_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...
上图为 LoRA 的实现原理,其实现流程为: 1. 在原始预训练语言模型旁边增加一个旁路,做降维再升维的操作来模拟内在秩; 2. 用随机高斯分布初始化 A,用零矩阵初始化B,训练时固定预训练模型的参数,只训练矩阵 A 与矩阵 B ; 3. 训练完成后,将 B 矩阵与 A 矩阵相乘后合并预训练模型参数作为微调后的模型参数。
Lora训练的参数和性能 主要为了测试模型增加Lora模块后,参数量和训练速度的变化情况。 结论:正常情况下,增加Lora模块是会增加参数量的,因此前向传播和反向传播的时间也会增加。 但是,在大语言模型训练的情况下,因为基础模型本身参数量非常大,Lora模块增加的参数量相对非常小。并且,基础模型不参与梯度更新,可以做模型量...
lora_alpha=32, lora_dropout=0.05, bias="none",)# Get our peft model and print the number of trainable parametersmodel = get_peft_model(model, config)model.print_trainable_parameters()第三步，
我理解开启zero3进行lora训练,保存的lora参数应该不是完整的,我这里只拿rank0上的pt_lora_model里的参数做合并应该不太对,不知道理解的是否正确,求指教。 @ymcui
Trainable params: 2,614,341,888(9.74GB) Non-trainable params: 0(0.00B) from_preset方法根据预设的架构和权重实例化模型。在上面的代码中,字符串 "gemma2_instruct_2b_en" 指定了预设的架构——一个拥有 20 亿参数的 Gemma 2 指令对齐过的模型。 注意: 还有一个拥有 70 亿参数的 Gemma 模型可用。如果...
""" trainable_params = 0 all_param = 0 for _, param in model.named_parameters(): num_params = param.numel() # if using DS Zero 3 and the weights are initialized empty if num_params == 0 and hasattr(param, "ds_numel"): num_params = param.ds_numel all_param += num_params if...
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...
model.print_trainable_parameters() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 3. 准备数据集 可以选择开源数据集或自定义数据集。这里以wikitext数据集为例: # 加载示例数据集