如果你的场景需要一次只激活一个LoRA模块(例如每个任务独立处理),使用 PeftModel 即可。 如果需要在同一任务中同时调用多个LoRA模块(例如任务共享特征),推荐使用 PeftMixedModel。 代码运行结果截图 以下是分别使用 PeftModel 和PeftMixedModel 的运行结果截图: 使用PeftModel 使用PeftMixedModel PeftMixedModel实现save_pre...
# 保存 LoRA 参数 model.save_pretrained('./lora_model') 在推理时,加载原始的预训练模型和 LoRA 参数。 # 加载原始模型 base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2") # 加载 LoRA 参数 from peft import PeftModel model = PeftModel.from_pretrained(base_model, './lora_model') 合并Lo...
peft_config = LoraConfig(task_type=TaskType.SEQ_2_SEQ_LM, inference_mode=False, r=8, lora_alpha=32, lora_dropout=0.1) model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name_or_path)model = get_peft_model(model, peft_config)model.print_trainable_parameters() 3、加载数据 dataset = lo...
我在做lora预训练断点续跑的时候,加载adapter_model的时候会报如下错误: 我注意到脚本里面的workflow.py调用了作者自定义的PeftTrainer。里面重写了transformers包中Trainer的_save方法。里面自带一套存储模型的操作。这个操作在不使用deepspeed的时候是没有问题的。但是,如果使用deepspeed框架加速训练的时候,这样存储lora模式...
Learn how to finetune aopenai/whisper-large-v2model for multilingual automatic speech recognition with LoRA and 8-bit quantization in thisnotebook(see thisnotebookinstead for an example of streaming a dataset). Save compute and storage PEFT can help you save storage by avoiding full finetuning ...
就是这样！训练循环的其余部分保持不变。有关端到端示例，请参阅示例 peft_lora_seq2seq.ipynb。https://github.com/huggingface/peft/blob/main/examples/conditional_generation/ 当您准备好保存模型以供推理时，只需执行以下操作。model.save_pretrained("output_dir") # model.push_to_hub("my_awesome_peft_...
Llama-3 70B Gradient 1048K Adapter是一个从语言模型中提取的LoRA。它是使用mergekit提取的。此适配器可以与任何基于Llama3-70b的模型一起运行(或与之合并),以赋予它1048k的上下文。 地址:https:///cognitivecomputations/Llama-3-70B-Gradient-1048k-adapter ...
# 定义AdaLoRA配置 config = AdaLoraConfig( r=8, init_r=12, tinit=200, tfinal=1000, deltaT=10, target_modules=["q_proj", "v_proj"] ) # 添加AdaLoRA adaptor model = get_peft_model(model, config) model.print_trainable_parameters() ...
LORA微调ChatGLM3-6B模型 本文基于transformers、peft等框架,对ChatGLM3-6B模型进行Lora微调。 LORA(Low-Rank Adaptation)是一种高效的模型微调技术,它可以通过在预训练模型上添加额外的低秩权重矩阵来微调模型,从而仅需更新很少的参数即可获得良好的微调性能。这相比于全量微调大幅减少了训练时间和计算资源的消耗。
LoRA and base modelmerged_model = model.merge_and_unload()# Save the merged modelmerged_model.save_pretrained("merged_model",safe_serialization=True)tokenizer.save_pretrained("merged_model")# push merged model to the hubmerged_model.push_to_hub(hf_model_repo)tokenizer.push_to_hub(hf_model_...