https://github.com/pytorch/torchtune Torchtune provides: PyTorch implementations of popular LLMs from Llama, Gemma, Mistral, Phi, and Qwen model families Hackable training recipes for full finetuning, LoRA, QLoRA, DPO, PPO, QAT, knowledge distillation, and more Out-of-the-box memory efficiency...
# 使用torchtune的LoRA微调方案进行训练tune_command = """tune run --nnodes 1 --nproc_per_node 2 lora_finetune_distributed --config llama2/7B_lora \lora_attn_modules=['q_proj', 'k_proj', 'v_proj', 'output_proj'...
可以设置seed, batch_size=2,https://github.com/pytorch/torchtune/blob/release/0.5.0/torchtune/...
下面是一个使用Torchtune实现LoRA微调的示例代码: import torch from torchtune.models.llama2 import llama2_7b, lora_llama2_7b from torchtune.modules.peft.peft_utils import get_adapter_params, set_trainable_params # 加载预训练的LLaMA-2-7B模型 base_model = llama2_7b(weights="/path/to/llama2_7b...
torchtune开源微调框架知识蒸馏实践#小工蚁, 视频播放量 1031、弹幕量 0、点赞数 41、投硬币枚数 7、收藏人数 67、转发人数 10, 视频作者 小工蚁创始人, 作者简介 小工蚁创始人 张文斌原土豆网第九个员工,土豆网技术总监,相关视频:
torchtune开源微调框架知识蒸馏实践#小工蚁, 视频播放量 975、弹幕量 0、点赞数 40、投硬币枚数 7、收藏人数 64、转发人数 9, 视频作者 小工蚁创始人, 作者简介 小工蚁创始人 张文斌原土豆网第九个员工,土豆网技术总监,相关视频:阿里发布Text2SQL最新实践开源模型准确度
微调大型语言模型(LLM)对于让预训练模型适配特定任务至关重要,但这一过程可能复杂且资源消耗大。Torchtune通过提供模块化配方和配置简化了这一流程,使用户能够高效地微调、评估和部署LLM。本指南将介绍使用Torchtune微调Llama3.2模型的端到端工作流程,其中涵盖了低秩适应(LoRA)和量化感知训练(QAT)等先进技术。
二、Torchtune的核心功能 多模型支持:Torchtune支持多种流行的LLMs,为开发者提供了丰富的选择空间。此外,它还不断添加新的模型,以满足不同场景下的需求。 可定制的微调配方:Torchtune提供了多种微调配方,如全微调、LoRA、QLoRA、DPO、PPO、QAT和知识蒸馏等。这些配方可以应用于一个或多个设备上的训练,为开发者提...
Torchtune内置了多个常用的方案,如: lora_finetune_single_device:单设备上使用LoRA进行微调 lora_finetune_distributed:多设备分布式环境下使用LoRA进行微调 qlora_finetune:使用QLoRA进行参数高效微调 distill_finetune:使用知识蒸馏技术进行微调 每个方案都定义了一个完整的微调流程,包括数据处理、模型初始化、优化器选...
We're always adding new models, but feel free to file an issue if there's a new one you would like to see in torchtune.Finetuning recipestorchtune provides the following finetuning recipes for training on one or more devices.Finetuning Method1 Device>1 Device>1 NodeRecipeExample Config(s...