由于是采用LoRA进行指令微调,参数方面则分为LoRA和训练器两个部分。 首先是LoRA部分,我们使用peft库载入设置LoRA参数,以下是一个可参考的配置,具体的参数意义可以参考LoRA原论文: frompeftimportLoraConfigpeft_config=LoraConfig(r=16,lora_alpha=16,target_modules=["gate_proj","down_proj","up_proj"],lora_dr...
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...
高效性:LoRA的低秩近似方法能够快速收敛,提高微调效率,缩短模型上线时间。 然而,LoRA也存在一些潜在的缺点: 效果损失:由于低秩近似可能带来的信息损失,LoRA在微调过程中可能会导致模型性能下降,特别是在处理复杂任务时。 适用性限制:LoRA主要适用于具有低秩特性的增量矩阵,对于不具备这种特性的任务或数据集,LoRA可能无法发...
LoRA训练相较于其他训练方式(如SFT等)会显著降低训练成本和时间,但大语言模型的LoRA训练效果可能不稳定。 1、准备数据 Tips: 为方便您试用体验Llama 2模型,我们在llama-2-7b-chat-hf的模型卡片中也已经帮您准备了一份默认用于Instruction Tuning的数据集来直接进行微调训练。 模型支持使用OSS上的数据进行训练。训练...
Llama2-Chinese项目:LoRA微调和模型量化的实践探索 一、引言 随着自然语言处理(NLP)技术的飞速发展,大型预训练语言模型(PLMs)如Llama2在各个领域都取得了显著成果。为了更好地适应中文语境,我们启动了Llama2-Chinese项目。在项目实施过程中,我们探索了LoRA微调和模型量化两种技术,以提高模型在中文任务上的性能和部署效率...
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 ...
llama2 lora 指令 Lora指令集可能包括用于配置LoRa无线通信参数的指令,例如频带、扩频因子、数据速率等。这些指令可以通过LoRaWAN协议发送给Lora网关,以实现与LoRa网络进行通信。©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 | 百度营销 ...
LlaMa2 + QLoRA微调案例的要点如下：微调背景：大型语言模型如LlaMa2是在广泛文本语料库上预先训练的，能够预测序列中的下一个词标，但不直接回应指令。指令调整使模型与人类期望一致。QLoRA技术：在本案例中，采用参数高效微调中的QLoRA技术进行微调。QLoRA是一种参数高效的方法，适用于资源受限的环境，...
然后就是需要一个HF帐户。然后转到settings，创建至少具有读权限的API令牌。因为在训练脚本时将使用它下载预训练的Llama 2模型和数据集。最后就是请求访问Llama 2模型。等待Meta AI和HF的邮件。这可能要1-2天。准备数据集 指令微调是一种常用技术，用于为特定的下游用例微调基本LLM。训练示例如下:Below is an ...
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。