如果使用这些默认文件名保存模型,则可以使用from_pretrained()方法重新加载模型和tokenizer。
前方干货预警:这篇文章可能是你目前能够找到的可以无痛跑通LLM微调并基本理解整个流程的门槛最低的入门范例。
使用QLoRA对Llama 2进行微调是我们常用的一个方法,但是在微调时会遇到各种各样的问题,所以在本文中,将尝试以详细注释的方式给出一些常见问题的答案。这些问题是特定于代码的,大多数注释都是针对所涉及的开源库以及所使用的方法和类的问题。
上篇文章我们介绍了Llama 2的量化和部署,本篇文章将介绍使用PEFT库和QLoRa方法对Llama 27b预训练模型进行微调。我们将使用自定义数据集来构建情感分析模型。只有可以对数据进行微调我们才可以将这种大模型进行符合我们数据集的定制化。
我们将通过一些简单的快速启动示例来完成这个快速启动之旅,看看如何实例化和使用这些类。其余的文件分为两部分:
Transformers是TensorFlow 2.0和PyTorch的最新自然语言处理库
请在model_cards/文件夹下添加README.md到仓库中,其中model_cards/包括:模型描述,训练参数(数据集,预处理,超参数),评估结果,预期用途和限制等。
参考链接: 在Python中使用BERT Tokenizer和TensorFlow 2.0进行文本分类
前面都是使用的AutoModel,这是一个智能的wrapper,可以根据你给定的checkpoint名字,自动去寻找对应的网络结构,故名Auto。
大型语言模型(LLMs)已经成为现实。随着最近发布的Llama 2,开源LLMs正在接近ChatGPT的性能,并且经过适当调整,甚至可以超越它。
最近,专注于自然语言处理(NLP)的初创公司 HuggingFace 对其非常受欢迎的 Transformers 库进行了重大更新,从而为 PyTorch 和 Tensorflow 2.0 两大深度学习框架提供了前所未有的兼容性。
在之前对 ChatGLM 的搭建部署和测试使用过程中,我对 ChatGLM 和 Langchain 的能力有了初步了解。尽管这些工具已经具备了一定的通用性,但由于本地知识库的效果不理想,我仍然觉得需要为自己定制属于自己的模型和应用。因此,我决定学会基于 Langchain 和模型进行编程,从现在开始着重学习 Langchain 的基础知识和编码,为后续打造自己的贾维斯做知识储备。
[1] 详细内容请参阅 MarkAI Blog [2] 更多资料及工程项目请关注 MarkAI Github [3] 通关感知算法面试请Star 2024年千道算法面试题综述
大家好,我是多多,最近在学习整理预训练模型和transformers。这是本系列的第3篇。文字和代码较多,建议点赞、在看、收藏食用。
自BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformer)[1]出现后,NLP界开启了一个全新的范式。本文主要介绍BERT的原理,以及如何使用HuggingFace提供的 transformers 库完成基于BERT的微调任务。
一个完整的transformer模型主要包含三部分:Config、Tokenizer、Model。
来源:Deephub Imba本文约1500字,建议阅读5分钟在本文中,想展示如何使用仅编码器模型的预训练权重来为我们的微调提供一个良好的开始。 BERT是一个著名的、强大的预先训练的“编码器”模型。让我们看看如何使用它作为“解码器”来形成编码器-解码器架构。 Transformer 架构由两个主要构建块组成——编码器和解码器——我们将它们堆叠在一起形成一个 seq2seq 模型。从头开始训练基于Transformer 的模型通常很困难,因为它需要大型数据集和高 GPU 内存。我们可以使用许多具有不同目标的
Mixtral-8x7B是最好的开源llm之一。但是消费级硬件上对其进行微调也是非常具有挑战性的。因为模型需要96.8 GB内存。而微调则需要更多的内存来存储状态和训练数据。比如说80gb RAM的H100 GPU是不够的。
从这一集,我们就正式开始使用Transformer来训练模型了。今天的部分是关于数据集预处理。
BERT是一个著名的、强大的预先训练的“编码器”模型。让我们看看如何使用它作为“解码器”来形成编码器-解码器架构。
大多数大型语言模型(LLM)都无法在消费者硬件上进行微调。例如,650亿个参数模型需要超过780 Gb的GPU内存。这相当于10个A100 80gb的gpu。就算我们使用云服务器,花费的开销也不是所有人都能够承担的。
现在我们训练和预测基本都是批量化处理的,而前面展示的例子很多都是单条数据。单条数据跟多条数据有一些需要注意的地方。
在 用 PaddleNLP 结合 CodeGen 实现离线 GitHub Copilot 和 GitHub Copilot 开源替代品 —— FauxPilot 中,我们分别使用 PaddleNLP 和 FauxPilot 将 CodeGen 模型代理为可通过 HTTP 请求访问的接口,并通过 VS Code 插件在 IDE 中获得与 GitHub Copilot 类似的 AI 辅助编码能力。
在过去的几周里,我们对 transformers 和 tokenizers 库进行了一些改进,目的是让从头开始训练新的语言模型变得更加容易。
本文将介绍使用LoRa在本地机器上微调Alpaca和LLaMA,我们将介绍在特定数据集上对Alpaca LoRa进行微调的整个过程,本文将涵盖数据处理、模型训练和使用流行的自然语言处理库(如Transformers和hugs Face)进行评估。此外还将介绍如何使用grado应用程序部署和测试模型。
在过去的一年里,大型语言模型(llm)有了飞速的发展,在本文中,我们将探讨几种(量化)的方式,除此以外,还会介绍分片及不同的保存和压缩策略。
Bert 全称为 Bidirectional Encoder Representations from Transformers(Bert)。和 ELMo 不同,BERT 通过在所有层联合调节左右两个上下文来预训练深层双向表示,此外还通过组装长句作为输入增强了对长程语义的理解。Bert 可以被微调以广泛用于各类任务,仅需额外添加一个输出层,无需进行针对任务的模型结构调整,就在文本分类,语义理解等一些任务上取得了 state-of-the-art 的成绩。
