使用LLaMA-Factory在8张NVIDIA 4090 GPU上,结合DeepSpeed Zero3进行大规模模型Qwen14B-chat的微调,可以大大提高训练效率,减少内存占用。通过本文的介绍,相信读者已经对如何使用LLaMA-Factory和DeepSpeed Zero3进行模型微调有了深入的了解。在实际应用中,我们可以根据具体的需求和场景,调整参数和配置,以实现更好的训练效果。
通过LLaMA-Factory 8卡4090 deepspeed zero3微调Qwen14B-chat模型,我们可以在多个领域实现更高效的自然语言处理任务。例如,在智能客服领域,微调后的模型可以更加准确地理解用户意图,并生成更加贴近人类语言的回复。在机器翻译领域,微调后的模型可以更加准确地翻译不同语言之间的文本内容。此外,我们还可以根据具体需求对模型...
--deepspeed /app/LLaMA-Factory/examples/deepspeed/ds_z3_config_jc.json Expected behavior 是需要采用scripts/pissa_init.py将模型转换之后再执行上述操作吗? Others No response
使用zero3 offload微调出来的模型,推理时候和训练的pattern完全不一样,看上去像是没咋经过训练一样。 Reminder I have read the README and searched the existing issues. Reproduction deepspeed --num_gpus 3 --master_port=9901 src/train_bash.py --deepspeed zero3_off.json --stage sft --model_name_o...
qlora利好ppo呀 | qlora能够不用zero3在单卡48g显存微调65b的模型,按论文里说性能和16位lora基本一致。那以后ppo训练更轻松了,不用等deepspeedchat的适配了,本来不用zero3,80g显存开lora最多也只能整个30b的模型。现在只要qlora+multi adapter就可以在不用zero3的情况下随便训65b的ppo模型了。有multi adapter加持...
在金融中使用大模型,可以按照如下顺序考虑、尝试:Level-1(直接调 API zero-shot 看模型表现如何)、Level-2(想办法提供少量高质量的 demo,然后看看是不是能改善模型能力)、Level-3(考虑让 LLM 调用工具或者做一些模型微调)、Level-4(从头开始做模型预训练)。
大模型垂直领域低算力迁移:微调、部署与优化上QQ阅读看本书 新人免费读10天 领看书特权 8.6.2 ZeRO技术 后续精彩内容,上QQ阅读APP免费读 上QQ阅读看本书,新人免费读10天 登录订阅本章 > 8.6.3 ZeRO-Offload技术 后续精彩内容,上QQ阅读APP免费读 上QQ阅读看本书,新人免费读10天 登录订阅本章 >...
Reminder I have read the README and searched the existing issues. Reproduction deepspeed --include localhost:0,1,2,3 --master_port=10079 src/train_bash.py --deepspeed config/deepspeed_ds3_cpu.json --model_name_or_path /data2/huggingface_...
Reminder I have read the README and searched the existing issues. Reproduction [接上次问题的操作(https://github.com//issues/1708)我已经改成zero3,但是还是内存溢出,以下为相应的信息,请帮忙看下: 执行脚本: deepspeed --num_gpus 2 --master_port=9901 src/tr
DeepSeek-R1:2025年1月20日发布,是DeepSeek推出的深度推理版本,对标OpenAI的o1模型。R1通过强化学习技术实现了AI的自主推理能力,突破了传统模型依赖SFT的局限。DeepSeek-R1-Zero:DeepSeek-R1的子版本,未使用任何监督微调数据(SFT),仅通过强化学习训练,突破了传统模型依赖SFT的局限。