手把手教你使用Qwen2.5进行LoRA指令微调,自动续写绅士小说,提供guff文件!, 视频播放量 144、弹幕量 90、点赞数 9、投硬币枚数 9、收藏人数 13、转发人数 4, 视频作者 大模型路飞, 作者简介 热衷于分享AGI大模型相关知识,为了共同进步而努力,相关视频:【大模型技术教程
1. 整个过程使用显存15G,使用时要余留足够的显存。当前总显存是24G,GPU使用的是RTX4090D,可能会出现显存爆炸 2.lora训练只会生成适配的参数,需要与原始模型进行合并。使用merge_and_unload方法进行合并 3.使用的模型是Qwen-7B-Chat,而不是Qwen-7B,Qwen-7B-Chat是Qwen-7B微调后的版本。 4.微调只需要按照微调数...
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...
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...
首先需要下载代码库: 接着跳转到项目目录下: 然后安装项目所需的依赖包: 有一个比较特殊的包只能使用 conda 工具进行安装: 接着获取用于微调的数据: 然后下载 int4 型号的量化模型: 最终使用如下脚本对量化模型进行微调: 我们可以加载微调之后的模型:
Qwen1.5-7B-chat Lora 微调 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。
Windows下中文微调Llama3,单卡8G显存只需5分钟,可接入GPT4All、Ollama实现CPU推理聊天,附一键训练脚本。 1.3万 3 15:56 App LoRA Land:8美元微调一个超越gpt-4的特定任务模型,经过微调的 Mistral-7b 模型,其性能始终优于基础模型70%,含25个特定任务场景 1.8万 4 11:05 App vLLM本地部署GLM-4-9b大模型,...
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...
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 \ --...
LoRA微调后生成的是独立的小模型,10分钟教你借助PEFT库导入和使用lora模型 1870 1 7:41 App 【直接可用的微调脚本】单机多卡微调ChatGLM3、Qwen,还可以接入 Tensorboard 可视化训练Loss,快来学习先人一步! 963 7 12:12 App Ollama绝对是最简单的一种部署运行大模型的方法,我不信你不感兴趣 4282 -- 8:31 Ap...