1、先去huggingface下载T5的模型https://huggingface.co/google/flan-t5-base保存到本地文件夹。下图中框柱的部分是我们需要下载并且放到文件夹中的。 2、然后运行下面的demo示例。其中的变量path就是你文件夹的地址。 import torch from transformers import AutoTokenizer, T5ForConditionalGeneration pa...
Google 去年提出了 FLAN，一个基于 finetune 的 GPT 模型。它的模型结构和 GPT 相似。但是不同于 GPT...
name=dataset_config)# Load tokenizer of FLAN-t5-basetokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)print(f"Train dataset size: {len(dataset['train'])}")print(f"Test dataset size: {len(dataset['test'])}")# Train dataset size
我们根据Fine Tune FLAN-T5准备了一个run_seq2seq_deepspeed.py训练脚本,它支持我们配置 deepspeed 和其他超参数,包括google/flan-t5-xxl的模型 ID。 我们使用deepspeed启动器触发训练,输入给启动器的参数包括 GPU 数量、deepspeed 配置及其它超参数 (如google/flan-t5-xxl的模型 ID)。 !deepspeed --num_gpus=8 ...
Scaling Instruction-Finetuned Language Models 论文发布了 FLAN-T5 模型,它是 T5 模型的增强版。FLAN-T5 由很多各种各样的任务微调而得,因此,简单来讲,它就是个方方面面都更优的 T5 模型。相同参数量的条件下,FLAN-T5 的性能相比
Base (250M 参数) 模型:https://hf.co/google/flan-t5-base XL (30 亿参数) 模型:https://hf.co/google/flan-t5-xl XXL (110 亿参数) 模型:https://hf.co/google/flan-t5-xxl 这意味着我们将学习如何利用模型并行、多 GPU 以及 DeepSpeed ZeRO 来微调 FLAN-T5 XL 和 XXL。 DeepSpeed ZeRO 链接:...
一、Flan-T5简介 Flan-T5是一个基于Transformer的NLP模型,具有强大的文本生成和理解能力。它通过对大量文本数据进行学习,可以完成多种NLP任务,包括文本分类、实体识别、问答系统等。Flan-T5的独特之处在于其灵活的模型结构和高效的训练方式,使得它在处理复杂NLP问题时表现出色。 二、Flan-T5环境搭建 在使用Flan-T5之前...
Base (250M 参数) 模型:https://hf.co/google/flan-t5-base XL (30 亿参数) 模型:https://hf.co/google/flan-t5-xl XXL (110 亿参数) 模型:https://hf.co/google/flan-t5-xxl 这意味着我们将学习如何利用模型并行、多 GPU 以及 DeepSpeed ZeRO 来微调 FLAN-T5 XL 和 XXL。
FLAN-T5 由很多各种各样的任务微调而得,因此,简单来讲,它就是个方方面面都更优的 T5 模型。相同参数量的条件下,FLAN-T5 的性能相比 T5 而言有两位数的提高。Google 在 Hugging Face 上开源了 5 个 FLAN-T5 的 checkpoints,参数量范围从 8000 万 到 110 亿。
案例说明 运行环境基于 hf 的 peft 包 ;基础模型是 FLAN-T5 XXL,110 亿个参数原始案例运行环境g5.2xlarge AWS EC2 Instance,配备一张 NVIDIA A10G 显卡 PEFT vs 完全微调训练大约耗时10小时36分钟,练成本约为1…