2. 创建PEFT方法对应的配置 peft_config=LoraConfig(task_type=TaskType.SEQ_2_SEQ_LM,inference_mode=False,r=8,lora_alpha=32,lora_dropout=0.1) 3. 通过调用get_peft_model包装基础 🤗 Transformer 模型 model=AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name_or_path)+model=get_peft_model(model,pef...
forward peft model 推理greedy_search 总结 导航 迷途小书僮:[代码学习]Huggingface的peft库学习-part 1- prefix tuning 上次是为24层transformer layer,分别追加了30个虚拟token作为额外的可训练的memory。 本次的prompt tuning,则是在prompt的前面直接追加一定数量的virtual tokens,然后专门对这些新增加的虚拟tokens进...
model = model.to(device) forepochinrange(num_epochs): model.train() total_loss = 0forstep, batchinenumerate(tqdm(train_dataloader)): batch = {k: v.to(device)fork, vinbatch.items()} outputs = model(**batch) loss = outputs.loss total_loss += loss.detach().float() loss.backward()...
generate_ids = model.generate(**generate_input) text = tokenizer.decode(generate_ids[0]) print(text) 以ChatGLM基于LoRA微调[3]为例,使用PEFT库加载预训练模型参数和微调模型参数: fromtransformersimportAutoModel importtorch fromtransformersimportAutoTokenizer frompeftimportPeftModel importargparse defgenerate(...
outputs = model.generate(input_ids=inputs["input_ids"].to("cuda"), max_new_tokens=10) print(tokenizer.batch_decode(outputs.detach().cpu().numpy(), skip_special_tokens=True)[0]) # 'complaint' 下一步 我们发布了 PEFT 方法,作为在下游任务和域上调整大型 LLM 的有效方式,节省了大量计算和存...
from peft import AutoPeftModelForCausalLM model = AutoPeftModelForCausalLM.from_pretrained(output_dir, device_map=device_map, torch_dtype=torch.bfloat16) text = "..." inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(device) outputs = model.generate(input_ids=inputs["input_ids"].to(...
通过peft封装的get_peft_model方法将LoraConfig应用于model 查看模型结构会发现原有的Linear4bit结构,如q_proj: (q_proj): Linear4bit(in_features=3584, out_features=3584, bias=True) 变成了: (q_proj): lora.Linear4bit((base_layer): Linear4bit(in_features=3584, out_features=3584, bias=True)(...
模型实例化:从预训练模型中实例化AutoModelForCausalLM。 训练配置:设置训练参数和训练器,例如学习率、批量大小和训练轮次。 训练与推理:使用Trainer类进行训练,并通过generate()方法进行推理,展示微调后的模型对于生成式问答的响应。 3. BitFit 3.1 BitFit概述 ...
model.eval() inputs = tokenizer("Tweet text : @HondaCustSvc Your customer service has been horrible during the recall process. I will never purchase a Honda again. Label :", return_tensors="pt") with torch.no_grad(): outputs = model.generate(input_ids=inputs["input_ids"].to("cuda...
outputs = model.generate(input_ids=inputs['input_ids'].to('cuda'), max_new_tokens=10) print(tokenizer.batch_decode(outputs.detach().cpu().numpy(), skip_special_tokens=True)[0]) # 'complaint' 下一步 我们发布了 PEFT 方法,作为在下游任务和域上调整大型 LLM 的有效方式,节省了大量计算和存...