_mark_only_lora_as_trainable 的作用是仅将Lora 参数设为可训练,其余参数冻结;_find_and_replace 会根据 config 中的参数从基础模型的 named_parameters 中找出包含指定名称的模块 (默认为“q”、“v”,即注意 力模块的 Q 和 V 矩阵),创建一个新的自定义类 Linear 模块,并替换原来的。 创建Linear 模块时...
trainable_params = sum([np.prod(p.size()) for p in model_parameters]) model_parameters = filter(lambda p: not p.requires_grad, model.parameters()) non_trainable_params = sum([np.prod(p.size()) for p in model_parameters]) print('trainable_params:{} ({:.2f}%), non_trainable_par...
Large Language Model：负责文本生成。Q-Former巧妙地融合了视觉和语言模态，通过共享自注意力层，Image Transformer 和 Text Transformer两个子模块实现了跨模态交互。这种创新架构有效缩小了两种模态之间的鸿沟，实现了跨模态理解的显著提升。借助图像编码器，Image Transformer 提取视觉特征。可学习 Query 通过自注意力层...
Parameters in LoRA layers, the finetune head, bias parameters, embeddings, and layer norms can be set as trainable based on class settings. """ for name, param in self.model.named_parameters(): is_trainable = ( "lora_" in name or "finetune_head_" in name or (self.train_biases and...
trainable分支的输出和原来的网络输出加在一起作为最终的输出。由于复制出来的网络前后的增加的卷积层参数均为0,输出也一定是0,因此整个网络的输出还和原来的网络完全一样。在自己的数据集训练时将原来的网络固定,只训练trainable的那个部分即可。 相关资源
lora.mark_only_lora_as_trainable(model) # Training loop for batch in dataloader: … 4)当存储一个checkpoint的时候,生成一个只包含LoRA参数的state_dict。 # === Before === # torch.save(model.state_dict(), checkpoint_path) # === After === torch.save(lora...
is_trainable = ( "lora_" in name or "finetune_head_" in name or (self.train_biases and "bias" in name) or (self.train_embeddings and "embeddings" in name) or (self.train_layer_norms and "LayerNorm" in name) ) param.requires_grad = is_trainable ...
Flags whether to keep certain parameters trainable after initializing LoRA. Example: model = LoraWrapperRoberta(task_type='glue') """super().__init__() # 1. Initialize the base model with parametersself.model_id = model_idself.tokenizer = RobertaTokenizer.from_pretrained(model_id)self.model...
最重要的一点是:LoRA 减少了可训练参数(trainable parameters)的数量,从而减少了训练时间和 GPU 内存的使用量,同时保持了输出的质量。 LLM(顾名思义)的规模非常大。用于微调的数据集(fine-tuning datasets)通常比模型的预训练数据集小得多。当数据集比较小的时候,LoRA 只需更新较少的权重,这即是 LoRA 的优势所在...
最重要的一点是:LoRA 减少了可训练参数(trainable parameters)的数量,从而减少了训练时间和 GPU 内存的使用量,同时保持了输出的质量。 LLM(顾名思义)的规模非常大。用于微调的数据集(fine-tuning datasets)通常比模型的预训练数据集小得多。当数据集比较小的时候,LoRA 只需更新较少的权重,这即是 LoRA 的优势所在...