我们使用了魔搭社区提供的SWIFT框架(https://github.com/modelscope/swift),该框架支持LISA训练方式,且支持LoRA等通用训练方式。我们可以设置LISA的两个值: lisa_activated_layers 上文的γ lisa_step_interval 上文的K 我们使用如下命令进行训练: #pip install ms-swift -U sft.py \ --model_type qwen-7b-ch...
#GPTQOMP_NUM_THREADS=14 swiftexport--model_type llama3-8b-instruct --quant_method gptq --dataset alpaca-zh alpaca-en sharegpt-gpt4-mini --quant_seqlen 4096 --quant_bits 4#AWQswiftexport--model_type llama3-8b-instruct --quant_bits 4 --quant_method awq --quant_n_samples 64 --quan...
swift sft --model_type llama3-8b-instruct --dataset alpaca-en --quantization_bit 8 --quant_method bnb --sft_type lora 也可以替换为hqq或者eetq: swift sft --model_type llama3-8b-instruct --dataset alpaca-en --quantization_bit 8 --quant_method eetq --sft_type lora #--quant_method ...
‘{model_type}-{quant_method}-{quant_bits}’,也可以通过–quant_output_dir来指定 QLoRA可以支持FSDP(完全分片数据并行技术),因此可以使用BNB+LoRA在两张24G显卡上运行一个70B模型的训练: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #源代码clone #cd examples/pytorch/llm #vim fsdp.sh并写入下面...
register_template(TemplateType.chatml, deepcopy(qwen_template)) ... 有兴趣的小伙伴可以阅读:https://github.com/modelscope/swift/blob/main/swift/llm/utils/template.py来获得更细节的信息。 template拼接好后,直接传入tokenizer即可。 微调任务是标注数据集,那么必然有指导性的labels(模型真实输出)存在,将这...
sam=sam_model_registry[model_type](checkpoint=sam_checkpoint)sam.to(device=device)mask_generator=SamAutomaticMaskGenerator(sam) 非常好加载,基本上pytorch和torchvision版本不太落后就可以加载。里面的model_type需要和模型参数对应上,"vit_h"或者"vit_l"或者"vit_b",即便加载最大的2.4G的vit_h模型,也只需要...
from swift.llm import ModelType, InferArguments, infer_main infer_args = InferArguments(model_type=ModelType.qwen1half_4b_chat) infer_main(infer_args) """ <<< 你是谁? 我是来自阿里云的大规模语言模型,我叫通义千问。 --- <<< what's your name? I am Qwen, a large language model from ...
parser.add_argument('--local_rank', type=int, default=-1, help='local rank passed from distributed launcher') parser=deepspeed.add_config_arguments(parser) cmd_args= parser.parse_args()#deepspeed命令行参数model= FashionModel().cuda()#原始模型model, optimizer, _, _ = deepspeed.initialize(arg...
base_model:teknium/Puffin-Phi-v2base_model_config:teknium/Puffin-Phi-v2model_type:AutoModelForCausalLMtokenizer_type:AutoTokenizeris_llama_derived_model:falsetrust_remote_code:trueload_in_8bit:falseload_in_4bit:truestrict:falsedatasets:-path:maths_function_calls.jsonl # or jsonds_type:jsontype...
register_template(TemplateType.chatml, deepcopy(qwen_template)) ... 有兴趣的小伙伴可以阅读:https://github.com/modelscope/swift/blob/main/swift/llm/utils/template.py来获得更细节的信息。 template拼接好后,直接传入tokenizer即可。 微调任务是标注数据集,那么必然有指导性的labels(模型真实输出)存在,将这...