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。run_seq2seq_deepspeed.py 链接:https://github.com/philschmid/deep-learning-pytorch-huggingface/blob/main/training/scripts/run_seq2seq_deepspeed.py...
在之前的一篇博文中,我们已经学习了如何 针对聊天对话数据摘要生成任务微调 FLAN-T5,那时我们使用的是 Base (250M 参数) 模型。本文,我们将研究如何将训练从 Base 扩展到 XL (30 亿参数) 或 XXL (110 亿参数)。 针对聊天对话数据摘要生成任务微调 FLAN-T5 指南:https://www.philschmid.de/fine-tune-flan-t...
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:https://www.deepspeed.ai/tutorials/zero/ 除了作为教程的部分之外...
通过对这一110亿参数版本的Flan-T5进行微调,开发人员和企业可以针对其特定的自然语言处理工作负载进行性能优化。 由于Flan-T5 XXL及其预训练的权重是开源的,可以免费下载,因此可以修改后用于商业用途,而不受许可限制。 利用Paperspace Gradient Notebooks,Flan-T5 XXL及其相对较小的30亿参数Flan-T5 XL可以在IPU Pod16...
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 ...
与 针对聊天对话的摘要生成任务微调 FLAN-T5 一文中类似,我们需要先准备一个用于微调的数据集。本文,我们将在 CNN Dailymail 数据集 上微调 FLAN-T5-XXL。我们不会赘述如何生成数据集,如果你想了解数据集生成的详细步骤,请参阅前文提到的 Fine Tune FLAN-T5。
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。 除了作为教程的部分之外,我们还跑了一系列实验,这些实验数据可以帮助你选择正确的硬件设置。你可以在结果和实验部分找到详细信息。 # install git lfs for pushing artifacts ...
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:https://www.deepspeed.ai/tutorials/zero/ 除了作为教程的部分之外,我们还跑了一系列实验,这些实验数据可以帮助你选择正确的硬件设置。你可以在 结果和实验 部分找到详细信息。
使用 DeepSpeed 和 HuggingFace Transformers 对 FLAN-T5 XL/XXL 进行微调 《Scaling Instruction-Finetuned Language Models》论文中发布的 FLAN-T5 是 T5 的增强版本，它已经在多种任务中进行了微调。相同参数数量下，FLAN-T5 的表现比 T5 提高了两位数。Google 已经在 Hugging Face 上开源了 5 个版本，参数范围...
「模型」: https://huggingface.co/google/flan-t5-xxl 1. Flan-T5是什么 「Flan-T5」是Google最新的一篇工作,通过在超大规模的任务上进行微调,让语言模型具备了极强的泛化性能,做到单个模型就可以在1800多个NLP任务上都能有很好的表现。这意味着模型一旦训练完毕,可以直接在几乎全部的NLP任务上直接使用,实现「One...