pip install transformers>=4.32.0 accelerate tiktoken einops scipy transformers_stream_generator==0.0.4 peft deepspeed modelscope 微调的基座模型使用的是Qwen-7B-Chat,下载基础模型地址如下: https://huggingface.co/Qwen/Qwen-7B-Chat/tree/main huggingface下载模型较慢,可以先下载仓库,然后一个一个下载模型 ...
1)--load-dir 指定全参微调后的权重目录 2)--save-dir 指定原始的HF开源权重目录,最后会自动生成mg2hg目录存放合并后的权重注意:若HF开源权重目录下存在mg2hg目录,请备份后再进行转换 # lora微调后进行权重合并,产物为 huggingface 格式权重,示例如下: # 具体参数请根据实际更改 cd ModelLink python tools/checkp...
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,改成自己的模型地址。 from datasets import Dataset im...
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。 本节所讲述的代码脚本在同级目录 04-Qwen-7B-Chat Lora 微调 下,运行该脚本来执行微调过程,但注意,本文代码未使用分布式框架,微调 Qwen-7B-Chat 模型至少需要 24G 及以上的显存,且需要修改脚本文件中的模型路径和数据集路径。 这个教程会...
qwen1.5-7b-chat微调: deepspeed --num_gpus 2 src/train_bash.py --deepspeed ./Qwen1.5/examples/sft/ds_config_zero2_new.json --stage sft --do_train --model_name_or_path './Qwen1.5-7B-Chat' --dataset huxijin_luxun_alpace --finetuning_type lora...
glm3-6b和qwen-7b报错一样,但是使用单卡推理可正常对话,使用八卡分布式权重会报错,是目前不支持使用微调后的分布式权重进行chat_web对话推理吗? 进行chat_web的predict_qwen_7b.yaml内容如下: seed: 0 output_dir: './output' # path to save checkpoint/strategy load_checkpoint: '/home/data/hljzh/qwen-...
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...
1.0万 8 05:08 App Windows基于LLaMA-Factory来微调训练finetune千问2(Qwen2)大模型,让大模型掌握绅士内容 5211 0 03:35 App AI音频处理,响度统一,音量归一化操作,响度标准,音量标准化 浏览方式(推荐使用) 哔哩哔哩 你感兴趣的视频都在B站 打开信息...
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 \...
一、环境搭建 二、模型与词表文件获取 方法1：通过魔塔社区手动下载通义千问1.5-7B-Chat模型。方法2：使用命令终端配合git-lfs进行高效下载。三、权重转换与处理 四、数据集处理 五、全参微调 六、Lora微调 七、推理验证 升腾910B在通义千问Qwen1.5-7B-Chat模型上的部署与验证，展现出强大的微调...