max_grad_norm (float, 可选, 默认为 1.0):指定梯度剪裁的最大梯度范数,可以防止梯度爆炸,一般都是1,如果某一步梯度的L2范数超过了 此参数,那么梯度将被重新缩放,确保它的大小不超过此参数。 num_train_epochs (float, 可选, 默认为 3.0):训练的总epochs数。 max_steps (int, 可选, 默认为 -1):如果...
max_steps:要执行的总训练步数。 log_on_each_node:在多节点分布式训练中,是否每个节点都进行日志记录。 logging_dir:日志目录。 logging_strategy:训练期间采用的日志策略,可以是 “no”(不记录日志)、“epoch”(每轮训练结束后记录日志)或“steps”(每指定步数记录一次日志)。 save_strategy:训练期间采用的检查点...
maxSeqLen int 否 序列长度,说明:该字段取值详情参考模型支持情况 loggingSteps int 否 保存日志间隔,说明:(1)当为以下情况,该字段必填 · model为ERNIE-Speed-8K,且trainMode为SFT · model为ERNIE-Lite-8K-0922,且trainMode为SFT · model为ERNIE-Lite-8K-0308,且trainMode为SFT · model为ERNIE-Tiny-8K,...
max_grad_norm: 梯度范数的剪切阈值。 num_train_epochs: 训练的 epoch 数。 max_steps: 最大训练步数。 lr_scheduler_type: 学习率调度器的类型,可以是以下之一:'linear'、'cosine'、'cosine_with_restarts'、'polynomial'、'constant'、'constant_with_warmup'。 lr_scheduler_kwargs: 学习率调度器的关键字...
max_seq_length=min(tokenizer.model_max_length,2048), per_device_train_batch_size=4,# by default 8 learning_rate=1e-4,# by default 5e-5 weight_decay=0.1,# by default 0.0 num_train_epochs=2,# by default 3 logging_steps=50,# by default 500 ...
max_steps = 1 # Approx the size of guanaco at bs 8, ga 2, 2 GPUs. warmup_ratio = 0.1 lr_scheduler_type = "cosine" training_arguments = TrainingArguments( output_dir=output_dir, per_device_train_batch_size=per_device_train_batch_size, ...
max_seq_len=4096, peft_type=PeftType.LoRA, logging_steps=1, warmup_ratio=0.10, weight_decay=0.0100, lora_rank=8, lora_all_linear="True", ), dataset=ds, )任务恢复 针对网络中断,服务不稳定等重试无法覆盖的场景,SDK提供了resume()以恢复训练过程,这里以LLMFinetune中断后恢复为例:[...
A: For most owners, the Bowflex Max isn’t difficult to assemble. The printed manual and a two-minute YouTube video are straightforward. Some steps do require two people to keep the machine steady. You will also need a 13 mm wrench, an Allen wrench, and a Philips screwdriver. Including...
13. gradient_accumulation_steps (optional): 梯度累积的步数,用于提高训练效果。 14. max_steps (optional): 最大训练步数。 15. num_train_epochs (optional): 最大训练轮数。 这些参数只是Trainer类的一部分,根据具体的任务和需求,您可能还需要使用其他参数。请参考Huggingface的官方文档以获取更详细的信息和示...
max_steps=TRAIN_STEPS, learning_rate=LEARNING_RATE, @@ -178,7 +153,7 @@ def train(data_path, model_name_or_path="meta-llama/Llama-2-7b-hf"): tokenizer, pad_to_multiple_of=8, return_tensors="pt", padding=True ) trainer = transformers.Trainer( trainer = FlashCkptTrainer( model...