配置merge.sh 主要就是配置两个模型的路径:原始大模型+lora微调的大模型 LLaMA-Factory-0.6.0/examples/merge_lora/merge.sh #!/bin/bashCUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2 python ../../src/export_model.py\--model_name_or_path /mnt/workspace/fundamental_models/Qwen1.5-14B-Chat\--adapter_name_or_path ...
运行环境:jupyterLab 微调样例数据集: qwen_chat.json(小份数据) chat.json(中份数据) 描述:基于lora参数微调Qwen1.8chat模型。 样例数据集 - qwen_chat.json(小份数据) - chat.json(中份数据) [https://github.com/52phm/qwen_1_8chat_finetune?tab=readme-ov-file](GitHub - 52phm/qwen_1_8chat_f...
–gradient_checkpointing true \ –use_lora 7.模型合并及推理 与全参数微调不同,LoRA的训练只需存储adapter部分的参数。因此需要先合并并存储模型 from peft import AutoPeftModelForCausalLM # 确保导入所需的模块 from modelscope import ( AutoTokenizer ) path_to_adapter = "/root/autodl-tmp/model/output_...
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_device_train_batch_size 2 --per_device_eval_batch_size 1 --gradient_accumulation_steps 8 --evaluation_strategy "no" --save_strategy "step...
save_total_limit10\--learning_rate3e-4\--weight_decay0.1\--adam_beta20.95\--warmup_ratio0.01\--lr_scheduler_type"cosine"\--logging_steps1\--report_to"none"\--model_max_length512\--lazy_preprocessTrue\--gradient_checkpointing \--use_lora \--q_lora \--deepspeed finetune/ds_config_...
本节我们简要介绍如何基于 transformers、peft 等框架,对 Qwen1.5-7B-chat 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。 这个教程会在同目录下给大家提供一个 nodebook 文件,来让大家更好的学习。 环境配置 ...
--ckpt_dir 'output/qwen1half-4b-chat/vx-xxx/checkpoint-xxx' \ --merge_lora true \ 此回答...
在ModelS中进行qwen7b、14b、72b模型的LoRA微调所需的显存和CPU内存如下: Qwen7B模型:至少需要24G显存以上的显卡。 Qwen14B模型:推荐使用单张4090显卡,或者双4090显卡配置,对应的显存为24G或更高。 Qwen72B模型:建议部署环境为两张3090显卡(总计48G显存),以及64G内存和32核CPU。 这些配置要求确保了模型在微调过程中...
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...