因为 LoRA 在前向传播传播过程中需要存储 X 的大量输入激活,用于在反向传播过程中构建 A 的梯度,故 LoRA 无法降低与全量微调相比的激活内存。举个例子,对输入序列长度为 2048 、批量大小为 4 的 LLaMA-65B 进行微调时,所有 LoRA 层需要超过 50GB 的激活内存(以 16 位精度计算)。 LoRA-FA 通过优化内存使用来...
1.2 P-Tuning 1.3 LST 1.4 LoRA 1.5 小结 2 LoRA代码解析 2.1 MergedLinear源码解析 2.2 对Llama 进行LoRA 微调 参考 0 前言 最近因为工作需要,在接触一些大模型微调训练相关的算子实现,因为以往接触inference相关比较多,而对于training相关的技术接触的相对较少,所以本文就以LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Lan...
Windows笔记本本地微调训练Qwen2大模型(非wsl),炼制属于自己的无审查(nsfw)大模型,Unsloth,Python3.11,fineTuning 4.6万 8 18:49 App 如何训练一个写小说的大模型? 5.3万 42 7:54 App 不要浪费钱买课了,喂饭式教你训练大模型llama3 4万 10 23:01 App 微调LLM中的魔鬼细节|大型语言模型lora调教指南 浏...
去Hugging Face的Llama-2页面[7]同样申请访问Llama-2的权限。管理员同意后, 会在邮箱中收到申请通过的...
正如 Sebastian Raschka 在上一篇博文《Understanding Parameter-Efficient Finetuning of Large Language Models: From Prefix Tuning to LLaMA-Adapters》中所讨论的,微调能够使模型适应目标域和目标任务。尽管如此,大模型在计算上的成本可能非常昂贵 —— 模型越大,更新其网络层的成本就越高。
LoRA 算是高效的参数微调方法（ PEFT，Parameter-Efficient Fine-Tuning），而“高效”就意味着丧失一定的...
为什么只节省了这么一点内存呢?这是因为使用 LoRA 时,LoRA 已经大大降低了模型的参数量。例如,如果 r=8,在 7B 的 Llama 2 模型的所有 6,738,415,616 个参数,只有 4,194,304 个可训练的 LoRA 参数。 只看数字,4,194,304 个参数可能还是很多,但是其实这么多参数仅占用 4,194,304 × 2 × 16 位 =...
原文：https://www.anyscale.com/blog/fine-tuning-llms-lora-or-full-parameter-an-in-depth-analysis-with-llama-2）来源 | Anyscale OneFlow编译 翻译｜宛子琳、杨婷 最近几个月，开源语言大模型（LLM）之间展开了与OpenAI专有模型的竞争。提升开源LLM性能的一种常用策略是全参数微调，这种方法对模型的所有参数...
正如 Sebastian Raschka 在上一篇博文《Understanding Parameter-Efficient Finetuning of Large Language Models: From Prefix Tuning to LLaMA-Adapters》中所讨论的,微调能够使模型适应目标域和目标任务。尽管如此,大模型在计算上的成本可能非常昂贵 —— 模型越大,更新其网络层的成本就越高。
lora微调llama模型 什么是模型微调 深度学习中的fine-tuning 一. 什么是模型微调 1. 预训练模型 (1) 预训练模型就是已经用数据集训练好了的模型。 (2) 现在我们常用的预训练模型就是他人用常用模型,比如VGG16/19,Resnet等模型,并用大型数据集来做训练集,比如Imagenet, COCO等训练好的模型参数;...