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...
trainer = SFTTrainer( model=model, train_dataset=dataset, peft_config=peft_config, dataset_text_field="text", 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 "...
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="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...
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: ...
model = Model.from_pretrained(model_dir) tokenizer = Llama2TokenizerFast.from_pretrained(model_dir) prompt = "Hey, are you conscious? Can you talk to me?" inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt") # Generate generate_ids = model.generate(inputs.input_ids, max_length=30) ...