training_args = SFTConfig(packing=True)#设置需要打包 trainer = SFTTrainer( "facebook/opt-350m", train_dataset=dataset, args=training_args ) trainer.train() PEFT微调 由于全量微调所需要的设备显存很高,所以一般不进行全量微调,而进行部分参数高效微调(REFT),LoRA(Low-Rank Adaptation)微调 是一种高效的...
trainer.save_model(script_args.output_dir) 三、详解SFTTrainer trl/trainer/sft_trainer 3.1 init初始化 在这一部分中也提供了很多参数,需要重点关注的就是2.5节中需要传入的部分。init函数在整个trainer文件中占了一半左右,相当的篇幅都是在对参数进行异常处理(比如检查是否为空、检查数据格式等)以适配不同情形,...
我们使用称为 Q-LoRA 的参数高效微调 (PEFT) 方法来减少内存。LoRA 仅训练适配器层,保持大部分权重固定: from peft import LoraConfig peft_config = LoraConfig(lora_alpha= 128 , lora_dropout= 0.05 ) 我们的SFTTrainer是Huggingface Trainer 的 TRL 子类,处理打包、梯度累积等。我们使用针对 Q-LoRA 调整的...
26:03 [LLMs tuning] 04 optimizer Trainer 优化细节(AdamW,grad clip、Grad Norm)等 12:33 [LLMs tuning] 05 StackLlama、SFT+DPO(代码组织、数据处理,pipeline) 25:54 [LLMs tuning] 06 多轮对话 qlora SFT(Multi-turn Conversation) 16:46 [...
[LLMs tuning] 02 accelerate ddp 与 trl SFTTrainer 09:44 [LLMs tuning] 03 llama3-8B instruct SFT on Financial RAG 26:03 [LLMs tuning] 04 optimizer Trainer 优化细节(AdamW,grad clip、Grad Norm)等 12:33 [LLMs tuning] 05 StackLlama、SFT+DPO(代码组织、数据处理,pipeline) 25:54 [...
第一步是训练你的SFT模型(参见SFTTrainer),以确保我们训练的数据在PPO算法的分布中。此外,我们需要训练一个奖励模型(见RewardTrainer),该模型将用于使用PPO算法优化SFT模型。 (2) 期望的数据集格式 The PPOTrainer expects to align a generated response with a query given the rewards obtained from the Reward ...
>> SFTTrainer:一个轻量级且友好的围绕transformer Trainer的包装器,可以在自定义数据集上轻松微调语言模型或适配器。 >> RewardTrainer: transformer Trainer的一个轻量级包装,可以轻松地微调人类偏好的语言模型(Reward Modeling)。 >> potrainer:用于语言模型的PPO训练器,它只需要(查询、响应、奖励)三元组来优化语言模...
Train transformer language models with reinforcement learning. - trl/trl/trainer/sft_trainer.py at v0.16.1 · huggingface/trl
trainer = SFTTrainer( model = model, tokenizer=tokenizer, train_dataset=train_dataset, eval_dataset=validation_dataset, args = training_args, max_seq_length=2048, packing=False, # num_of_sequences=1024, formatting_func=formatting_prompts_func, ...