FS迁移CS后如何在相对模式下微调 CDP 容量调度其配置 Cloudera Data Platform (CDP)统一了Cloudera Enterprise Data Hub (CDH)和Hortonworks...此博客列出了升级到 CDP 后需要微调的容量调度器的某些配置，以模仿升级前的一些公平调度器行为。此微调可让您将 CDP 容量调度器设置与之前在公平调度器中设置的阈值相匹配。...这种微调工作模拟了 CDP 容量调度器中的一些以前的 CDH 公平调度器设置。如果您的环境和用例不需要此类模拟，请放弃此微调练习。...下面提供了上面示例中使用的 CDH 公平调度器和微调 CDP 容量调度器的并排比较。...在本博客中，我们介绍了一些计算，可用作手动微调的起点，以将相对模式下的 CDP 容量调度器设置与之前在公平调度器中设置的阈值相匹配。后续博客文章将介绍权重模式下 CDP 容量调度器的类似微调。
当然也有少数土豪朋友们在不断训练出新的“预训练“模型，帮助苍生，提高SOTA。 那么如何科学的“微调”“预训练模型”自然而然便成为了一个重要的研究课题/方向/必备知识啦。...“微调”这个词并不是NLP的专用名词，早在CV起飞的年代，“微调”就已经被广泛使用了，当时将深度学习模型在ImageNet上预训练，然后在自己的任务上“微调”模型的部分参数，便是当年CV模型训练的常规方法...如何微调预训练模型 A 目标任务相同 B 目标任务不相同 1 无监督+大规模数据预训练 yes yes 2 无监督+domain数据预训练 yes yes 3 有监督+相似任务预训练 yes no 4...本文暂时不包含微调预训练的另外2个话题：1、微调模型的稳定性；2、如何高效进行微调？...结语 以上便是今天想写的内容啦，总结一下就是：什么是“微调”， 什么是“预训练”，如何“微调”预训练。 看着table是不是觉得可能性更多啦？
但相比之下，单个 GPU 的显存大小却增长缓慢，这让显存成为了大模型训练的主要瓶颈，如何在有限的 GPU 内存下训练大模型成为了一个重要的难题。 为此，我们首先需要明确消耗显存的来源有哪些。...以 LLaMA-7B 为例，该模型含的参数数量大约 7B，如果使用全精度（32 比特）的 AdamW 优化器对它进行微调，那么优化器状态所占用的显存大小约为 52.2GB。...正式地讲，给定位宽 b（即量化后每个数值使用 b 比特来表示）和预先定义的函数 T 映射操作被定义为： 因此，如何设计恰当的 T 对于减小量化误差有很重要的作用。...因此，本文提出采用更小的块，块大小为 128，这能够在减小量化误差的同时使额外的内存开销保持在可控的范围内。下图展示了不同块大小的量化误差。...此外，我们提供了 4 比特 AdamW 的融合算子版本，它能够在节省内存的同时不影响计算效率。对于 LLaMA-7B 的指令微调任务，由于缓存压力减小，4 比特 AdamW 也为训练带来了加速效果。
在本文中，我将介绍如何计算这些模型用于推理和微调的最小内存。这种方法适用于任何的llm，并且精确的计算内存总消耗。...除了存储模型权重和激活之外，对于所有层，我们还需要存储优化器状态。 优化器状态的内存消耗 AdamW优化器是最流行的微调llm，它为模型的每个参数创建并存储2个新参数。...如果我们有一个100B的模型，优化器将创建200B的新参数!为了更好的训练稳定性，优化器的参数为float32，即每个参数占用4字节的内存。 这就是微调比推理消耗更多内存的主要原因。...如果L是层数，那么计算梯度所消耗的内存为 L(34sbh + 5as²b) 估算Llama 3 70b、Mixtral-8x22B和Command R+微调的内存消耗 我们需要估计模型的大小，并添加所有层的激活大小和优化器状态的大小...我设置了以下超参数进行微调: S = 512(序列长度) B = 8(批量大小) 对于优化器状态，我假设它们是float32。
