Peft库使用技巧(一):合并基座模型与Lora模型【使用Peft库微调基座模型(比如LLaMA-7B)后会得到Lora参数模块,将基座模型与Lora参数合并后才能得到完整的微调后的大模型】

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Peft库使用技巧(一):合并基座模型与Lora模型【使用Peft库微调基座模型(比如LLaMA-7B)后会得到Lora参数模块,将基座模型与Lora参数合并后才能得到完整的微调后的大模型】。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。

使用Peft库微调基座模型(比如LLaMA-7B)后会得到Lora参数模块,将基座模型与Lora参数合并后才能得到完整的微调后的大模型文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-611950.html

#    Copyright 2023 Rohan Taori, Ishaan Gulrajani, Tianyi Zhang, Yann Dubois, Xuechen Li
#
#    Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
#    you may not use this file except in compliance with the License.
#    You may obtain a copy of the License at
#
#        http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
#    Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
#    distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
#    WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
#    See the License for the specific language governing permissions and
#    limitations under the License.

from typing import Optional
from peft import PeftModel
import fire
import torch
import tqdm
import transformers


@torch.inference_mode()
def merge(
    path_zhixi,
    path_lora,
    p

到了这里,关于Peft库使用技巧(一):合并基座模型与Lora模型【使用Peft库微调基座模型(比如LLaMA-7B)后会得到Lora参数模块,将基座模型与Lora参数合并后才能得到完整的微调后的大模型】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

  • 大模型训练——PEFT与LORA介绍

    朋友们好,我是练习NLP两年半的算法工程师常鸿宇,今天介绍一下大规模模型的轻量级训练技术LORA,以及相关模块PEFT。Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT),是huggingface开发的一个python工具,项目地址: https://github.com/huggingface/peft 其可以很方便地实现将普通的HF模型变成用于支持轻

    2023年04月17日
    浏览(40)
  • 大模型入门(四)—— 基于peft 微调 LLaMa模型

    llama-7b模型大小大约27G,本文在单张/两张 16G V100上基于hugging face的peft库实现了llama-7b的微调。 1、模型和数据准备 使用的大模型:https://huggingface.co/decapoda-research/llama-7b-hf,已经是float16的模型。 微调数据集:https://github.com/LC1332/Chinese-alpaca-lora/blob/main/data/trans_chinese_alpaca_data.

    2024年02月10日
    浏览(52)
  • LLM-项目详解-Chinese-LLaMA-AIpaca(一):LLM+LoRa微调加速技术原理及基于PEFT的动手实践:一些思考和mt0-large+lora完整案例

    如何花费较少的算力成本来进行微调训练,十分重要,当前关于LLaMA、Alpaca、Instruct微调、LoRa微调等多个概念大家讲的很多,最近也在学习,也看到几个有趣的话题(主要参考于(https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca): 首先,来看关于Instruct微调和LoRa微调 Instruct微调和LoRa微调

    2024年02月16日
    浏览(45)
  • 【peft】huggingface大模型加载多个LoRA并随时切换

    参考Multi Adapter support 要求 peft=0.3.0 在加载第一个适配器时,可以通过 PeftModel.from_pretrained 方法并指定 adapter_name 参数来给它命名。否则,将使用默认的适配器名称 default 。 要加载另一个适配器,请使用 PeftModel 的 load_adapter() 方法,例如: model.load_adapter(peft_model_path, adapter_na

    2024年02月10日
    浏览(42)
  • Stable Diffusion:使用自己的数据集微调训练LoRA模型

    由于本人水平有限,难免出现错漏,敬请批评改正。 更多精彩内容,可点击进入YOLO系列专栏、自然语言处理 专栏或我的个人主页查看 基于DETR的人脸伪装检测 YOLOv7训练自己的数据集(口罩检测) YOLOv8训练自己的数据集(足球检测) YOLOv5:TensorRT加速YOLOv5模型推理 YOLOv5:I

    2024年02月12日
    浏览(84)
  • 使用 LoRA 技术对 LLaMA 65B 大模型进行微调及推理

    前几天,Meta 发布了 LIMA 大模型,在LLaMA-65B的基础上,无需使用 RLHF,只用了 1000 个精心准备的样本数据进行微调,就达到了和 GPT-4 相媲美的程度。这激发了我探索 LLaMA 65B 大模型的兴趣。 之前的一系列大模型相关文章都是在LLaMA 7B/13B模型参数上面进行微调,文本使用 LoRA 技

    2024年02月08日
    浏览(51)
  • [NLP]使用Alpaca-Lora基于llama模型进行微调教程

    Stanford Alpaca 是在 LLaMA 整个模型上微调,即对预训练模型中的所有参数都进行微调(full fine-tuning)。但该方法对于硬件成本要求仍然偏高且训练低效。 [NLP]理解大型语言模型高效微调(PEFT) 因此, Alpaca-Lora 则是利用 Lora 技术,在冻结原模型 LLaMA 参数的情况下,通过往模型中加

    2024年02月15日
    浏览(59)
  • lora 微调时,各个大模型使用的modules_mapping配置

    LoRA是一种新的预训练微调框架,它可以在保持预训练模型性能的同时,显著减少微调所需的计算资源。在使用LoRA进行微调时,需要为每个大模型配置一个 modules_mapping ,以指定哪些模块需要微调。本文将介绍各个大模型使用的 modules_mapping 配置。 以下是各个大模型使用的 m

    2024年02月05日
    浏览(28)
  • 使用 PMML 实现模型融合及优化技巧

    在机器学习的生产环境中,我们经常需要将多个模型的预测结果进行融合,以便提高预测的准确性。这个过程通常涉及到多个模型子分的简单逻辑回归融合。虽然离线训练时我们可以直接使用 sklearn 的逻辑回归进行训练和调参,但在生产环境中,模型的上线往往需要使用PMM

    2024年03月12日
    浏览(44)
  • 深度学习技巧应用32-在YOLOv5模型上使用TensorRT进行加速的应用技巧

    大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下深度学习技巧应用32-在YOLOv5模型上使用TensorRT进行加速的应用技巧,TensorRT是NVIDIA公司提供的一个深度学习推理(inference)优化器和运行时库。它专门为生产环境下的高性能深度学习推理提供优化支持。TensorRT可以加速深度学习模型在

    2024年02月02日
    浏览(46)

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