LoRA 在下游任务微调时,只调整自注意力机制模块的权重,并冻结 MLP 模块。所以对于大型 Transformer,使用 LoRA 可减少高达 2/3 的显存(VRAM)使用量。比如在 GPT-3 175B 上,使用 LoRA 可以将训练期间的 VRAM 消耗从 1.2TB 减少到 350GB。 2.3 LoRA 微调方法的主要优势 预训练模型参数可以被共享,用于为不同的...
六、LORA微调--持续预训练PT 数据集准备 train_pt.sh内容: 训练过程相关截图: 七、LORA微调--监督微调SFT 1.SFT的参数 一、baichuan-13B说明 Baichuan-13B 是由百川智能 继Baichuan-7B 之后开发的包含 130 亿参数的开源可商用的大规模语言模型,在权威的中文和英文 benchmark 上均取得同尺寸最好的效果。Baichuan...
先强调一下,这一篇章中我不讨论 lora 和各种 sft 的训练变种,我只聊最朴素的 sft。 我理解 lora 的出现就是为了省显存,在有算力做全参训练的情况下,似乎没啥优点,可能能防止过拟合?那我少训点数据,或者开 dropout ,调学习率也能防止过拟合呀,我在实际工作中几乎没用过 lora,身边同事也不怎么用。 至于针...
先强调一下,这一篇章中我不讨论 lora 和各种 sft 的训练变种,我只聊最朴素的 sft。 我理解 lora 的出现就是为了省显存,在有算力做全参训练的情况下,似乎没啥优点,可能能防止过拟合?那我少训点数据,或者开 dropout ,调学习率也能防止过拟合呀,我在实际工作中几乎没用过 lora,身边同事也不怎么用。 至于针...
数据去重环节也得做,因为一个模型针对一种 task_type 生产出来的数据,同质化十分严重,一定要避免 answer 过于相似的情况发生,实在看不过来就大批量剔除生产的训练数据吧。还是那句话,sft 数据要的是质不是量。 小结 数据质量就是 sft 工作最核心的内容,数据生产工...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python src/train.py \ --stage sft \ --do_train \ --model_name_or_path qwen/Qwen2-7B \ --dataset diy \ --template qwen \ --finetuning_type lora \ --lora_target all \ --output_dir /jppeng/gitapp/LLaMA-Factory/output/qwen/lora/sft \ --overwrite_cache ...
AI大模型的训练有很多方式,传统的是指令监督微调(SFT),SFT是在预训练模型基础上,使用带标注的(指令,输入,输出)数据,通过监督学习调整模型参数,使其适配特定任务(如文本分类、问答等)。而对应的形式有全参数微调、部分参数微调(LoRA,即PEFT技术)等形式。
本文将深入探讨如何在LLaMA-Factory框架下,利用自定义数据集进行LORA微调,并完成模型的部署。 一、背景介绍 LLaMA-Factory是一个专注于大模型微调与部署的开源框架,它支持多种模型,并提供了丰富的微调策略。LORA(Low-Rank Adaptation)作为一种高效的微调方法,能够在保持模型性能的同时,显著减少计算资源和存储空间的消耗...
GPU type: NVIDIA RTX A6000 DeepSpeed version: 0.15.4 vLLM version: 0.6.4.post1 Reproduction sft_lora.yaml is as below. top.booster:autotop.checkpoint_path:[]top.finetuning_type:loratop.model_name:Llama-3.2-1B-Instructtop.quantization_bit:nonetop.quantization_method:bitsandbytestop.rope_scali...
LoRA(Low-Rank Adaptation):通过向模型权重矩阵添加低秩矩阵来进行微调,既允许模型学习新的任务特定模式,又能够保留大部分预训练知识。 P-tuning v2:一种基于prompt tuning的方法,仅微调模型中与prompt相关的部分参数,而不是直接修改模型主体的权重。 适配器调整(Adapter Tuning)、前缀调整(Prefix Tuning)、提示调整(Pr...