+ model = PeftModel.from_pretrained(model, peft_model_id) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(config.base_model_name_or_path) model = model.to(device) model.eval() inputs = tokenizer("Tweet text : @HondaC
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(config.base_model_name_or_path) + model = PeftModel.from_pretrained(model, peft_model_id) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(config.base_model_name_or_path) model = model.to(device) model.eval() inputs = tokenizer("Tweet text : @Honda...
模型地址:https://hf.co/smangrul/twitter_complaints_bigscience_T0_3B_LORA_SEQ_2_SEQ_LM 5. 要加载它进行推理,请遵循以下代码片段: fromtransformersimportAutoModelForSeq2SeqLM+frompeftimportPeftModel,PeftConfig peft_model_id="smangrul/twitter_complaints_bigscience_T0_3B_LORA_SEQ_2_SEQ_LM"config=...
我的huggingface id是 aben118,我要上传的模特名称是 test。 peft_model_id = "aben118/test" model.push_to_hub(peft_model_id) 我遇到以下错误,但无法找出原因。 NotADirectoryError:[Errno 20]不是目录:'/u/hys4qm/.conda/envs/whisper/lib/python3.9/site-packages/huggingface_hub-0.20.3-py3.8....
peft_model_id = f"{model_name_or_path}_{peft_config.peft_type}_{peft_config.task_type}" model.save_pretrained(peft_model_id) 输出的模型权重文件如下所示: /data/nfs/llm/model/bloomz-560m_LORA_CAUSAL_LM ├── [ 447] adapter_config.json ├── [3.0M] adapter_model.bin └── [...
torch.manual_seed(0)# modelmodel_id ="facebook/opt-125m"model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)# inputinput= torch.tensor([[1,2,3,4,5]])# base outputoutput_base = model(input).logitsprint("Base model output:")print(output_base[0, :3, :5])# lora model, with tw...
在学习别人的开源框架的时候经常会看到peft,虽然知道这个可以加载模型,但是不是还可以通过AutoModelForCausalLM.from_pretrained()嘛,为什么还会有PeftModel.from_pretrained(),因此本文将讲解这个问题的同时尽量搞懂peft的其他用法,以便我们记忆后快速上手而不至于只会照抄而...
在学习别人的开源框架的时候经常会看到peft,虽然知道这个可以加载模型,但是不是还可以通过AutoModelForCausalLM.from_pretrained()嘛,为什么还会有PeftModel.from_pretrained(),因此本文将讲解这个问题的同时尽量搞懂peft的其他用法,以便我们记忆后快速上手而不至于只会照抄而不懂内涵。
方法1:单个LoRA激活(使用PeftModel) 通过PeftModel 创建模型并添加多个LoRA模块。注意:PeftModel 只支持一次激活一个LoRA模块。 from peft import PeftModel, LoraConfig # 配置LoRA参数 rank = 4 LoRA_amount = 3 # 要添加的LoRA模块数量 peft_config = LoraConfig( inference_mode=False, r=rank, lora_alpha...
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(config.base_model_name_or_path) + model = PeftModel.from_pretrained(model, peft_model_id) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(config.base_model_name_or_path) model = model.to(device) ...