模型训练完成后,可以使用save_pretrained(https://hugging-face.cn/docs/transformers/v4.44.2/en/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.save_pretrained)函数将模型保存到目录中。 model.save_pretrained("output_dir") 还可以使用push_to_hub(https://hugging...
PeftMixedModel实现save_pretrained方法 将: def save_pretrained( self, save_directory: str, safe_serialization: bool = False, selected_adapters: Optional[list[str]] = None, **kwargs: Any, ): raise NotImplementedError(f"Saving is not supported for {self.__class__.__name__} 改为: def save...
# 如果是用trainer进行训练,需要注意对模型保存的方法进行重写只保存lora的参数,具体参考:https://cloud.tencent.com/developer/article/2276508 model.save_pretrained(args.output_dir) copy(os.path.join(args.model_dir, "tokenizer_config.json"), os.path.join(args.output_dir, "tokenizer_config.json")) ...
model.save_pretrained("./lora_model") # 保存经过LoRA微调后的模型 tokenizer.save_pretrained("./lora_model") # 保存分词器 # 评估模型 results = trainer.evaluate() # 评估模型性能 print(results) # 打印评估结果 作者:小oo呆 您可能感兴趣的内容: Python GLM-4-9B-Chat微调代码和步骤,glm-4-9b-ch...
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。
在模型训练完成后,您可以使用save_pretrained函数将模型保存到目录中。您还可以使用push_to_hub函数将模型保存到Hub(请确保首先登录您的Hugging Face帐户)。 model.save_pretrained("output_dir") # 如果要推送到Hub from huggingface_hub import notebook_login notebook_login() model.push_to_hub("my...
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,...
print(results) 这将输出模型的准确率等指标。 保存模型:最后,你可以将微调后的模型保存下来。你可以使用Transformers库中的save_pretrained函数来保存模型。例如,你可以使用以下代码来保存模型: model.save_pretrained('your_model_directory') tokenizer.save_pretrained('your_model_directory')相关...
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,...
peft_model=get_peft_model(model,peft_config)# 加载lora参数peft框架print('PEFT参数量:')peft_model.print_trainable_parameters()print("【开始训练】")peft_trainer=get_trainer(peft_model)peft_trainer.train()tokenizer.save_pretrained("./peft_model_tokenizer")peft_model.save_pretrained("./peft_model...