探索Python中的Prompt功能与应用 在Python编程中,’prompt’一词通常指的是一个提示符,它是命令行界面(CLI)或交互式环境(REPL,Read-Eval-Print Loop)中用于指示用户输入命令或表达式的符号。尽管Python语言本身没有直接命名为’prompt’的内置函数,但理解提示符的概念及其在不同上下文中的应用对于有效使用Python至关重要。
--max_seq_length 512 --train_batch_size 16 --eval_batch_size 32 --learning_rate 5e-6 --num_train_epochs 10 --output_dir bert_b_ch --gradient_accumulation_steps 2 --local_rank -1 --init_checkpoint bert-wwm-chinese --resume_checkpoint resume/train_best.pt 请点击此处查看本环境基本...
def evaluate( eval_dataset: paddle.io.Dataset, batch_size: int = 1, num_workers: int = 0, collate_fn: Callable = None): 使用模型进行预测 当Finetune完成后,我们加载训练后保存的最佳模型来进行预测,完整预测代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 import numpy as...
这说明prompts微调后是学习到的是"word-like" representations。 特别长的prompts(比如size 100)中,一些prompt tokens有着相同的nearest neighbors,这可能说明prompt的容量过大。 有一些soft prompts有一些可解释性,比如当训练BoolQ数据集时,science,、technology等词出现频率较高。 编辑于 2023-04-01 14:29 赞同2...
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(FeedBackDataset(df.loc[train_idx, :].reset_index(drop=True), CFG.model), batch_size=CFG.batch_size, shuffle=True, num_workers=4,collate_fn=collate_fn) val_loader = torch.utils.data.DataLoader(FeedBackDataset(df.loc[valid_idx, :].reset_index(...
batch_size对应每次喂的图片数据数目,根据电脑性能自己调整 1.156 157这两行是选择原有模型(ssd_mobilenet_v1_coco)的节点作为我们自定义模型训练,可以直接删除掉2.num_steps训练步数设置 分别对应训练数据tfrecord 和验证数据tfrecord路径如: train_input_reader: { ...
模型显存占用分成两个部分,一部分是静态显存基本由模型参数量级决定,另一部分是动态显存在向前传播的过程中每个样本的每个神经元都会计算激活值并存储,用于向后传播时的梯度计算,这部分和batchsize以及参数量级相关。以下8bit量化优化的是静态显存,而梯度检查优化的是动态显存。 1. 8bit Quantization https://huggingfa...
参数规模(Number of Parameters & Size) 大模型(70B-175B 参数):性能更强,但计算资源需求高。 小模型(7B-13B 参数):运行更快、成本更低,但能力可能有所降低。 6 种常见的 LLM 定制策略 确定基础 LLM 之后,我们可以探索6 种最常见的 LLM 定制策略,按资源消耗从低到高排序: ...
batch_size: 训练的批大小,如果使用GPU,请根据实际情况调整batch_size; num_workers: works的数量,默认为0; eval_dataset: 验证集; log_interval: 打印日志的间隔, 单位为执行批训练的次数,推荐设置为50,100 默认值为10。 save_interval: 保存模型的间隔频次,单位为执行训练的轮数。
params="--stage sft \--model_name_or_path /data/oss_bucket_0/Qwen_14B_Chat_ms_v100/ \--do_train \--dataset_dir data \--dataset xuanji \--template chatml \--finetuning_type full \--output_dir file_path \--overwrite_cache \--per_device_train_batch_size 2 \--gradient_accumulati...