此外，为每个下游任务单独存储和部署微调模型变得非常昂贵，因为微调模型与原始预训练模型的大小相同。...论文中 设计了一个 prompt 编码器，该编码器由一个 Bi-LSTM 和一个两层的前馈神经网络组成，对 prompt embedding 序列进行编码后再传入到语言模型中 。...处理一个样例时，可以执行批此大小为N的单个前向传递，而不是计算 N 次不同模型的前向传递，跨批次复制样例并改变 prompts。...VRAM 中），因为不需要存储已固定的预训练参数 W_{0} 的优化器状态，可以用更少的GPU进行大模型训练。...在WikiSQL和MultiNLI上用不同的秩 r 进行验证的准确性 [适配矩阵 \Delta W 与 W 关系如何？]
-- // | | | | // P03 ---- K12 ---- K13 ---- K14 ---- K15 ---- // | | | | u8 KeyCode = 0; //给用户使用的键码...*** Timer0初始化 ************************/ void Timer0Init(void)//1毫秒 @11.0592MHz { AUXR = 0x80;//定时器时钟...1T模式 TMOD = 0x00;//设置定时器模式 TL0 = 0xCD;//设置定时初值 TH0 = 0xD4;//设置定时初值 EA = 1; //开启总中断 ET0 = 1;//允许定时器...0中断 TF0 = 0;//清除TF0标志 TR0 = 1;//定时器0开始计时 } /********************** Timer0中断函数 *******************...else //确认按键 { Fre_input = LED8[5] * 100 + LED8[6] * 10 + LED8[7]; switch(up_down(up,down)) //步进微调
本文的目的是向您展示如何调整GPT-2以根据提供的数据生成与上下文相关的文本。 作为一个例子，我将生成歌词。...我们的想法是使用已经训练过的模型，根据我们的特定数据对其进行微调，然后根据模型观察到的结果，生成任何给定歌曲中应该遵循的内容。 准备数据 GPT-2本身可以生成高质量的文本。...我们现在可以导入预训练的GPT-2模型以及标记器。...、学习率、epoch、优化器)。...相比之下，未进行任何微调的GPT-2模型的BLEU得分为0.288。 然而，BLEU也有它的局限性。它最初是为机器翻译而创建的，只查看用于确定生成文本质量的词汇表。
今天，我们将深入探讨如何在腾讯云云服务器上部署和微调2024年6月推出的大型语言模型Qwen2中的Qwen2-7B，探索其强大的代码和数学能力、出色的多语言处理能力，加速您的AI项目进程。...购买腾讯云服务器 我在腾讯云CVM中购买了一台GPU计算型GN10X的服务器，其显存有32GB。详细配置见以上截图。 注意，在购买时，我选择了后台自动安装GPU驱动。...第一次登录时，有较长时间的等待驱动、CUDA、CUDNN的安装过程。见下图。 可以通过 ssh ubuntu@{腾讯云CVM云服务器外网IP地址} 登录到腾讯云CVM云服务器中。...使用vllm进行模型推理 在腾讯云云服务器的命令行中，通过以下命令，即可启动模型推理。...下载微调依赖 pip install deepspeed pip install llamafactory pip install click -U 微调Demo 这里使用llamafactory来微调
本文不包括“使用原模型”的选项，因为几乎没有任何业务用例可以有效地使用基础模型。按原样使用基础模型可以很好地用于一般搜索，但对于任何特定的用力，则需要使用上面提到的选项之一。 如何执行比较?...微调比上面提到的两个更复杂，因为模型的权重/参数是通过调优脚本更改的，这需要数据科学和ML专业知识。...虽然微调可以用很少的数据完成(在某些情况下甚至大约或少于30个示例)，但是设置微调并获得正确的可调参数值需要时间。 从头开始训练是所有方法中最费力的方法。...微调对更改的灵活性非常低，因为数据和输入的任何更改都需要另一个微调周期，这可能非常复杂且耗时。...同样，将相同的微调模型调整到不同的用例也需要很多的工作，因为相同的模型权重/参数在其他领域的表现可能比它所调整的领域差。 从头开始训练的灵活性最低的。
