3、代码实战 3-1、关键代码 3-2、显存占用 4、参考资料 1、背景 之前我们讲解了QLoRA的具体原理,那这一节,这里我们进行代码实战,看一下在代码里面如何使用QLoRA。这里我们以训练中文数学垂类大模型为例,还没有看过的小伙伴,可以看一下之前的文章。 飞虹舞毓:大模型高效微调-LoRA介绍23 赞同 · 7 评论文章...
1、打开colab,创建一个空白notebook,在[修改运行时环境]中选择15GB显存的T4 GPU. 2、pip安装依赖python包 !pip install --upgrade accelerate !pip install bitsandbytes transformers_stream_generator 1. 2. !pip install transformers !pip install sentencepiece !pip install torch !pip install accelerate 1. ...
知识 职业职场 AI 人工智能 开源大模型 Qwen Ollama llamafactory 微调 Python LoRa 大语言模型 (LLM)
使用LoRA,并将可训练参数添加到所有线性层。如果你想紧密遵循QLoRA,可在这里(https://github.com/artidoro/qlora/blob/7f4e95a68dc076bea9b3a413d2b512eca6d004e5/qlora.py#L248)使用他们的实用函数。 如果你GPU支持Flash Attention,那么可以使用它。目前,Flash Attention 2可在HuggingFace的Llama 2和Falco...
LongLoRA:大模型高效微调新方法,将LLaMA2上下文扩展至100k 香港中文大学和 MIT 联合提出全新大模型微调方法 LongLoRA。只要两行代码 + 11 个小时微调,就能把大模型 4k 的窗口长度提高到 32k。规模上,最长可以扩展到 10 万 token。 论文地址:链接 Github地址:链接 ...
首先在THINK阶段，模型发现并表达解决给定任务所需的任务级逻辑；然后在EXECUTE阶段，模型将生成的伪代码...
优于LoRA微调算法，且在SuperGLUE基准测试中接近全参数Adam微调的性能。总结 BAdam算法在当前大模型研究中展现出广泛的应用潜力。它在保证下游任务性能不受明显影响的前提下，有效减少了GPU内存资源的使用，促进了大模型在低内存条件下的高效优化。更多详细信息请参考引用文献及项目代码。
4.S3PET:使用可微 PET 结构搜索和显式稀疏控制找到最佳稀疏结构 5.Delta Tuning:加性、指定、重参数化 refs: 3.代码实现 0.PEFT库整体架构 1.LoRA 2.AdaLora 3.prompt-tuning 4.p-tuning 5.Prefix Tuning 参考资料 0.序章 砍柴不误炼丹工 笔者最近一直在折腾大模型,老实讲跑通之后,主要的收获可能有4点:...
LoRA微调后生成的是独立的小模型,10分钟教你借助PEFT库导入和使用lora模型 木羽Cheney 1412 3 【直接可用的微调脚本】单机多卡微调ChatGLM3、Qwen,还可以接入 Tensorboard 可视化训练Loss,快来学习先人一步! 木羽Cheney 1883 2 【太牛了】Qwen结合ReAct,几分钟就能构建一个AI Agent,保姆级实操讲解,理论与实践相...