大模型微调的方法多样,随着技术的发展,涌现出越来越多的大语言模型,且模型参数越来越多,除了传统的SFT外,还有 Adapter Tuning、PET、Prefix Tuning、P-Tuning、LoRA、QLoRA等。这些方法各有优缺点,适用于不同的场景和需求。 例如,LoRA和QLoRA是目前主流的大模型微调方法之一,它们通过冻结预训练模型的大部分参数,只...
Qwen1.5-SFT(阿里, Ali), Qwen_Qwen1.5-2B-Chat/Qwen_Qwen1.5-7B-Chat微调(transformers)/LORA(peft)/推理 项目地址 https://github.com/yongzhuo/qwen1.5-sft 默认数据类型为bfloat6 备注 1.非常重要:weights要用bfloat16/fp32/tf32(第二版大模型基本共识),不要用fp16,fp16会特别容易loss=NAN;2.SFT最...
对齐的方法有两种:使用监督微调(SFT)和人类反馈强化学习(RLHF)等对齐技术可以显着提高语言模型进行自然对话的能力。 监督微调(SFT)就是拿着多轮对话数据去微调对话模型。其中,Qwen模型采用多种风格注释对话、排除提示模板中格式化的数据、通过注释与暴力、偏见和色情等安全问题相关的数据来优先考虑语言模...
基于LoRA 的 sft 指令微调 使用以下指令启动 Qwen1.5-7B 模型微调: ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli train <your_path>/qwen1_5_lora_sft_ds.yaml 1. 动态合并 LoRA 的推理 使用以下指令实现动态合并 LoRA 的 Qwen1.5-7B 模型推理: ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli chat --mode...
以下是对Qwen1.5-14B-Chat进行全参微调的一个训练脚本:shell # Experimental environment: 8 * A100 40GB nproc_per_node=1 NPROC_PER_NODE=$nproc_per_node \ MASTER_PORT=29500 \ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 \ swift sft \ --model_type qwen1half-14b-chat \ --model_id_or_path...
在指令微调和强化学习阶段（包括SFT数据、RM训练数据和RL的query），我们会排除所有报告的评估数据集中任何...
(most recent call last): File "/data1/caomy/Qwen_information/Qwen2/examples/sft/finetune.py", line 383, in <module> obj = dtype(**inputs) File "<string>", line 128, in __init__ File "/data2/caomy/envs/Qqwen2/lib/python3.10/site-packages/transformers/training_args.py", line...
--stage sft --do_train True --model_name_or_path qwen/Qwen-7B-Chat --finetuning_type lora --template qwen --dataset_dir data --dataset self_cognition --cutoff_len 1024 --learning_rate 0.0001 --num_train_epochs 3.0 --max_samples 1000 ...
这里我们提供了一个用于 LLaMA-Factory https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory 进行 Qwen2-VL 监督微调的脚本。这个监督微调(SFT)脚本具有以下特点: >> 支持多图像输入; >> 支持单 GPU 和多 GPU 训练; >> 支持全参数调优和 LoRA。 以下是该脚本的使用细节。
4 * A100 # 显存占用：4 * 70GB NPROC_PER_NODE=4 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 swift sft ...