self.down_proj = nn.Linear(self.intermediate_size, self.hidden_size, bias=False) lora_module_name ="q_proj,k_proj,v_proj,o_proj,gate_proj,up_proj,down_proj" HF上,LoraConfig类target_module的配置要根据具体的LLM模型源码中的关键字来设置,才能准确的对模型参数进行微调。 参考 推荐阅读LoRA理论...
( r=16,alpha=32,dropout=0.05,target_modules=q_proj,v=proj ) 训练耗时:16h 5m 20s B. 基地模型对比 微调** v1.0.4 训练硬件:4 x A100(40G) 样本数量:65307(最大序列长度 1280) 基底模型 1:**A 训练方式:QLoRA(r=16, alpha=32, dropout=0.05, target_modules=q_proj,v_proj) 训练耗时:3h ...
target_modules:要替换为 LoRA 的模块名称列表或模块名称的正则表达式。针对不同类型的模型,模块名称不一样,因此,我们需要根据具体的模型进行设置,比如,LLaMa的默认模块名为[q_proj, v_proj],我们也可以自行指定为:[q_proj,k_proj,v_proj,o_proj]。在 PEFT 中支持的模型默认的模块名如下所示: TRANSFORMERS_MO...
PEFT的LoRA实现还包括一种机制,用于在训练期间根据验证集上的性能动态调整低秩矩阵的秩。这使得模型能够适应任务的复杂性,并相应地调整低秩矩阵的秩。用于替换Transformer中"q_proj","v_proj"。 # 设置超参数及配置LORA_R=4LORA_ALPHA=16LORA_DROPOUT=0.05TARGET_MODULES=["q_proj","v_proj",]config=LoraConfig...
–lora_target q_proj,k_proj,v_proj,o_proj,gate_proj,up_proj,down_proj 8. Rank 如何选取? Rank的取值比较常见的是8,理论上说Rank在4-8之间效果最好,再高并没有效果提升。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。
Reminder I have read the README and searched the existing issues. Reproduction CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 src/train_bash.py --stage pt --do_train --finetuning_type lora --lora_target all \ Expected behavior No response System Info No...
--lora_target q_proj,k_proj,v_proj,o_proj,gate_proj,up_proj,down_proj 可以通过 numel 方法...
target_modules=["q_proj", "o_proj", "k_proj", "v_proj", "gate_proj", "up_proj", "down_proj"], inference_mode=False, r=8, lora_alpha=32, lora_dropout=0.1) # 4. 加载预训练模型 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(path, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map='cuda...
"target_modules": [ "q_proj", "v_proj" ], "task_type": "CAUSAL_LM", "use_dora": false, "use_rslora": true } 报错 Traceback (most recent call last): File "/opt/anaconda3/envs/train/lib/python3.9/threading.py", line 973, in _bootstrap_inner ...
--lora_target_modules '[q_proj,v_proj]' \ --train_on_inputs \ --group_by_length 4. 运行模型 名为generate.py的python文件将从tloen/alpaca-lora-7b读取Hugging Face模型和LoRA权重。它使用Gradio运行用户界面,用户可以在文本框中写入问题,并在单独的文本框中接收输出。