RWKV-Runner中的微调功能基于项目RWKV-LM-LoRA,这是它的github链接: https://github.com/Blealtan/RWKV-LM-LoRA RWKV-Runner训练功能所做的事情只是为此项目封装了一套简单的GUI,并提供了自动的WSL训练环境配置,如果你不想要使用GUI训练,仍然可以使用finetune目录下的脚本进行训练 在windows上使用GUI进行LoRA微调时...
python merge_lora.py [--use-gpu] <lora_alpha> <lora_checkpoint.pth> --use-gpu 开启gpu加速 lora_alpha 是指lora训练的时候的lora_alpha值,正常是32 base_model.pth RWKV预训练的底模型.pth (需要带上.pth后缀) lora_checkpoint.pth 已Lora训练好的pth文件(需要带上.pth后缀) output.pth 合并的p...
天天向上,天天快乐 笔者基于RWKV-World架构的模型,参数量仅为1.5B,通过LORA微调了一定数量的来自管理和金融领域的专业书籍,最初想法是能够实现辅助管理和金融领域的文章写作。 在这篇文章中,我将与大家分享这个1.5B的小模型的在实际情况下的文字输出能力表现。这个模型以小参数和低成本的特性为优点,可以用来看看假设...
访问官方教程：github.com/BlinkDL/RWKV...切换到RWKV-v4neo目录，运行train.py脚本，调整--precision、--n_layer、--n_embd参数。基于Pile基础模型，推荐jsonl格式：Instruction-Input-Response或Context-Response。使用开源语料集和jsonl转binidx文件，参考官方说明。五、LoRA微调 采用LoRA方式微调，简化...
如德克萨斯大学教授Alex Dimakis对谷歌内部文件泄露事件发表的观点中所指，LoRA（low rank adaptation，低秩适应，一种创新的大型语言模型微调机制）打开了算法创新的大门。而被泄露的谷歌内部文件也提到，模型可扩展性和低成本微调机制这两个问题的解决，使得公众能以更低成本参与模型开发和优化迭代过程。当前，在开源LLM...
从v1到v7的持续优化:从最初版本确立基本原理,到后续不断优化架构、调整参数、创新机制等,如在v5中引入多头的、基于矩阵值的状态,在v6中借鉴LoRA技术引入动态机制,在v7中超越传统的注意力/线性注意力范式等,每个版本都在性能、效率、长序列处理能力等方面有所提升。
然后开始训练之后,选择lora微调后的合并模型,然后加载自己合并后的模型,就可以使用了 其实最大的问题就是语料,这个得自己处理,其他的参数搜索下就可以了。 结束 RWKV周边也算是很全的,很轻松就可以实现自己想要的东西,并不需要懂太多,hhh,这也算是记录一下我最近弄的东西吧。
在之前的教程中,我们已经介绍了RWKV Runner的基础用法,本文将深入探讨其进阶教程,包括自定义模型配置、服务器部署、API使用、LoRA微调以及如何通过实体MIDI键盘进行作曲等内容。 一、自定义模型配置 RWKV Runner提供了预设的模型配置,用户可以根据自己的显卡类型选择相应的配置。然而,为了更灵活地满足用户需求,RWKV ...
如德克萨斯大学教授Alex Dimakis对谷歌内部文件泄露事件发表的观点中所指,LoRA(low rank adaptation,低秩适应,一种创新的大型语言模型微调机制)打开了算法创新的大门。而被泄露的谷歌内部文件也提到,模型可扩展性和低成本微调机制这两个问题的解决,使得公众能以更低成本参与模型开发和优化迭代过程。
RWKV-Runner中的微调功能基于项目RWKV-LM-LoRA,这是它的github链接: https://github.com/Blealtan/RWKV-LM-LoRA RWKV-Runner训练功能所做的事情只是为此项目封装了一套简单的GUI,并提供了自动的WSL训练环境配置,如果你不想要使用GUI训练,仍然可以使用finetune目录下的脚本进行训练 在windows上使用GUI进行LoRA微调时...