使用happytransformer对gpt-neo进行训练的过程记录

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了使用happytransformer对gpt-neo进行训练的过程记录。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1、环境准备

本文使用的是Python3.10.12的Docker环境

在Python3.10环境中安装以下工具包:xformers、transformers v4.31.0、torch 2.0.1+cu118、happytransformer v2.4.1、accelerate v0.21.0

2、编写python文件

from happytransformer import HappyGeneration, GENSettings, GENTrainArgs
happy_gen = HappyGeneration("GPT-NEO", "EleutherAI/gpt-neo-125m")
args = GENTrainArgs(num_train_epochs=1)
happy_gen.train("/home/data/train.txt", args=args)

That's all.文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-602477.html

到了这里,关于使用happytransformer对gpt-neo进行训练的过程记录的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 使用GPT-4生成训练数据微调GPT-3.5 RAG管道

    OpenAI在2023年8月22日宣布,现在可以对GPT-3.5 Turbo进行微调了。也就是说,我们可以自定义自己的模型了。然后LlamaIndex就发布了0.8.7版本,集成了微调OpenAI gpt-3.5 turbo的功能 也就是说,我们现在可以使用GPT-4生成训练数据,然后用更便宜的API(gpt-3.5 turbo)来进行微调,从而获得

    2024年02月09日
    浏览(49)
  • 【使用Neo4j进行图数据可视化】

    🚀 算法题 🚀 🌲 算法刷题专栏 | 面试必备算法 | 面试高频算法 🍀 🌲 越难的东西,越要努力坚持,因为它具有很高的价值,算法就是这样✨ 🌲 作者简介:硕风和炜,CSDN-Java领域优质创作者🏆,保研|国家奖学金|高中学习JAVA|大学完善JAVA开发技术栈|面试刷题|面经八股文

    2024年02月13日
    浏览(34)
  • yolo使用tensorboard查看训练过程

     在终端打开并将此处的路径替换成绝对路径即可。 参考:查看训练过程

    2024年01月16日
    浏览(37)
  • 【深度学习】BasicSR训练过程记录,如何使用BasicSR训练GAN

    BasicSR支持两种灵活的使用场景,以满足用户不同的需求: 本地克隆仓库使用: 用户可以直接克隆BasicSR的本地仓库,查看完整的代码并进行修改,例如在BasicSR中训练SRGAN或StyleGAN2。安装方式包括先执行 git clone ,然后运行 python setup.py develop/install 。详细信息请参考安装指南。

    2024年01月23日
    浏览(48)
  • Bard AI:训练过程中使用了多少数据?

    近年来,人工智能取得了长足的进步,并在科技界掀起了波澜。 随着谷歌最近推出新的人工智能聊天机器人 Bard,人们对这项技术的工作原理以及训练它的内容感到好奇。 人工智能技术的关键组成部分之一是训练过程中使用的数据量,这有助于它更好地理解语言、回答问题等

    2024年02月09日
    浏览(39)
  • LLM-2023:Alpaca(羊驼)【Stanford】【性能与GPT3.5相当比GPT4逊色,训练成本不到100美元,基于LLaMA和指令微调,仅使用约5万条训练数据就能达到类似GPT-3.5】

    斯坦福的 Alpaca 模型基于 LLaMA-7B 和指令微调,仅使用约 5 万条训练数据,就能达到类似 GPT-3.5 的效果。 斯坦福70亿参数开源模型媲美GPT-3.5,100美元即可复现​ Alpaca 的训练流程很简单,只有两个步骤: 将 175 个人工设计的指令任务作为种子,使用 text-davinci-003 随机生成指令,

    2024年02月16日
    浏览(48)
  • Chatgpt训练过程使用的是什么平台和技术

    在ChatGPT的训练过程中,使用了Docker等容器技术 来支持实现训练过程中不同组件之间的隔离,并且使部署和运行更加快速和可靠。 Docker是一种开源的容器化平台,可以创建、部署和运行应用程序的容器。使用Docker技术,可以先将训练任务需要的环境和软件组件打包到容器镜像

    2023年04月26日
    浏览(82)
  • 阿里云AIGC- 使用Megatron-Deepspeed训练GPT-2并生成文本

    本文介绍如何使用GPU云服务器,使用 Megatron-Deepspeed框架 训练GPT-2模型并生成文本。 GPT-2模型是OpenAI于 2018年在GPT模型 的基础上发布的新的 无监督NLP模型 ,当时被称为“史上最强通用NLP模型”。该模型可以生成 连贯的文本段落 ,并且能在 未经预训练 的情况下,完成阅读理解

    2024年02月09日
    浏览(50)
  • 微软最新研究成果:使用GPT-4合成数据来训练AI模型,实现SOTA!

    文本嵌入是各项NLP任务的基础,用于将自然语言转换为向量表示。现有的大部分方法通常采用 复杂的多阶段训练流程 ,先在大规模数据上训练,再在小规模标注数据上微调。此过程依赖于手动收集数据制作正负样本对,缺乏任务的多样性和语言多样性。 此外,大部分方法采

    2024年02月02日
    浏览(52)
  • [超级详细]如何在深度学习训练模型过程中使用GPU加速

    前言 在深度学习当中,我们训练模型通常要对模型进行反复的优化训练,仅用CPU来进行训练的话需要花费很长时间,但是我们可以使用GPU来加速训练模型,这样就可以大大减少我们训练模型花费的时间。下图是我在训练模型过程中使用GPU加速和未使用GPU加速花费时间的对比:

    2024年02月09日
    浏览(50)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包