ATK-LORA-01模块的VCC接 一个3.3V引脚。 ATK-LORA-01模块的GND接 一个GND引脚。 ATK-LORA-01模块的MD0接 一个3.3V引脚。(MD0置1) ATK-LORA-01模块的AUX悬空,啥都不接。 发送指令AT,检测是否连接正确。返回OK,表示连接正确,已经进入配置功能。 发送指令AT+DEFAULT表示恢复出厂设置. 输入AT+UART?查看波特率...
def find_target_modules(model): # Initialize a Set to Store Unique Layers unique_layers = set() # Iterate Over All Named Modules in the Model for name, module in model.named_modules(): # Check if the Module Type Contains 'Linear4bit' if "Linear4bit" in str(type(module)): # Extrac...
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target_modules=['up_proj', 'gate_proj', 'q_proj', 'o_proj', 'down_proj', 'v_proj', 'k_proj'], task_type=TaskType.CAUSAL_LM, inference_mode=False # 训练模式 ) target_modules target_modules是 LoRA(Low-Rank Adaptation)中的关键参数,用于指定模型中需要插入低秩矩阵调整的模块。LoRA 的...
target_modules=["q", "v"], lora_dropout=0.01, bias="none" task_type="SEQ_2_SEQ_LM", ) 让我们回顾一下 LoraConfig 中的参数。 1、LoRA 维数/分解阶 r 对于要训练的每一层,d×k权重更新矩阵ΔW由低秩分解BA表示,其中B是d×r矩阵,A是r×k矩阵。 分解 r 的秩为 << min(d,k)。 r 的默...
target_modules=['query', 'key', 'value', 'intermediate.dense', 'output.dense'], # be precise about dense because classifier has dense too modules_to_save=["LayerNorm", "classifier", "qa_outputs"], # Retrain the layer norm; classifier is the fine-tune head; qa_outputs is for SQuAD...
target_modules=['query', 'key', 'value', 'intermediate.dense', 'output.dense'], # be precise about dense because classifier has dense too modules_to_save=["LayerNorm", "classifier", "qa_outputs"], # Retrain the layer norm; classifier is the fine-tune head; qa_outputs is for SQuAD...
--lora_target_modules"attn_q""attn_k""attn_v"\ --use_inflight_batching \ --paged_kv_cache \ --max_lora_rank8\ --world_size1--tp_size1 接下来,生成 LoRA 张量,这些张量将随每个请求传入 Triton。 git-lfs clonehttps://huggingface.co/qychen/luotuo-lora-7b-0.1 ...
对Mistral 7B 模型而言,我们需要指定target_modules(我们将其指定为注意力模块的查询向量映射层和值向量映射层): frompeftimportget_peft_model, LoraConfig, TaskType mistral_peft_config = LoraConfig( task_type=TaskType.SEQ_CLS, r=2, lora_alpha=16, lora_dropout=0.1...