① Llama3 的优势技能:代码、数理逻辑、阅读理解 ② Llama3 的弱势:复杂中文指令(包括 4 步以上的数学推理) 一、Llama3模型细节模型大小8B/70B预训练数据量15T token(15万亿)后训练数据量1M token(1千万,…
args=TrainingArguments(output_dir="/content/drive/MyDrive/Machine Learning/model_llama3_finetuned",# directory to save and repository idnum_train_epochs=3,# number of training epochsper_device_train_batch_size=1,# batch size per device during traininggradient_accumulation_steps=2,# number of s...
1、LLamaFactory模型量化环境配置 35:15 2、LLamaFactory模型评估 35:23 3、LLamaFactory模型导出量化与效果对比 35:16 4、如何使用LLamaFactory基于之前训练的权重继续训练 35:18 1、LoRA与QLoRA 35:59 2、什么是 GGUF 36:05 3、LLama Factory量化微调训练 36:00 4、如何使用llama.cpp将模型转换为...
虽然在单个 GPU 上使用 Q-Lora 对较小的大语言模型（如 Mistral）进行微调不是难事，但对像 Llama 3 70b 或 Mixtral 这样的大模型的高效微调直到现在仍是一个难题。因此，Hugging Face 技术主管 Philipp Schmid 介绍了如何使用 PyTorch FSDP 和 Q-Lora，并在 Hugging Face 的 TRL、Transformers、peft 和 data...
通过这个简单的Llama 3微调案例,我们可以体验整个大模型微调的过程。对于普通人来说,这是一个免费体验算法工程师工作方式的机会;如果你想转入AI行业,这也是一个很好的入门案例。愿每个人都能从中受益,开启自己的AI探索之旅! 接下来,你将学习如何进行环境配置、数据准备、模型训练、模型运行、模型保存以及本地模型使用...
Llama3微调自己的数据是一个涉及多个步骤的过程,包括环境配置、数据准备、模型训练、模型测试以及模型保存等。 以下是Llama3微调自己数据的详细步骤: 环境配置: 安装必要的库和工具,如PyTorch、Hugging Face的Transformers库等。 如果使用GPU进行训练,确保CUDA和cuDNN等GPU加速库已正确安装。 数据准备: 收集并整理自己的...
通过这个简单的Llama 3微调案例,我们可以体验整个大模型微调的过程。对于普通人来说,这是一个免费体验算法工程师工作方式的机会;如果你想转入AI行业,这也是一个很好的入门案例。 愿每个人都能从中受益,开启自己的AI探索之旅! 接下来,你将学习如何进行环境配置、数据准备、模型训练、模型运行、模型保存以及本地模型使...
通过这个简单的Llama 3微调案例,我们可以体验整个大模型微调的过程。对于普通人来说,这是一个免费体验算法工程师工作方式的机会;如果你想转入AI行业,这也是一个很好的入门案例。 愿每个人都能从中受益,开启自己的AI探索之旅! 接下来,你将学习如何进行环境配置、数据准备、模型训练、模型运行、模型保存以及本地模型使...
现在只需58行代码，任何Llama 3 70b的微调版本都能自动扩展到1048k（一百万）上下文。背后是一个LoRA，从扩展好上下文的Llama 3 70B Instruct微调版本中提取出来，文件只有800mb。接下来使用Mergekit，就可以与其他同架构模型一起运行或直接合并到模型中。所使用的1048k上下文微调版本，刚刚在流行的大海捞针测试中达到...
微调LLAMA3 🛠️ 首先,你需要下载一个完整的LLAMA3模型。你可以从官网下载,或者选择别人已经微调过的中文版。例如,你可以下载这个模型:接下来,进行指令微调。你需要执行以下步骤: 下载所有文件并保存到一个文件夹中。 打开命令行,进入该文件夹。 运行指令微调脚本:run_clm_sft_with_peft。