不过论文的实验是面向下游单一监督任务的,因此在指令微调上根据指令分布的广度,Rank选择还是需要在 8 以上的取值进行测试。 alpha 参数选取:alpha 其实是个缩放参数,训练后权重 merge 时的比例为alpha/r 初始化:矩阵A是 Uniform 初始化,B 是零初始化,这样最初的 lora 权重为 0,所以 lora 参数是从头学起,并没...
PeftModel.from_pretrained()从内存中加载适配器权重,merge_and_unload()方法将它们与base_model合并。 # Reload base_model in FP16 and merge it with LoRA weights base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_name, low_cpu_mem_usage=True, return_dict=True, torch_dtype=torch.float16, ...
self.freeze_parameters_except_lora_and_bias() self.replace_multihead_attention:用我们之前写的LoraRobertaSelfAttention替换了所有神经网络的注意力层 self.freeze_parameters_except_lora_and_bias:这将冻结训练的所有主要参数,这样梯度和优化器步骤仅应用于LoRA参数以及我们希望可训练的其他例如归一化层等参数。 clas...
self.freeze_parameters_except_lora_and_bias:这将冻结训练的所有主要参数,这样梯度和优化器步骤仅应用于LoRA参数以及我们希望可训练的其他例如归一化层等参数。 class LoraWrapperRoberta(nn.Module):# ... def replace_multihead_attention_recursion(self, model):"""...
当然,将lora权重合并会base模型权重还可以通过merge_and_unload()方法,如下所示: model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto") model = PeftModel.from_pretrained( model, lora_weights, ) model = model.merge_and_unload() 前面仅对7B模型进...
训练之后模型文件会保存在output_dir目录中。到这里我们发现一个问题,毕竟LoRA在原模型的基础上加了分支,这会带来推理效率的降低,其实我们调用merge_and_unload方法就能将LoRA的分支模块合并到基础模型,推理代码如下: from peft import LoraConfig, TaskType, get_peft_model ...
)# 报错:A*B shape mismatch,大概率是get_peft_model错误修改了peft_config里面的fan_in_fan_out参数,某个peft的revision有这个buglora_model = lora_model.merge_and_unload() lora_model.train(False)# 报错:大概率peft训练有问题,检查adapter.bin大小assertnottorch.allclose(first_weight_old, first_weight)...
BitsAndBytesConfig,前面已经说了我们使用bitsandbytes进行量化。transformer库最近添加了对bitsandbytes的全面支持,因此使用BitsandBytesConfig可以配置bitsandbytes提供的任何量化方法,例如LLM.int8、FP4和NF4。将量化配置传递给AutoModelForCausalLM初始化器,这样在加载模型权重时就会直接使用量化的方法。
lora_model = lora_model.merge_and_unload() lora_model.train(False) # 报错:大概率peft训练有问题,检查adapter.bin大小 assert not torch.allclose(first_weight_old, first_weight), 'Weight Should Change after Lora Merge' # lora模型权重把原模型权重加了prefix,这里移除恢复原始key ...