max_seq_length=max_seq_length, tokenizer=tokenizer, args=training_arguments, ) 8)在微调的时候,对LN层使用float 32训练更稳定 for name, module in trainer.model.named_modules(): if "norm" in name: module = module.to(torch.float32) 9)开始微调 trainer.train() 10)保存微调好的模型 model_to_...
运行ln -h ./tokenizer.model ./llama-2-7b-chat/tokenizer.model,创建在下一步的转换时需要使用的 tokenizer 的链接。 转换模型权重,以便与 Hugging Face 一起运行: TRANSFORM=`python -c"import transformers;print ('/'.join (transformers.__file__.split ('/')[:-1])+'/models/llama/convert_llama_...
选择要下载的模型版本,例如 7b-chat。然后就能下载 tokenizer.model 和包含权重的 llama-2-7b-chat 目录。 运行ln -h ./tokenizer.model ./llama-2-7b-chat/tokenizer.model,创建在下一步的转换时需要使用的 tokenizer 的链接。 转换模型权重,以便与 Hugging Face 一起运行: TRANSFORM=`python -c"import tran...
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--model_max_length 2048 --gradient_checkpointing True --lazy_preprocess True --bf16 True --tf32 True --report_to "none" """ 微调脚本 微调使用 torchrun + DeepSpeed 进行分布式训练 %%writefile./src/ds-train-dist.sh#!/bin/bashCURRENT_HOST="${SM_CURRENT_HOST}"IFS=','read-ra hosts_ar...
from trl import SFTTrainermax_seq_length = 2048# 数据集的最大长度序列trainer = SFTTrainer( model=model, train_dataset=dataset, peft_config=peft_config, max_seq_length=max_seq_length, tokenizer=tokenizer, packing=True, formatting_func=format_instruction, args=args,)通过...
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(pretrained_model_dir, use_fast=True, use_auth_token=access_token) 我们定义了两个训练示例: prompt1 = "You are not a chatbot." prompt2 = "You are not." 如果我们在同一个批次中两次放入prompt1,一切都会顺利进行: ...
, model="codellama/CodeLlama-7b-hf", torch_dtype=torch.float16, device_map="auto",)sequences = pipeline('def fibonacci(', do_sample=True, temperature=0.2, top_p=0.9, num_return_sequences=1, eos_token_id=tokenizer.eos_token_id, max_length=100,)for seq...
config=peft_config, max_seq_length=max_seq_length, tokenizer=tokenizer, packing=packing, formatting_func=format_instruction, args=args,)# train the modeltrainer.train() # there will not be a progress bar since tqdm is disabled# save model in localtrainer.save_model()这些参数...
trainer = SFTTrainer(model=model,train_dataset=dataset,peft_config=peft_config,max_seq_length=max_seq_length,tokenizer=tokenizer,packing=packing,formatting_func=format_instruction,args=args, ) # train the model trainer.train() # there willnotbe a progress bar since tqdm is disabled ...