磐创AI分享 来源 | Towards Data Science 编译 | VK 作者 | Christian Hubbs Ray不仅仅是一个用于多处理的库，Ray的真正力量来自于RLlib和Tune...这些都是使用算法的trainer方法访问的。...使用自定义环境的技巧 如果你习惯于从环境构建自己的模型到网络和算法，那么在使用Ray时需要了解一些特性。...Ray检查了所有输入，以确保它们都在指定的范围内 在建立你的行动和观察空间时，使用Box、Discrete和Tuple。...还有一个库，称为Tune，它使你能够调整模型的超参数，并为你管理所有重要的数据收集和后端工作。
特别为那些算法 [ OPE（2017年），黑塞等人（2017） Hesse，Plappert，Radford，Schulman，Sidor和Wu，ope（2016） ]使用Redis，OpenMPI和Distributed...在所有实验中使用相同的超参数（包括在补充材料中）。我们使用TensorFlow为所评估的RLlib算法定义神经网络。 ?...在一小时内，我们就可以部署到一个小型集群进行评估。该实现只需要约50行代码，并且不需要修改PPO实现，显示了分层控制模型的价值。...as follows: trainer = pg.PGAgent(env="my_multiagent_env", config={ "multiagent": { "policy_graphs...How Ray uses object IDs to represent immutable remote objects.
刚刚解决了这个问题，现在记录下来 问题描述 当使用lambda层加入自定义的函数后，训练没有bug，载入保存模型则显示Nonetype has no attribute ‘get’ 问题解决方法： 这个问题是由于缺少...lambda层在载入的时候需要一个函数，当使用自定义函数时，模型无法找到这个函数，也就构建不了。...m = load_model(path,custom_objects={“reduce_mean”:self.reduce_mean,”slice”:self.slice}) 其中，reduce_mean...和slice定义如下 def slice(self,x, turn): """ Define a tensor slice function """ return x[:,...保存时会报 TypeError: can’t pickle _thread.RLock objects 二，解决方案，为了便于后续的部署，可以转成tensorflow的PB进行部署。
附录 尝试fine tune fine tune 的使用是具有一定限制的。...当然具体实现还有很多问题，比如 [MASK] 会在训练集的上下文里出现，而测试集里永远没有，参见论文，此处不做详细介绍。...image.png 图 a 和 b 是序列级别的任务，c 和 d 是词级别的任务。...如果使用HuggingFace进行FineTune也很方便，代码如下 from transformers import AutoModelForSequenceClassification model.../transformers/training.html huggingface BERT fine tune BERT文本分类及优化 https://zhuanlan.zhihu.com/p/349086747
附录 尝试fine tune fine tune 的使用是具有一定限制的。...当然具体实现还有很多问题，比如 [MASK] 会在训练集的上下文里出现，而测试集里永远没有，参见论文，此处不做详细介绍。...image.png 图 a 和 b 是序列级别的任务，c 和 d 是词级别的任务。...如果使用HuggingFace进行FineTune也很方便，代码如下 from transformers import AutoModelForSequenceClassification model.../transformers/training.html huggingface BERT fine tune
文本分类 使用预训练模型进行迁移学习 通过高质量预训练模型与PaddleHub Fine-tune API，使用户只需要少量代码即可实现自然语言处理和计算机视觉场景的深度学习模型。...max_seq_len：ERNIE/BERT模型使用的最大序列长度，若出现显存不足，请适当调低这一参数。...例如用PaddleHub文本分类任务使用自定义数据时，需要切分数据集，将数据集切分为训练集、验证集和测试集。 a. 设置数据集目录。 用户需要将数据集目录设定为如下格式。...运行配置 Trainer 主要控制Fine-tune的训练，包含以下可控制的参数: 红色为主要修改参数 model: 被优化模型； optimizer: 优化器选择； use_gpu: 是否使用gpu；...，包含以下可控制的参数： train_dataset: 训练时所用的数据集； epochs: 训练轮数； batch_size: 训练的批大小，如果使用GPU，请根据实际情况调整batch_size；
bert-base-uncased', num_labels=2) 3.加载IMDB数据集 IMDB数据集（Internet Movie Database Dataset）是自然语言处理（NLP）领域中一个非常著名和广泛使用的数据集...训练集和测试集都保持了平衡的正负样本比例，即各含50%的正面评论和50%的负面评论..../imdb') 4.集成SwanLab 因为swanlab已经和transformers框架做了集成，所以将SwanLabCallback类传入到trainer的callbacks参数中即可实现实验跟踪和可视化...在首次使用SwanLab时，需要去官网注册一下账号，然后在用户设置复制一下你的API Key。...I can't believe I sat through the whole thing.
