base_model_path = args.base_model lora_model_path = args.lora_model output_dir = args.output_...
输出微调后的模型:adapter_model.safetensors文件。 2、模型合并(merge) 创建合并文件:run_llama_finetune_merge.py import torch from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig from peft import PeftConfig, PeftModel # 定义项目模型路径 model_path="/root/autodl-tmp/models...
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM,BitsAndBytesConfig###int4量化配置quantization_config = BitsAndBytesConfig(load_in_4bit=True, # 或者 load_in_8bit=True,根据需要设置#llm_int8_threshold=6.0,#llm_int8_has_fp16_weight=False,bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16,bnb_4...
"title": "🔀 RWKV-PEFT 模型合并界面", "welcome": "欢迎使用 RWKV-PEFT 模型合并界面!", "basic_config": "基本配置", "save_output_path": "保存输出路径", "output_saved": "输出路径已保存!", "model_config": "模型配置", "check_base_model_dir": "检查基底模型目录", "base_model_exi...
【使用peft库对chatGLM-6B/chatGLM2-6B模型实现4bit的QLoRA高效微调,并进行模型的合并和量化,提供了完整的训练流程、推理流程和推理性能测试】'ChatGLM-6B-QLoRA - 使用peft库,对chatGLM-6B/chatGLM2-6B实现4bit的QLoRA高效微调,并做lora model和base model的merge及4bit的量化(quantize)' GitHub: github.com...
付烁通过合并Pull Request !1375: 修复lora微调时,加载的模型是GPTModel而非PeftModel issue将任务状态从WIP修改为DONE7个月前 zhangshengdong297个月前 for item 是副本,所以修改的不会反映在model上 应该是for i model[i]=get_peft zhangshengdong29
"# 对比合并前后的模型\n", "print(\"合并前的模型结构:\")\n", "print(model)\n", "\n", "# 合并并卸载 LoRA 权重\n", "model = model.merge_and_unload()\n", "\n", "print(\"合并后的模型结构:\")\n", "print(model)" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "23163a3...
--output_dir <merged_model>:这个参数指定了合并后的模型应该保存的目录。<merged_model>是输出目录的路径。 当这行代码在命令行中执行时,merge_adapters.py脚本将被调用,并且使用提供的参数来加载基础模型和PEFT模型,将它们合并,然后将合并后的模型保存到指定的输出目录。这个过程允许用户创建一个包含多个微调任务知...
reft_model=get_reft_model(model,reft_config) reft_model.print_trainable_parameters() 剩下的代码就和HuggingFace训练模型没有任何的区别了,我们来做一个完整的演示: frompyreftimport( ReftTrainerForCausalLM, make_last_position_supervised_data_module ...
lora 部分合并到原模型参数上 import torch frompeftimport PeftModel from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, LlamaTokenizer from transformer lora 原创 高颜值的殺生丸 6月前 279阅读 【NLP】文本分类与LoRA 在这篇博客中,我们逐步进行参数高效微调(Parameter Efficient Fine Tuning,简称PEFT),...