1:max_seq_length sft_config = SFTConfig( max_seq_length默认值是tokenizer.model_max_length和1024之间的最小值,model_max_length这个值可以从模型对应的tokenizer_config.json文件中发现,比如https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct/blob/main/tokenizer_config.json[1] max_seq_length这...
此外,special_token 可以用来“构造知识”,比如"<special_token_1>喜欢<sepcail_token_2>"这种知识一定是 sft 阶段才会见到的,可以剔除掉 pretrain 先验知识的影响,用来验证 sft 的训练情况,比如会不会过拟合。 我默认大家都知道怎么用 special_token 去拼 prompt,如果不熟悉,看下 tokenizer_config.json 里的"c...
此外,special_token 可以用来“构造知识”,比如"<special_token_1>喜欢<sepcail_token_2>"这种知识一定是 sft 阶段才会见到的,可以剔除掉 pretrain 先验知识的影响,用来验证 sft 的训练情况,比如会不会过拟合。 我默认大家都知道怎么用 special_token 去拼 prompt,...
这将自动执行sftp命令,并在提示输入密码时自动输入密码。 4. 使用配置文件:您可以在`~/.ssh/config`文件中配置sftp的默认参数,包括密码。打开该文件并添加以下内容: “` Host remote_server User username Port 22 PasswordAuthentication yes PreferredAuthentications password ProxyCommand sshpass -p ‘your_password...
我默认大家都知道怎么用 special_token 去拼 prompt,如果不熟悉,看下 tokenizer_config.json 里的"chat_template"这个字段也就懂了。 耗时问题 模型的预测时间可以近似理解为:y=kx+b,其中 b 是首个 token 的耗时,k 是后续每个 token 的耗时,x 是生成 token 的总数量。更具体的,b 会是 k 的十几倍或更多...
model = get_peft_model(model, lora_config) model.print_trainable_parameters() print("✅ DeepSeek LLM Loaded with LoRA and 4-bit Precision!") 使用Hugging Face数据集进行训练 为了进行微调,我们需要一个高质量的数据集。Hugging Face提供了各种数据集的访问途径。
5、 Config (f) 该方法是GAN在SR中的应用。作者修改了生成器以估计一个分布作为随机噪声的映射,此外改进了阻碍知觉训练目标的内容损失,还提出了额外的训练技术以进一步提高生成图像的感知质量。 图10 循环一致性损失是通过比较LR图像和下采样的SR图像来测量的。鉴别器得到了目标图像和通过对LR图像进行双三次上采样...
我默认大家都知道怎么用 special_token 去拼 prompt,如果不熟悉,看下 tokenizer_config.json 里的"chat_template"这个字段也就懂了。 耗时问题 模型的预测时间可以近似理解为:y=kx+b,其中 b 是首个 token 的耗时,k 是后续每个 token 的耗时,x ...
当前SOTA!平台收录HAN+共2个模型实现。 5、 Config (f) 该方法是GAN在SR中的应用。作者修改了生成器以估计一个分布作为随机噪声的映射,此外改进了阻碍知觉训练目标的内容损失,还提出了额外的训练技术以进一步提高生成图像的感知质量。 图10 循环一致性损失是通过比较LR图像和下采样的SR图像来测量的。鉴别器得到了...
我默认大家都知道怎么用 special_token 去拼 prompt,如果不熟悉,看下 tokenizer_config.json 里的"chat_template"这个字段也就懂了。 耗时问题 模型的预测时间可以近似理解为:y=kx+b,其中 b 是首个 token 的耗时,k 是后续每个 token 的耗时,x 是生成 token 的总数量。更具体的,b 会是 k 的十几倍或更多...