,但是里面涉及到很多细节知识点需要深挖,比如LoRA具体代码实现[4][5][6],peft库支持微调方法(LoRA|Prefix Tuning|P-Tuning v1|P-Tuning v2|Prompt Tuning|AdaLoRA|LLaMA-Adapter|IA3)和模型(Causal Language Modeling|Conditional Generation|Sequence Classification|Token Classificatio...
我们正在使用一种称为QLoRA的量化版本的LoRA,这意味着我们希望在LoRA微调中使用量化,将量化应用于我们前面提到的更新权重(以及其他可以量化的操作)。 参数use_4bit(第6行)设置为True,以使用高保真的4位微调,这是后来在QLoRA论文中引入的,以实现比LLM.int8论文中引入的8位量化更低的内存要求。 设置bnb_4bit_com...
虽然LoRA微调和模型量化代码走通了,但是里面涉及到很多细节知识点需要深挖,比如LoRA具体代码实现[4][5][6],peft库支持微调方法(LoRA|Prefix Tuning|P-Tuning v1|P-Tuning v2|Prompt Tuning|AdaLoRA|LLaMA-Adapter|IA3)和模型(Causal Language Modeling|Conditional Generation|Sequence Classification|Token Cla...
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,lora...
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...
Llama2-Chinese项目:3.1-全量参数微调 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,数据格式如下所示: "Human: "+问题+"\nAssistant: "+答案 举个例子,如下所示: Human: 用一句话描述地球为什么是独一无二的。Assistant: 因为地球是目前为止唯一...
Parameter-Efficient Fine-Tuning(PEFT)可以用于在不触及LLM的所有参数的情况下对LLM进行有效的微调。PEFT支持QLoRa方法，通过4位量化对LLM参数的一小部分进行微调。Transformer Reinforcement Learning (TRL)是一个使用强化学习来训练语言模型的库。TRL也提供的监督微调(SFT)训练器API可以让我们快速的微调模型。!pip ...
3. 使用 trl 和SFTTrainer 指令微调 Llama 2 我们将使用最近在由 Tim Dettmers 等人的发表的论文“QLoRA: Quantization-aware Low-Rank Adapter Tuning for Language Generation”中介绍的方法。QLoRA 是一种新的技术，用于在微调期间减少大型语言模型的内存占用，且并不会降低性能。QLoRA 的 TL;DR; 是这样工作...
启动微调:运行微调脚本,开始模型的微调过程。 模型评估:在验证集上评估微调后的模型性能。 7)实践案例 以下是使用LoRA方法进行Llama2模型微调的示例代码: from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM from peft import PeftModel, PeftConfig ...