最后,我们测试一下fine-tuning后的效果,可以发现这次全部是正确的。 model.to('cpu') print("Trained model predictions:") print("---") for text in text_list: inputs = tokenizer.encode(text, return_tensors="pt").to("cpu") logits = model(inputs).logits predictions = torch.max...
没有Lora之前,LLM在下游应用(fine tuning)的时候,需要全量更新base 模型的权重,但是一般base 模型都非常大,导致 fine tuning特别耗费资源。Lora 用于通过少量资源进行 LLM fine-tuning。 LoRA 的最大优势是速度更快,使用的内存更少;因此,可以在消费级硬件上运行。 2.2 一句话总结 LoRA:固定transformer结构中原本的模...
P-TuningV2 微调: 1张显卡,占用 18426MiB 显存。 LORA 微调: 1张显卡,占用 14082MiB 显存。 实机配置 目前我有三个方案: 方案1:MacBookProM1 16GB(平常用的机器,可以支撑起 LoRA…勉强跑 不推荐) 方案2:找算法组借的 2070 Super 8GB * 2 一共16GB显存(但是不能微调,后续说) 方案3:租的 3090 24GB ...
而对于数据量较大的任务,LoRA方法可能更加有效,因为它可以通过低秩分解来减少需要训练的参数数量,从而加快微调的速度。 除了PEFT和LoRA方法外,还有一些其他的参数高效微调方法,如Adapter、Prompt Tuning等。这些方法各有优缺点,在实际应用中需要根据具体任务和数据集的特点进行选择和调整。 总之,随着LLM的不断发展和应用,...
简介:LLM-05 大模型 15分钟 FineTuning 微调 ChatGLM3-6B(微调实战1) 官方案例 3090 24GB实战 需22GB显存 LoRA微调 P-TuningV2微调 续接上节 我们的流程走到了,环境准备完毕。 装完依赖之后,上节结果为: 介绍LoRA LoRA原理 LoRA的核心思想是在保持预训练模型的大部分权重参数不变的情况下,通过添加额外的网...
lora.yaml/ptuning.yaml/sft.yaml: 模型不同方式的配置文件,包括模型参数、优化器参数、训练参数等。 这里选择LoRA,配置文件中的参数描述如下: 训练模式 这里主要使用finetune_hf.py该文件进行微调操作。其中的参数 第一个参数:数据集的路径 第二个参数:模型的路径 ...
LLM-04 大模型 15分钟 FineTuning 微调 ChatGLM3-6B(准备环境) 3090 24GB实战 需22GB显存 LoRA微调 P-TuningV2微调,-SFT全量微调:4张显卡平均分配,每张显卡占用48346MiB显存。-P-TuningV2微调:1张显卡,占用
看到这里可以知道,Prefix-Tuning可以算是Promot Tuning的一个特例(Promot Tuning只在输入侧加入可学习的Prefix Prompt Token) 2.4 LoRA 为缓解该问题,LoRA(Low-Rank Adaption of LLMs),即LLMs的低秩适应,被提出用于高效参数微调。 相关论文表明训练学到的过度参数化的模型实际上存在于一个较低的内在维度上 ...
LLM-04 大模型 15分钟 FineTuning 微调 ChatGLM3-6B(准备环境) 3090 24GB实战 需22GB显存 LoRA微调 P-TuningV2微调
lora.yaml/ptuning.yaml/sft.yaml: 模型不同方式的配置文件,包括模型参数、优化器参数、训练参数等。 这里选择LoRA,配置文件中的参数描述如下: 训练模式 这里主要使用finetune_hf.py该文件进行微调操作。其中的参数 第一个参数:数据集的路径 第二个参数:模型的路径 ...