warmup_ratio (float, 可选, 默认为0.0):用于指定线性热身占总训练步骤的比例,线性热身是一种训练策略,学习率在开始阶段从0逐渐增加到其最大值(通常是设定的学习率),然后在随后的训练中保持不变或者按照其他调度策略进行调整。如果设置为0.0,表示没有热身。 warmup_steps (int,可选, 默认为0):这个是直接指定...
--lr_scheduler_args学习率策略的其他参数 --lr_scheduler学习率测略,默认constant --lr_warmup_stepswarmup的步数,默认0 --lr_scheduler_num_cycles学习率重启的次数,默认1与consine_with_restarts策略一起使用 --lr_scheduler_power拟合学习率的拟合强度,默认1与polynomial策略一起使用 config_arguments配置相关参...
当然,我们也可以用学习率调度器动态调整,后面会提到。 text_encoder_lr和unet_lr text_encoder_lr和unet_lr分别是用于文本编码器和unet(指图像编码器和解码器的组合)的学习率,它们会覆盖基本的学习率设置。 unet_lr:3e-4 text_encoder_lr:1e-4是一个调试过的数值。设置不同的学习率,以更好地控制每个组件的...
optim(第34行):使用AdamW优化器,“paged_adamw_32bit”似乎是AdamW优化器的一个特定实现或变体,我们找到任何关于他的信息,所以如果你有关于这方面的信息,请在评论中留下,谢谢! lr_scheduler_type(第37行):通常我们在深度学习模型的训练期间使用学习率调度器,以随时间调整学习率。 warmup_ratio(第40行):这里我们...
rank=8/target=ALL/alpha=32/lr_ratio=None/use_rslora=False/use_dora=False 17.8913(0.2312%) True True lr=5e-05/epoch=2 32.35GiB 0.95(87543 samples/91974.29 seconds) 0.53 1.01 0.462 0.676 0.304 从我们的实验中可以看到下面的结论: 在显存占用中,全参数几乎是其他轻量训练方式显存占用的两倍,但是在...
[--save_n_epoch_ratio SAVE_N_EPOCH_RATIO] [--save_last_n_epochs SAVE_LAST_N_EPOCHS] [--save_last_n_epochs_state SAVE_LAST_N_EPOCHS_STATE][--save_state] [--resume RESUME] [--train_batch_size TRAIN_BATCH_SIZE] [--max_token_length {None,150,225}] [--mem_eff_attn] [--x...
-save_steps2000\--train_dataset_sample-1\--val_dataset_sample5000\--num_train_epochs2\--check_dataset_strategy none \--gradient_checkpointingTrue\--weight_decay0.01\--warmup_ratio0.03\--save_total_limit2\--logging_steps10\--sft_type full \--lisa_activated_layers2\--lisa_step_interval...
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 ...
loss可以经过PyTorch的loss.backward()将每个算子、每个步骤的梯度都计算出来(复杂微分方程的链式求导过程),当有了梯度后,可以将参数往负梯度方向更新,学习率(lr)就是这时候起作用的,由于直接加上负梯度太大,可能直接产生震荡,即值从一个点瞬间跑到了曲线上的另一个点,导致在这两点反复震荡不收敛,因此乘以一个lr...
loss可以经过PyTorch的loss.backward()将每个算子、每个步骤的梯度都计算出来(复杂微分方程的链式求导过程),当有了梯度后,可以将参数往负梯度方向更新,学习率(lr)就是这时候起作用的,由于直接加上负梯度太大,可能直接产生震荡,即值从一个点瞬间跑到了曲线上的另一个点,导致在这两点反复震荡不收敛,因此乘以一个lr...