llama3_1/8B_lora_single_device 就是上面tune ls里找到对应你要的配置文件名称 然后保存一份出来,到你本地一个自己建立的configs/llama3_1文件夹下,名为8B_lora_single_device.yaml 打开刚才生成的8B_lora_single_device.yaml文件: # Config for single device LoRA finetuning in lora_finetune_single_device...
发现如果多训练一个epoch,会多个recipe_state文件夹需要注意的是,llama3_2_3B的tokenizer.model被单独放...
使用torchtune,我们可以轻松地将知识蒸馏应用于 Llama3 以及其他 LLM 模型系列,这是通过使用 torchtune 的知识蒸馏配方(https://github.com/pytorch/torchtune/blob/4234b78b914af23384ce0348f564e2119d107a96/recipes/knowledge_distillation_single_device.py)实现的。这个配方的目标是通过从Llama3.1-8B蒸馏知识来...
三、下载预训练模型 完成上述准备工作后,下一步就是从Hugging Face Hub下载所需的Llama-3.1 8B教师模型及其对应的指令调优版本作为基础权重。执行如下命令即可完成此任务: AI检测代码解析 tune download meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct --output-dir /tmp/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct --ignore-patterns "o...
lora_finetune_single_device llama3/8B_lora_single_device lora_finetune_distributed llama3/8B_lora_distributed 在本示例中,我们将使用lora_finetune_single_device配方。 运行微调过程 使用以下命令运行微调: $ tune run lora_finetune_single_device ...
Llama3-QLORA-torchtune auto_awesome_motion View Active Events Optimo·1y ago· 3,279 views arrow_drop_up36 Copy & Edit67 more_vert Llama3-QLORA-torchtune
llama3_1 llama3_2 llama3_2_vision __init__.py _component_builders.py _convert_weights.py _encoder.py _model_builders.py _transform.py mistral phi3 qwen2 __init__.py convert_weights.py modules rlhf training utils __init__.py _recipe_registry.py recipe_interfaces.py .flake8 .gitigno...
🐛 Describe the bug When initializing the Llama3Tokenizer with a special_tokens_map.json file downloaded from Hugging Face, a ValueError is raised because the <|begin_of_text|> token is missing. The Llama3Tokenizer implementation appears ...
We fine-tune the model using torchtune’smulti device LoRA recipe(lora_finetune_distributed) and use the SageMaker customized version of Meta Llama 3.1 8Bdefault config(llama3_1/8B_lora). Prerequisites You need to complete the following prerequisites before you can run the Sag...
3. 4. 在这个例子中,我们使用lora_finetune_single_device方案在单个设备上对LLaMA-2-7B模型进行微调。我们指定了配置文件的路径,并通过命令行参数覆盖了原始配置中的train.batch_size和optimizer.params.lr参数。 Torchtune的配置和方案机制提供了一种灵活、高效、可复用的方式来管理LLM微调任务。通过使用配置文件和...