首先,用第一个循环代码for param in model.parameters():将所有参数冻结(freeze), 其次,通过get_peft_model和LoraConfig指定计划微调的Linear层 最后,采用print_trainable_parameters计算param.requires_grad=True可梯度更新的参数量、总参数量和占比 代码语言:javascript 复制 forparaminmodel.parameters():param.require...
2.3 微调参数占比计算 我们采用代码中的print_trainable_parameters计算全部参数、微调参数、微调参数占比,在这之前: 首先,用第一个循环代码for param in model.parameters():将所有参数冻结(freeze), 其次,通过get_peft_model和LoraConfig指定计划微调的Linear层 最后,采用print_trainable_parameters计算param.requires_...
print_trainable_parameters(model) 在上述代码中,我们首先加载了Qwen2模型,并冻结了全部参数。然后,我们配置了LoraConfig以指定需要微调的层。最后,我们定义了print_trainable_parameters函数来计算并打印可训练参数的数量、总参数的数量以及微调参数占比。 实际应用与建议 在实际应用中,计算微调参数占比可以帮助我们更好...
print(model.prompt_encoder) print(model.print_trainable_parameters()) return model 4、Lora Lora原理:将要更新的参数转换为两个小矩阵,具体的做法就是更加一个分支。 具体这一部分的详细原理可以参考我的文章 链接:(后续更新上来) Lora代码 def use_lora(model): from peft import LoraConfig, TaskType, get...
(model,peft_config)model.print_trainable_parameters()model.gradient_checkpointing_enable()model.enable_input_require_grads()optimizer=Adam(model.parameters(),lr=1e-5)model.train()foriinrange(10):outputs=model(labels=inputs['input_ids'],**inputs)loss=outputs.lossprint(loss)loss.backward()...
print('=' * 90) model.print_trainable_parameters() print('=' * 90) # 定义训练器 trainer = Seq2SeqTrainer(args=training_args, model=model, train_dataset=train_dataset, eval_dataset=test_dataset, data_collator=data_collator, tokenizer=processor.feature_extractor, callbacks=[SavePeftModelCallbac...
Note that positional encodings don’t contain trainable parameters: there are the results of deterministic computations, which makes this method very tractable. Also, sine and cosine functions take values between -1 and 1 and have useful periodicity properties to help the model learn patterns about ...
print_trainable_parameters() trainable params: 14,823,424 || all params: 3,403,134,976 || trainable%: 0.435581430197143 # 注意到LoRA算法 B矩阵的初始权重为0,所以训练前peft_model的输出等价于预训练模型model的输出 for name,para in peft_model.named_parameters(): if '.1.' in name: bre...
# Albert-base Configuration>>> from Transformers import AlbertConfig, AlbertModel>>> albert_base = AlbertConfig(hidden_size=768,num_attention_heads=12,intermediate_size=3072,)>>> model = AlbertModel(albert_base)>>> print(f"{model.num_parameters() /(10**6)}\million parameters")11.683584 mil...
trainable_weights)) 用法:推断 Pytorch 隐藏 Pytorch 内容 这里我们解释了如何使用 TapasForQuestionAnswering 或 TFTapasForQuestionAnswering 进行推断(即对新数据进行预测)。对于推断,只需向模型提供input_ids,attention_mask和token_type_ids(您可以使用 TapasTokenizer 获取),即可获得 logits。接下来,您可以使用方便...