LoRA(Low-Rank Adaptation)是参数高效微调的一种方法,核心思想是:假设大模型中的某些矩阵(例如Attention中的Q、K、V等投影矩阵)在需要进行更新时,可以分解成低秩矩阵的形式,并只在这部分低秩矩阵上进行训练更新。这样一来,可以显著减少需要训练的参数量。例如: 原始全量微调:可能需要更新数十亿甚至上百亿参数。 LoRA...
experiment_name=os.path.basename(os.path.normpath(training_args.output_dir)),config=asdict(data_args)|asdict(model_args)|asdict(training_args)|asdict(lora_config),public=True,)trainer=openmind.Trainer(# 使用hf transformers的话则是把openmind替换为transformersmodel=model,...
做好前期的准备工作后就可以进行单机单卡的微调了: export CUDA_DEVICE_MAX_CONNECTIONS=1 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 1. 2. 执行Python文件 python finetune.py --model_name_or_path Qwen-1_8B-Chat --data_path chat.json --fp16 True --output_dir output_qwen --num_train_epochs 5 --per_de...
以下是对Qwen1.5-14B-Chat进行LoRA微调的一个训练脚本:shell nproc_per_node=8 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 \ NPROC_PER_NODE=$nproc_per_node \ MASTER_PORT=29500 \ swift sft \ --model_type qwen1half-14b-chat \ --model_id_or_path /yldm0226/models/Qwen1.5-14B-Chat \ --...
Qwen2.5思维链微调代码实操 + 多卡Lora微调完整代码 最近对于Scaling Law的讨论异常火热。包括ilya大神自己都下场演讲关于大模型数据规模碰壁的问题(参考:机器之心官网发文)。直觉上,现在大模型思维的过程更像是人对一件事情直觉的反应,而不是多步思考和迭代思考的过程。正如下图ilya的PPT中的一张图,10层神经...
简介:本教程介绍如何基于Transformers和PEFT框架对Qwen2.5-7B-Instruct模型进行LoRA微调。 本节我们简要介绍如何基于 transformers、peft 等框架,对 Qwen2.5-7B-Instruct 模型进行 Lora 微调。Lora 是一种高效微调方法,深入了解其原理可参见博客:知乎|深入浅出 Lora。
LoRA是一种高效的自适应策略,特别适用于微调大型语言模型。它通过引入少量额外的参数(称为LoRA向量),对模型进行局部调整,而不必重新训练整个模型。这种方法显著减少了下游任务的可训练参数数量,同时保持了模型的质量,并避免了额外的推理延迟。 技术优势 高效性:LoRA微调速度快,能够在短时间内对模型进行适应性调整。 低...
启动脚本进行微调,修改yaml文件启动以下指令进行微调cd mindformers/research bash run_singlenode.sh "python qwen/run_qwen.py \ --config qwen/run_qwen_7b_lora.yaml \ --load_checkpoint /data/qwen/models/Qwen-7B-Chat \ --use_parallel True \ --run_mode finetune \ --auto_trans_ckpt True \...
这些配置要求确保了模型在微调过程中有足够的资源进行处理，以便于达到较好的性能表现。在进行微调时，还...
有手就行,零代码微调任意大语言模型大模型最新教程 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多 8570 47 29:51 App 【ChatTTS使用全解】使用ChatTTS+Ollama部署本地的语音对话大模型!最强文本转语音神器! 537 56 21:54 App 【喂饭教程】20分钟Lora轻量化微调Qwen2.5-8B,无需显卡,定制法律领域行业...