在实际应用中,LoRA微调已经被广泛应用于各种NLP任务中。例如,在聊天机器人领域,开发者可以利用LoRA技术对Llama2-7B模型进行微调,使其更好地适应特定领域或场景的对话需求。此外,LoRA微调还可以用于文本分类、情感分析、机器翻译等多种NLP任务中。 六、总结 LoRA技术为大型预训练语言模型的微调提供了一种高效且实用的方...
参考Mindformers官网提供的llama2使用文档,使用LoRA微调llama2_7b模型时,运行失败。 运行命令: bash scripts/msrun_launcher.sh "run_mindformer.py \ --config configs/llama2/lora_llama2_7b.yaml \ --train_dataset_dir /{path}/alpaca-fastchat4096.mindrecord \ --load_checkpoint /{path}/llama2_7b....
例如,当在一个p4de.24xlarge节点上微调一个LLaMA-7B模型时,全参数微调需要将批量大小设置为8,以充分利用可用的GRAM内存。然而,LoRA可以将批大小增加到64,这仍然在内存限制范围内,从而优化训练速度。(在p4de.24xlarge节点上,对比上下文长度为512的7B模型的训练吞吐量(每秒处理的词元数)。LoRA的较低内存占...
近期,Meta 宣布大语言模型 Llama2 开源,包含7B、13B、70B不同尺寸,分别对应70亿、130亿、700亿参数量,并在每个规格下都有专门适配对话场景的优化模型Llama-2-Chat。Llama2 可免费用于研究场景和商业用途(但月活超过7亿以上的企业需要申请),对企业和开发者来说,提供了大模型研究的最新利器。 目前,Llama-2-Chat在...
基于以上分析,本文作者提出了LongLoRA微调方法,它可以扩展预训练LLM的下文长度,例如:LLaMA、LLaMA2等。在一台 8× A100 机器上,微调后的LLaMA2-7B模型上下文长度可以达到100k,微调后的LLaMA2-70B模型上下文长度可以高达 32k 。 LoRA的主要工作原理是通过使用低秩权重更新来近似完全微调,地作者发现短时间的注意...
model_name="NousResearch/Llama-2-7b-chat-hf"model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name,device_map=device_map) AutoTokenizer是对文本数据进行标记化。它提供了一种无需显式指定标记器类就可以初始化和使用不同模型的标记器的方便的方法。它也是一个通用的Auto类,所以它可以根据提供的模型名称或路...
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 ...
提供LoRA微调和全量参数微调代码,训练数据为data/train_sft.csv,验证数据为data/dev_sft.csv,数据格式为"Human: "+问题+"\nAssistant: "+答案。本文主要介绍Llama-2-7b模型LoRA微调以及4bit量化的实践过程。 1.LoRA微调脚本 LoRA微调
LongLoRA在一台8×A100机器上采用LLaMA2 7B上下文从4k扩展到100k,或采用LLaMA2 70B上下文从4k扩展到32k。LongLoRA在保留模型原始架构的同时扩展了模型的上下文,并且与大多数现有的技术兼容比如FlashAttention-2并且longlora取得了和flashattention-2接近的可比的效果。此外LongQA数据集增强了监督微调的实用性,为了使Long...
datasetimport torchfrom transformers import AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig, AutoTokenizer, TrainingArgumentsfrom peft import LoraConfigfrom trl import SFTTrainerdataset_name = "<your_hf_dataset>"dataset = load_dataset(dataset_name, split="train")base_model_name = "meta-llama/Llama-2-7b-...