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...
OK,模型下载完毕之后,我们就要准备代码文件。其实全量微调和Lora微调的代码基本一样,都采用了Trainer类来进行训练。只不过在全量微调的时候没有加载LoraConfig,那我就直接给出代码,如果对代有什么问题,大家可以先自行探索Qwen lora的代码解释,有什么不懂的地方可以提Issue。 需要把代码中的模型地址修改一下,改成自己的...
5、全参微调 6、lora微调 7、推理验证前言:今年2月6日阿里巴巴推出大模型通义千问Qwen1.5,提供了从 0.5B(5亿参数)到72B(720亿参数)不等的多种模型尺寸,并具备多语言支持、稳定的上下文长度支持、无需 trust_remote_code等多种特性。那么在昇腾910B训练芯片上,Qwen1.5的表现是如何的呢?本文...
2024-04-08 17:04:37,942 - mindformers[mindformers/tools/utils.py:167] - INFO - set strategy path to '/data/mindformers/research/qwen/output/strategy/ckpt_strategy_rank_1_rank_1.ckpt' 2024-04-08 17:04:37,942 - mindformers[mindformers/trainer/base_trainer.py:87] - INFO - Now ...
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。
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 \...
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...
com/modelscope/swift/blob/main/examples/pytorch/llm/scripts/qwen_7b_chat/lora/sft.sh微调文档：...
数据加载与模型配置与[LoRa](./04-Qwen-7B-Chat%20Lora%20微调.md)一致,在此具体讲一下Ptuning的细节: 基本原理为冻结主模型全部参数,在训练数据前加入一小段Prompt,之训练Prompt的嵌入层。在Ptuning中,只有soft prompt,是自动学习的,不用人工设置。 - 在`Prompt-tuning`的时候,前面只是增加了一个`Prompt ...
--ckpt_dir output/xxx/vx-xxx/checkpoint-xxx \ --merge_lora true 此回答整理自钉群“魔搭Mod...