\quad 加载一个基础的预训练模型以进行训练,然后添加一个适配器配置来指定如何调整模型参数。 from transformers import AutoModelForCausalLM from peft import LoraConfig model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("facebook/opt-350m") config = LoraConfig( lora_alpha=16, lora_dropout=0.1, r=64, bias...
from_pretrained(model_name, quantization_config=quant_config, device_map={"":0}) model.gradient_checkpointing_enable() model = prepare_model_for_kbit_training(model) config = LoraConfig( r=8, lora_alpha=32, target_modules=["query_key_value"], lora_dropout=0.05, bias="none", task_...
LoRA是一种用于高效训练大型语言模型的技术。它通过引入两个低秩矩阵A和B来减少训练参数的数量。原始的大型语言模型可能需要训练数百万到数十亿个参数,而LoRA只训练这两个矩阵,从而大幅减少了参数数量。LoRA的一个关键优点是,降低了训练资源的消耗,显著加快模型的训练速度。 from peft import LoraConfig, get_peft_mod...
from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM+ from peft import PeftModel, PeftConfig peft_model_id = "smangrul/twitter_complaints_bigscience_T0_3B_LORA_SEQ_2_SEQ_LM" config = PeftConfig.from_pretrained(peft_model_id) model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(config.base_model_nam...
from pyreftimport(ReftTrainerForCausalLM,make_last_position_supervised_data_module)tokenizer=transformers.AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path,model_max_length=2048,padding_side="right",use_fast=False)tokenizer.pad_token=tokenizer.unk_token ...
参数: example (dict): 包含'content'和'summary'键的字典,代表训练数据的一个样本。 tokenizer (transformers.PreTrainedTokenizer): 用于tokenize文本的tokenizer。 ignore_label_id (int, optional): 在label中用于填充的忽略ID,默认为-100。 返回: dict: 包含'tokenized_input_ids'和'labels'的字典,用于模型训练...
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(args.base_model_name_or_path) # 4、根据参数选择将合并后的模型和分词器保存到指定目录或推送到模型中心 # 如果指定了 --push_to_hub 参数,则将模型和 tokenizer 推送到 Hugging Face Hub。否则,调用 save_pretrained() 方法将模型和 tokenizer 保存到指定的输出目录...
Tokenizer.from_pretrained(tokenizer_name) # 配置PEFT设置 peft_config = LoraConfig( task_type=TaskType.CAUSAL_LM, # 设置任务类型为因果语言建模 inference_mode=False, # 设置为训练模式 r=8, # 设置低秩矩阵的秩 lora_alpha=32, # 设置LoRA的alpha参数 lora_dropout=0.1 # 设置LoRA的dropout参数 ) #...
fromtransformersimportAutoTokenizer, AutoModelForCausalLM frompeftimportPeftModel,PeftConfig # 微调参数存放路径 finetune_model_path='' config = PeftConfig.from_pretrained(finetune_model_path) # 加载预训练模型权重参数 # 例如: base_model_name_or_path='meta-llama/Llama-2-7b-chat' ...
fromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForCausalLM# 加载预训练模型和分词器model_ckpt="langboat/bloom-389m-zh"tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(model_ckpt)model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_ckpt)# 设计前缀prefix="这是问题:"# 更新模型参数以适配特定前缀# 这里简化处理,实际操作可...