swift3中直接使用下面的脚本,注明train_type为lora即可。 lora可以调整的粗粒度的三个冻结参数为freeze_vit、freeze_aligner、freeze_llm,分别表示是否要在ViT、merger和LLM模块中增加lora旁路微调,通常这三个都设置为false不冻结都增加旁路效果是最好的。 如果需要细粒度的控制微调哪些模块,可
--lora_target_modules: 指定lora模块, 默认为['DEFAULT']. 如果lora_target_modules传入'DEFAULT' or 'AUTO', 则根据model_type查找MODEL_MAPPING中的lora_target_modules(默认指定为qkv). 如果传入'ALL', 则将所有的Linear层(不含head)指定为lora模块. 如果传入'EMBEDDING',则Embedding层指定为lora模块. 如果...
提示: 因为自我认知训练涉及到知识编辑, 建议对MLP加lora_target_modules. 可以通过指定--lora_target_modules 的值,为ALL时,在所有的linear层(包括qkvo以及mlp)加lora. 这通常是效果最好的. 3.1 使用python # Experimental environment: A10, 3090, V100, ... # 18GB GPU memory import os os.environ['CUD...
get_peft_model # 配置 LoRA 训练参数 lora_config = LoraConfig( r=8, # 低秩矩阵的秩 lora_alpha=32, # LoRA 缩放因子 lora_dropout=0.1, # dropout 率 bias="none", target_modules=["q_proj", "v_proj"], # 仅对部分层进行微调 ) # 应用 LoRA model = get_peft_model(model, lora_config...
--save_steps "50" --lora_target_modules ALL \ --learning_rate "1e-5" --gradient_accumulation_steps "1" \ --eval_batch_size "1" --add_output_dir_suffix False \ --output_dir /root/autodl-tmp/output/qwen1half-1_8b-chat/v0-20240221-172110 \ ...
fix minicpm-v2.5 lora_target_modules #1455 Merged Jintao-Huang merged 1 commit into modelscope:main from Jintao-Huang:fix_minicpm_v2.5 Jul 20, 2024 +8 −4 Conversation 0 Commits 1 Checks 2 Files changed 3 Conversation Collaborator Jintao-Huang commented Jul 20, 2024 PR type Bug Fix...
swift import Trainer, LoRAConfig, Swiftmodel = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('AI-ModelScope/bert-base-uncased', revision='v1.0.0')tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('AI-ModelScope/bert-base-uncased', revision='v1.0.0')lora_config = LoRAConfig(target_modules=['...
--lora_alpha 32 \ --target_modules all-linear \ --gradient_accumulation_steps 16 \ --eval_steps 50 \ --save_steps 50 \ --save_total_limit 2 \ --logging_steps 5 \ --max_length 2048 \ --output_dir output \ --system'You are a helpful assistant.'\ ...
提示: 因为自我认知训练涉及到知识编辑, 建议对MLP加lora_target_modules. 你可以通过指定--lora_target_modules ALL在所有的linear层(包括qkvo以及mlp)加lora. 这通常是效果最好的. 汀丶人工智能 2024/05/26 5070 LLM 大模型学习必知必会系列(十二):VLLM性能飞跃部署实践:从推理加速到高效部署的全方位优化[更...
3 \ NPROC_PER_NODE=4 \ swift sft \ --model_type llama2-7b-chat \ --dataset sharegpt-gpt4-mini \ --train_dataset_sample 1000 \ --logging_steps 5 \ --max_length 4096 \ --learning_rate 5e-5 \ --warmup_ratio 0.4 \ --output_dir output \ --lora_target_modules ALL \ --self...