model_engine.step() 4、模型的保存 deepspeed也进行了实现 model_engine.save_pretrained(args.output_dir) 5、训练启动 CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 deepspeed --master_port 5555 finetuning_lora.py deepspeed框架提供了特殊的启动方式 八、如何选择使用哪个 ZeRO 阶段和卸载以获得最佳性能 一般来说,以下内容适用: 速...
model.save_pretrained('./save') peft会检索所有key值包含 lora_ 的参数,并仅将这些参数进行保存。 保存后检查点模型大小仅9.5MB(对比整个模型4.9GB)
model.save_pretrained("output_dir") # model.push_to_hub("my_awesome_peft_model") also works 这只会保存经过训练的增量 PEFT 权重。例如，您可以在此处的 twitter_complaints raft 数据集上找到使用 LoRA 调整的 bigscience/T0_3B : smangrul/twitter_complaints_bigscience_T0_3B_LORA_SEQ_2_SEQ_LM。
model.train() total_batch += 1 if config.is_peft: model.save_pretrained(config.peft_save) else: torch.save(model.state_dict(), config.save_path) if config.is_write: writer.close() def evaluate(model, data_iter): model.eval() eval_losses = [] with torch.no_grad(): for input_bat...
I recently found that when fine-tuning using alpaca-lora, model.save_pretrained() will save a adapter_model.bin that is only 443 B. This seems to be happening after peft@75808eb2a6e7b4c3ed8aec003b6eeb30a2db1495. Normally adapter_model.bi...
model.save_pretrained("output_dir") # model.push_to_hub("my_awesome_peft_model") also works 这只会保存经过训练的增量 PEFT 权重。例如,您可以在此处的twitter_complaintsraft 数据集上找到使用 LoRA 调整的bigscience/T0_3B:smangrul/twitter_complaints_bigscience_T0_3B_LORA_SEQ_2_SEQ_LM。请注意,...
tokenizer.save_pretrained(modified_base)peft_model.save_pretrained(peft_model_name)```接下来，我们进行模型测试。通过对比LORA微调模型和全微调模型的性能评估，我们可以识别两种模型间的性能差距与LORA的有效性。经过完整的微调过程，我们得到了最终的全微调模型。评估结果显示，该模型的准确率为0.9278947368421052，...
model.save_pretrained("./output/lora_weights") # 保存 LoRA 权重 tokenizer.save_pretrained("./output") # 合并权重(推理时可选) model = model.merge_and_unload() 1. 2. 3. 4. 5. 二、训练成本 技术方案免费: Hugging Face Transformers、PEFT 及相关库均为开源工具,无使用费用。
tokenizer.save_pretrained(output_merged_dir) Right on that first line, I get this error: RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for PeftModelForCausalLM: size mismatch for base_model.model.lm_head.lora_B.default.weight: copying a param with shape torch.Size([32001, 4]) from check...
登陆后复制fromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForCausalLM,DataCollatorForSeq2Seq,Trainer,TrainingArguments fromdatasetsimportload_dataset frompeftimportLoraConfig,TaskType,get_peft_model frompeftimportPeftModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen2-0.5B-Instruct") ...