之前尝试了从0到1复现斯坦福羊驼(Stanford Alpaca 7B),Stanford Alpaca 是在 LLaMA 整个模型上微调,即对预训练模型中的所有参数都进行微调(full fine-tuning)。但该方法对于硬件成本要求仍然偏高且训练低效。 因此, Alpaca-Lora 则是利用 Lora 技术,在冻结原模型 LLaMA 参数的情况下,通过往模型中加入额外的网络层,...
使用 LoRA,可以在几个小时内在单个 GPU 上对 LLaMA 等相对较大的模型进行微调,这使得它对那些不想在 GPU 资源上花费数千美元的人特别有吸引力。LoRA 的特别之处在于,可以选择性地将新的 LoRA 权重矩阵与原始的预训练权重合并,这样在推理过程中就不会产生额外的开销或复杂性。 随着越来越多的 ChatGPT 或 GPT-...
LoraConfig(peft_type=<PeftType.LORA: 'LORA'>, auto_mapping=None, base_model_name_or_path='/root/autodl-tmp/LLM-Research/Meta-Llama-3-8B-Instruct', revision=None, task_type=<TaskType.CAUSAL_LM: 'CAUSAL_LM'>, inference_mode=False, r=8, target_modules={'up_proj', 'k_proj', 'o_...
最初的LoRA论文专注于仅对“Q”和“V”注意力矩阵进行微调，并取得了可观的成果，证明了该技术的有效性。但随后的研究表明，对其他层甚至所有层进行微调能够改善效果。我们推测，将LoRA应用于更多的层可以使我们更接近于实现全参数微调的能力。因此，我们选择在所有层上实施LoRA。基础学习率：1e-4 学习率1e-4已...
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。
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 类型: A6000GPU 显存: 48GB目标使用 LoRA PEFT 方法对预...
使用LoRA微调Llama3模型的步骤包括: 加载预训练模型:使用Transformers库加载Llama3的预训练模型。 配置LoRA适配器:指定LoRA适配器的参数,如秩(rank)等。 准备训练数据:与SFT类似,需要准备标注好的训练数据。 编写训练脚本:在训练脚本中集成LoRA适配器,并指定训练参数。 开始训练:运行训练脚本,开始微调过程。 模型评估与...
Llama2作为其中的一个先进代表,通过其庞大的参数规模和深度学习机制,展现了在多种NLP任务上的卓越性能。然而,为了使Llama2更好地适应特定的应用场景,对其进行微调(Fine-tuning)成为了一个关键步骤。本文将详细介绍如何使用LoRA(Low-Rank Adaptation)技术对Llama2进行微调。 一、Llama2简介 Llama2是Meta AI的研究成果...
使用 QLoRA 和 FSDP 对 Llama 3.1 70B 进行微调 我建议至少使用 2x24 GB GPU 和 200 GB CPU RAM 来微调使用 FSDP 和 QLoRA 的 70B 模型。它可以是消费级 GPU，例如 RTX 3090 或 RTX 4090。再添加一个 GPU 将显著减少 CPU RAM 的消耗并加快微调速度。我使用RunPod（推荐链接）进行此实验。但是，Run...
Parameter-Efficient Fine-Tuning(PEFT)可以用于在不触及LLM的所有参数的情况下对LLM进行有效的微调。PEFT支持QLoRa方法，通过4位量化对LLM参数的一小部分进行微调。Transformer Reinforcement Learning (TRL)是一个使用强化学习来训练语言模型的库。TRL也提供的监督微调(SFT)训练器API可以让我们快速的微调模型。!pip ...