lora微调 lora微调和全参数微调均使用peft库进行。 完整的lora微调代码如下: importosimportjsonimporttorchfromdatasetsimportload_datasetfromtransformersimportAutoTokenizerfromtransformersimportAutoModelForCausalLM,BitsAndBytesConfigfromtransformersimportTrainingArguments,TrainerfromtransformersimportDataCollatorForLanguageModeling...
四、理论基础:LoRA与指令微调背后的原理 4.1 LoRA原理简述 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...
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...
有一个比较特殊的包只能使用 conda 工具进行安装: !conda install-y mpi4py 接着获取用于微调的数据: importpandasaspdimportjson df=pd.read_json('https://raw.githubusercontent.com/wangyuxinwhy/uniem/main/examples/example_data/riddle.jsonl', lines=True)df=df.rename(columns={'instruction': 'user'...
人工智能DeepSeek从入门到精通:DeepSeek V3和r1大模型训练全流程教程 deepseek本地部署 人工智能课程 大模型蒸馏 AI大模型微调 AI基地 1464 0 为什么在Deepseek-R1-ZERO出现前,无人尝试放弃微调对齐,通过强化学习生成思考链推理模型! AI基地 3400 0 2025一定要学的DeepSeek教程!1小时彻底搞懂(全满血本地部署+...
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。
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...
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 \...
Firefly是一个开源的大模型训练项目,支持对主流大模型进行预训练、指令微调和DPO(数据并行优化)。其特色在于支持全量参数训练、LoRA以及QLoRA高效训练方式,能够满足不同用户在不同场景下的需求。Firefly的主要优势包括: 全面支持:支持Gemma、Qwen1.5、MiniCPM等多种主流大模型。 高效训练:采用优化的训练算法,提高训练效率...