|-- finetune |-- lora.py #llama 使用lora进行微调的脚本 |-- lit_llama |-- lora.py #lora方法核心的Class定义文件 |-- model.py #llama 模型定义文件 2.1 MergedLinear源码解析 LoRA方法核心的Class--MergedLinear代码解析,为了节省篇幅我对代码做了些裁剪,这部分代码在lit_llama/lora.py, 完整源码可去...
docker build -t soulteary/llama:alpaca-lora-65b-finetune . -f docker/Dockerfile.lora-65b-finetune 接着,我们执行下面的命令,就能够进入启用多卡微调训练的环境容器啦: docker run --gpus all --ipc=host --ulimitmemlock=-1 --ulimitstack=67108864\--rm -it\-v /home/soulteary/project/llama-docke...
【论文2】首先选择BERT-Base\BERT-Large\RoBERTa-Base\RoBERTa-Large四个模型，并选择GLUE benchmark中的MRPC和QQP两个数据集（两个数据集都是用来测试句子对是否相同意义的任务）。上下两个子图分别表示MRPC和QQP两个任务，每个子图有四条实线表示四个模型的准确率，四条虚线表示达到fine-tune整个模型90%的准确率...
针对LLM的主流微调方式有P-Tuning、Freeze、LoRa等等。由于LoRa的并行低秩矩阵几乎没有推理延迟被广泛应用于transformers模型微调,另一个原因是ROI过低,对LLM的FineTune所需要的计算资源不是普通开发者或中小型企业愿意承担的。而LoRa将训练参数减少到原模型的千万分之一的级别使得在普通计算资源下也可以实现FineTune。 参...
LoRA原理 先看直接fine-tune的方法：对于一个矩阵参数乘法，y=W0x, 直接更新W0的参数。再看LoRA的fine...
LoRA可以认为是对Finetune微调的一种低秩近似,通过增加Rank,LoRA可以达到类似Finetune的微调效果。因此之前多数研究都把LoRA和Finetune在微调准确性上的差异归结为二者的优化参数量不同。 不过这篇研究特别留意了Finetune、LoRA以及他们所提出DoRA在训练过程中的权重更新幅度和方向。发现LoRA在训练过程每步更新时,权重的大...
dockerbuild-tsoulteary/llama:alpaca-lora-finetune.-fdocker/Dockerfile.lora-finetune 稍等片刻,镜像构建完毕之后,就能够开始玩了。 对LLaMA 7B 大模型进行 fine-tune 想要对 LLaMA 进行单卡的模型微调,一共分为四步。 准备模型文件 为了方便 fine-tune,确认你的模型目录和下面保持一致: ...
而当训练好新的参数后,利用重参的方式,将新参数和老的模型参数合并,这样既能在新任务上到达fine-tune整个模型的效果,又不会在推断的时候增加推断的耗时。 LoRA的示意图如下: 图中蓝色部分为预训练好的模型参数,LoRA在预训练好的模型结构旁边加入了A和B两个结构,这两个结构的参数分别初始化为高斯分布和0,那么在...
AI绘画、SD建模、Lora、Dreambooth、controlnet、Fine-tune训练是基于腾讯云的服务,近年来,人工智能技术的发展日新月异,不断推动着各行各业的发展。在这个数字时代,越来越多的科技创新正带来前所未有的变革和机遇。在这些领域中,AI绘画、SD建模、Lora、Dreambooth、con
LoRa Fine-tune LoRa Fine-tune的目标是通过微调参数和算法,提高LoRa网络的传输效率、距离范围等性能指标。这对于应用于物联网、智能城市等领域的LoRa技术来说非常重要。 Fine-tune 1.了解LoRa物理层:首先,我们需要了解LoRa的物理层原理,包括信号调制、解调、频谱扩展等基础知识。只有深入理解LoRa的物理层,才能有针对...