Smobiler是一个在VS环境中使用.Net语言来开发APP的开发平台，也许比Xamarin更方便 样式一 一、目标样式 我们要实现上图中的效果，需要如下的操作： 二、地点微调代码 VB：...Latitude, addressInfo)); } else { Toast("定位失败"); } } 注：该界面除地点微调以外的其他事件代码见
效果如图，点击上下按钮可以微调文本框中的值的大小。 ? 实现步骤： 1. spin control控件是与编辑框控件配合使用的，先在对话框中添加这两个控件。如图： ? 2....然后在属性中设置绑定，在spin控件属性中设置Set Buddy Integer为TRUE,Auto Buddy也设置为TRUE，如果要将微调控件放在编辑控件的右边，则将Alignment 属性设置为"...运行查看效果，发现点击微调按钮的向上箭头数值反而变小，按向下箭头数值反而变大。...这时还需要在第一次显示微调控件和编辑控件的初始化函数中应设置微调按钮的数值范围，即初始化函数即OnInitDialog()。...打开类向导，为要实现微调效果的对话框添加虚函数OnInitDialog，然后写入如下代码： CSpinButtonCtrl* pSpin = (CSpinButtonCtrl*)GetDlgItem
首先连接服务器，搜索SQL server Management Studio工具 点击工具打开，连接SQL server服务器 鼠标放在服务器名字位置，右击属性 设置属性，根据实际情况调整 验证看一下...，打开任务管理器 成功！
大多数情况下是文本数据（自然语言、编程语言、或者其他可表达为文本的结构化数据）。 分词器（tokenizer）定义如何将训练数据集中的文本转换为数字（因为模型本质上是一个数学函数）。...分词器的词汇量通常在32k到200k之间，而数据集的大小通常以它包含的tokens数量来衡量，当今的数据集可以达到几千亿到几万亿个tokens。...指令微调（IFT）使用指令数据集，其中包含一组查询的提示和答案。这些数据集教会模型如何遵循指令，可以是人类的，也可以是LLM生成的。...一个解决方案就是量化，通过改变模型参数的精度来减小模型的大小。 在计算机中，数字以给定的精度（如float32、float16、int8等）存储。...因此，如果降低精度，则会减少每个模型参数占用的内存，从而减小模型大小，这也意味着可以减少计算的实际精度。 而这种精度的损失带来的性能下降，实际上非常有限。
比如说80gb RAM的H100 GPU是不够的。 这时我们就想到了QLoRA，它将模型大小除以4，同时通过仅调整LoRA适配器进行微调来减小优化器状态的大小。...例如我们可以用AQLM将Mixtral-8x7B量化为2位，同时最小化模型性能的下降。 在本文中，我将展示如何仅使用16 GB的GPU RAM对使用AQLM进行量化的Mixtral-8x7B进行微调。...我还讨论了如何优化微调超参数，以进一步减少内存消耗，同时保持良好的性能。对2位的Mixtral进行微调是很快的，并且可能产生比QLoRA更好的模型，同时使用的内存减少了两倍。...训练批大小的最小值为1。如果您将其从4减少到1(小4倍)，那么应该将gradient_accumulation_steps从4增加到16(大4倍)。...由于我只对几个训练步骤进行了微调，所以我没有使用基准测试来评估经过微调的适配器，但是查看在100个微调步骤之后所达到的困惑(或验证损失)是有很不错的。
用过云服务器的朋友们都知道，在申请开通云服务器功能时，通常会有一个配置选项供用户选择，其中就有带宽大小的选择，很多朋友对于带宽的概念不是非常了解，也不知道需要选择多大的带宽，那么云服务器带宽如何选择？...云服务器带宽如何选择 云服务器的带宽一般会多种选择可供用户参考，但很多人不知道带宽的作用是什么，其实带宽就是指用户连接到云服务器时的速度，带宽越大速度也就越快一次性能够传输的数据量也就越多，因此如果用户使用服务器是用于网站建设的话...带宽大小会有哪些影响 很多人在面对选择云服务器带宽时，往往不知道云服务器带宽如何选择？其实带宽就像是访问云服务器时的路，道路越宽大访问的速度也会越快，道路过小很可能会出现堵塞卡顿的现象。...此外如果用户使用的云服务器遭受流量攻击的话，带宽越高的云服务器受到的影响也会越小，这些就是云服务器带宽会带来的实质性影响。 云服务器带宽如何选择？...很多刚刚接触云服务器的用户，在开通时往往不知道如何选择带宽，虽然选择的带宽越高意味着云服务器的使用费用越贵，但还是建议在可能的情况下尽量选择高带宽的云服务器使用。