本仓库中的代码示例主要是基于Hugging Face版本参数进行调用,我们提供了脚本将Meta官网发布的模型参数转换为Hugging Face支持的格式,可以直接通过transformers库进行加载:参数格式转化
本文将演示如何使用PEFT、QLoRa和Huggingface对新的lama-2进行微调,生成自己的代码生成器。所以本文将重点展示如何定制自己的llama2,进行快速训练,以完成特定任务。
Huggingface 与 bitsandbytes 合作,将 AutoGPTQ[1] 库集成到了 Transformers 中。这一整合使用户能够以低至 8、4、3 或甚至 2 位的精度级别量化和操作模型,采用了 Frantar 等人在 2023 年[2] 引入的 GPTQ 算法。值得注意的是,使用 4 位量化几乎不会损失精度,同时在处理小批量数据时仍能保持与 fp16 基准相似的推理速度。值得一提的是,GPTQ 方法与 bitsandbytes 提出的训练后量化技术略有不同,因为它需要使用校准数据集。
命名实体识别(NER)是自然语言处理中的一项关键任务,旨在从文本中识别并提取出具有特定意义的实体,如人名、地名、组织机构名等。通过NER,计算机可以更好地理解文本,帮助我们从海量文本数据中快速获取有用信息,是许多NLP应用的基础,如信息提取、问答系统等。
干货预警:这可能是你能够找到的最容易懂的,最完整的,适用于各种NLP任务的开源LLM的finetune教程~
前方干货预警:这可能也是一篇会改变你对LLM微调范式,以及对LLM原理理解的文章。
最近要做一些关于NLP相关的工作和比赛,因此要用到语义分析这类模型,ChatGPT虽然很强大,奈何不太适合在工作和国内的环境中使用,因此需要用到一些平替的模型,比如ChatGLM-6B。
RWKV社区在Huggingface上放了rwkv-4-world和rwkv-5-world相关的一系列模型,见:https://huggingface.co/BlinkDL/rwkv-4-world & https://huggingface.co/BlinkDL/rwkv-5-world ,然而这些模型的格式是以PyTorch的格式进行保存的即*.pt文件,并没有将其转换为标准的Huggingface模型。后来了解到这里还有一个问题是RWKV的世界模型系列的tokenizer是自定义的,在Huggingface里面并没有与之对应的Tokenizer。没有标准的Huggingface模型就没办法使用TGI进行部署,也不利于模型的传播以及和其它模型一起做评测等等。
来源:Deephub Imba本文约2200字,建议阅读9分钟本文包含其主要类和函数的概述以及一些代码示例。可以作为该库的一个入门教程 。 主要包括Pipeline, Datasets, Metrics, and AutoClasses HuggingFace是一个非常流行的 NLP 库。本文包含其主要类和函数的概述以及一些代码示例。可以作为该库的一个入门教程 。 Hugging Face 是一个开源库,用于构建、训练和部署最先进的 NLP 模型。Hugging Face 提供了两个主要的库,用于模型的t
不得不说,这个Huggingface很贴心,这里的warning写的很清楚。这里我们使用的是带ForSequenceClassification这个Head的模型,但是我们的bert-baed-cased虽然它本身也有自身的Head,但跟我们这里的二分类任务不匹配,所以可以看到,它的Head被移除了,使用了一个随机初始化的ForSequenceClassificationHead。
这篇文章中,我们来聊聊如何使用两张显卡来进行 LLaMA 65B 大模型的微调工作,以及如何在一张普通的 4090 家用显卡上,只花几个小时,就能够完成 7B 模型的微调。
上一章介绍了如何基于APE+SELF自动化构建指令微调样本。这一章咱就把微调跑起来,主要介绍以Lora为首的低参数微调原理,环境配置,微调代码,以及大模型训练中显存和耗时优化的相关技术细节
主要包括Pipeline, Datasets, Metrics, and AutoClasses
ReFT(Representation Finetuning)是一种突破性的方法,有望重新定义我们对大型语言模型进行微调的方式。
📷 新智元报道 编辑:桃子 好困 【新智元导读】Llama 2正式官宣免费用,赶快上手微调一个自己的羊驼吧。 今天,Llama 2宣布正式开源,免费用于研究和商用。 📷 下载地址:https
ChatGPT已经成为家喻户晓的名字,而大语言模型在ChatGPT刺激下也得到了快速发展,这使得我们可以基于这些技术来改进我们的业务。
1800亿参数,Falcon在3.5万亿token完成训练,直接登顶Hugging Face排行榜。
特邀博文 / 软件工程师 Pierric Cistac;研究员 Victor Sanh;技术主管 Anthony Moi,来自 Hugging Face
稳定扩散模型因其从文本描述生成高质量、多样化图像的能力而获得了极大的关注。但是这些预训练模型在生成高度定制或个性化主题的图像时可能会有所不足。
在MMLU、GSM8K、HUMAN-EVAL等各项基准测评估中,孟子3-13B都表现出了不错的性能。
本文将介绍ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B这两款中英双语对话模型,探讨它们在不同应用场景下的优缺点,并深入了解它们的训练数据集及获取方式。此外,我们还将了解如何使用这两个模型进行对话生成以及微调它们以适应特定领域或任务。
「Huggingface🤗NLP笔记系列-第3集」最近跟着Huggingface上的NLP tutorial走了一遍,惊叹居然有如此好的讲解Transformers系列的NLP教程,于是决定记录一下学
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