comprehension to keep Pil.Image type, .mape convert image to bytes# 使用上面的函数,格式化数据.使用如下格式的好处,就是比写多行的for循环速度块,这是python编程的一个优点.data=[format_data(sample)forsampleindata][{'role':'system','content':[{'type':'text','text':'You are an expert product...
# 导入Python包 import torch from transformers import AutoTokenizer from trl import PPOTrainer, PPOConfig, AutoModelForCausalLMWithValueHead, create_reference_model from trl.core import respond_to_batch # 首先加载模型,然后创建参考模型 model = AutoModelForCausalLMWithValueHead.from_pretrained('gpt2') ...
TRL(Transformer Reinforcement Learning)是一个使用强化学习来训练Transformer语言模型和Stable Diffusion模型的Python类库工具集,听上去很抽象,但如果说主要是做SFT(Supervised Fine-tuning)、RM(Reward Modeling)、RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)和PPO(Proximal Policy Optimization)等的话,肯定就...
Star0 Files main DocumentSearch agent data docker easy gpt_tuning infer log_cnt nlp_utils python-log ray starcode start trl check_sft.py download.py download.sh download_dataset.py install.sh readme.md sft.py sft.sh utils gpt2_quant.py ...
python examples/scripts/orpo.py \ --dataset_name trl-internal-testing/hh-rlhf-helpful-base-trl-style \ --model_name_or_path=gpt2 \ --per_device_train_batch_size 4 \ --max_steps 1000 \ --learning_rate 8e-5 \ --gradient_accumulation_steps 1 \ --logging_steps 10 \ --eval_steps...
官方文档:https://huggingface.co/docs/trl/index, 视频播放量 50、弹幕量 0、点赞数 2、投硬币枚数 0、收藏人数 3、转发人数 0, 视频作者 BlueberryPy, 作者简介 欢迎来到蓝莓派BlueberryPy,一个分享Python和其它好玩东东的地方~,相关视频:MetaAI重磅发布:完全免费、
【人脸识别】基于Python+openCV实现人脸识别。手把手教你有Python实现人脸识别。Python案例_Python实战_Python项目 23 -- 0:51 App 疫情防控不可侥幸 测温人脸识别一体机 防控好帮手 44 -- 0:54 App 身份核验、绿码通行、核酸信息快用神眼通人脸识别测温仪 17 -- 0:44 App 科学管控神眼通人脸识别测温仪筑牢疫...
conda create -n lmflowpython=3.9 -y condaactivate lmflow conda install mpi4py pip install -e . 以上安装自动会把依赖的 PyTorch 等包也一起安装, 除此之外, 我们额外手动安装一下 matplotlib 这个包 1.2 数据集描述 我们使用Dahoas/full-hh-rlhf数据集作为例子,其中每个数据集样本包括一个提示和来自助手...
Python条件生存森林模型Conditional Survival Forest 预测客户流失交叉验证,简介客户流失/流失,是企业最重要的指标之一,因为获取新客户的成本通常高于保留现有客户的成本。事实上,根据一个 studybyBain&Company,随着时间的推移,现有客户倾向
python stable_diffusion_tuning.py --hf_user_access_token <token> 下表列出了影响微调结果的关键超参数:这个脚本仅仅是一个起点。你可以随意调整超参数，甚至彻底修改脚本以适应不同的目标函数。例如，可以集成一个测量 JPEG 压缩度的函数或 使用多模态模型评估视觉文本对齐度的函数 等。经验与教训 尽管训练提示...