此外，作者证明了将Adapter大小减小（ N_{i}=23 ）会负面影响，在多任务基准上边际下降0.23%，而在域Net基准上的一致下降1.01%。...值得注意的是，MiMi实现了与全模型微调相当的性能，ViT-B/16、SwinS和CvT的裕度分别为1.2%、1.2%和1.4%。这是通过微调小于1.5%的参数来实现的，包括Head分类器。...5 MiMi设计的示例 在本节中，作者将介绍MiMi设计的关键要素。作者将展示如何将Adapter添加到ViTs模型中，以及如何使用迭代训练策略来逐步减小Adapter的尺寸。...此外，作者还注意到在Adapter大小较小时（即压缩率较高时），训练损失出现峰值。 由于MiMi在每次迭代后会删除一些神经元，因此MiMi的训练损失会随着迭代次数的增加而减小。...作者将分析 \rho 对Adapter大小、性能和训练时间的影响，并探讨Adapter大小与性能之间的关系。通过这些实验，作者将探讨在MiMi中如何选择最佳的 \rho 值。
本文回顾在过去三个月内的 LLaMA 系模型的发展，讨论 Instruction Tuning 的下一步挑战。...正确的做法应该是用 Reward model scale up 换取 policy model 减小，见 [Scaling Laws for Reward Model Overoptimization]...(https://arxiv.org/abs/2210.10760) — 也就是说把两个模型大小换过来，用 175B 的 reward 去 PPO 7B 的 policy 模型上线现阶段 10-50B...— 应该是比较强的，泛化一般而言跟基础模型大小正相关，跟 SFT 数据总量负相关，跟 SFT 数据丰富度正相关 如果不是 GPT-4 Minerva / PaLM-2: 34.3 Galactica:...只有 1B 怎么评价 一定要好好研究他们是如何 prompt base model 的 — 要对 base model 有信心，只要 MMLU / BBH / HumanEval 分高，它的潜力就超过你的想象
这一能力展示了PC-LoRA如何系统地实现低秩压缩和参数高效微调的双重目标。...2 PC-LoRA Method 作者的方法，称为具有低秩适配的渐进式压缩（PC-LoRA），旨在通过在整个训练过程中逐渐减小并最终移除预训练权重的影响，来逐步压缩模型。...此外，作者还评估了不同的秩如何影响压缩模型的大小和性能，并与不同大小的ViT模型进行了比较，如图2所示。同样，作者将分析扩展到BERT模型，详细内容见附录D。...这些研究包括探索不同类型的衰减因子调度器以确定它们对性能的影响。此外，作者还研究了基于特征的知识蒸馏损失的最佳比例，即方程4中的值，以提高压缩模型的准确性。...未来的工作将探索以下潜在的进展：作者将改进衰减因子调度器以提升压缩性能。此外，作者计划细化低秩 Adapter 的初始化。
其中，低秩适应(LoRA)是最受欢迎的方法，它的主要思想是将适应器权重分解为两个低秩矩阵的乘积。尽管这样可以得到不错的性能，但模型的内存占用依然很大。...因此，很多研究者开始考虑如何将上述两种方法结合起来，即既微调又量化。一个简单的尝试是先进行PEFT微调，然后再量化，但这样做得到的模型准确性很差。...A和B的大小分别为 D_{in} \times D_{int} 和 D_{int} \times D_{out} ，因此它们的乘积AB与 W 具有相同的大小。...这个无参数的操作将 x 的维数从 D_{in} 减小到 L ，因此我们可以设 A 为 L \times D_{int} 矩阵，而不需要进一步的约束。...实验中将QA-LoRA应用于微调LLaMA模型，用于多模态语言理解。表格1总结了与不同模型大小、微调数据集和位宽相关的结果。
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