目录 引言 How to Fine-Tune BERT for Text Classification 论文 微调策略 ITPT：继续预训练 学术论文分类挑战赛微调 huggingface工具介绍...Truncation methods 截断法 文章的关键信息位于开头和结尾。 我们可以使用三种不同的截断文本方法来执行 BERT 微调。...：尾部结合 Hierarchical methods 层级法 输入的文本首先被分成k = L/510个片段，喂入 BERT 以获得 k 个文本片段的表示向量。...每个分数的表示是最后一层的 [CLS] 标记的隐藏状态，然后我们使用均值池化、最大池化和自注意力来组合所有分数的表示。 不同层的特征 BERT 的每一层都捕获输入文本的不同特征。...=train_dataset, eval_dataset=valid_dataset) trainer.train() trainer.save_model(f'.
Huggingface 与 bitsandbytes 合作集成 AutoGPTQ 库到 Transformers Huggingface 与 bitsandbytes 合作，将 AutoGPTQ[1]...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。...不仅能运行，而且还会留下大量未使用的 VRAM，允许使用更大批量进行推理。 逐层量化 逐层量化旨在找到最小化输出误差的量化值。 在查看上述公式时需要注意以下几点： •该公式要求了解输入的统计特性。...•语言（NLP）：主要是英语•许可证：MIT•微调自模型：mistralai/Mistral-7B-v0.1[7] TRL 库： trl 是一个全栈库，提供了一套工具来使用强化学习训练变换器语言模型和稳定扩散模型
也就是说如果我们在低质量的数据上训练模型，那么在推理时输出的质量也会同样低。 这就是为什么在与LLM的对话中，会出现带有偏见(或幻觉)的回答的主要原因。...有一些技术允许我们对这些模型的输出有更多的控制，以确保LLM的一致性，这样模型的响应不仅准确和一致，而且从开发人员和用户的角度来看是安全的、合乎道德的和可取的。目前最常用的技术是RLHF....在本文中，我们将使用Huggingface来进行完整的RLHF训练。 RLHF由以下阶段组成: 特定领域的预训练:微调预训练的型语言模型与因果语言建模目标的原始文本。...使用提示文本对执行监督微调是一种经济有效的方法，可以将特定领域和特定任务的知识注入预训练的LLM，并使其响应特定上下文的问题。下面是使用HuggingFace进行监督微调的实现。...", "Why aren’t birds real?"
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。...在标准的transformer 体系结构上，使用RMSNorm归一化、SwiGLU激活和旋转位置嵌入，上下文长度达到了4096个，并应用了具有余弦学习率调度、权重衰减0.1和梯度裁剪的Adam优化器。...微调模型 为了方便演示，我们使用Google Colab环境，对于第一次测试运行，T4实例就足够了，但是当涉及到运行整个数据集训练，则需要使用A100。...除此以外，还可以登录Huggingface hub ，这样可以上传和共享模型，当然这个是可选项。...在执行指令微调时，我们调用封装PEFT模型定义和其他步骤的SFTTrainer方法。
问题描述 在win系统下复现SPSR代码出现这种错误，查询资料发现是windows系统的问题。...解决方案： 因为windows操作系统的原因，在Windows中，多进程multiprocessing使用的是序列化pickle来在多进程之间转移数据，而socket对象是不能被序列化的，但是在linux...True) parser.add_argument('--num_workers', type=int, default=0) 还有一些其他的解决方案：python3 PicklingError: Can't...pickle at......> attribute lookup on __main_can't pickle at 0x000001ed8215d-CSDN博客 参考：成功解决can‘t pickle Environment objects和Ran out of input_forkingpickler(file
我们构建一个机器学习模型解决方案baseline很容易，但模型选择和泛化性能优化是一项艰巨的任务。选择合适的模型并是一个需要高计算成本、时间和精力的过程。...它支持经典机器学习模型和深度神经网络。 它很容易定制或扩展。...用户可以有很灵活的调整与定制模式： 最小定制(设定计算资源限制) 中等定制(例如设定scikit-learn学习器、搜索空间和度量标准) 完全定制(自定义训练和评估代码)。...和statsmodels，安装时可以添加forecast pip install flaml[forecast] (3) 分布式调优支持 ray pip install flaml[ray] nni pip...with open('automl.pkl', 'wb') as f: pickle.dump(automl, f, pickle.HIGHEST_PROTOCOL) # 模型加载 with
print：尽管自带的print函数也可以使用，但如果程序运行在分布式系统时，会打印多次。而使用self.print()则只会打印一次。...trainer = Trainer(max_epochs=1000) min_epochs：至少训练周期数。当有Early Stop时使用。...使用了该论文的技术。当且仅当执行trainer.tune(model)代码时工作。...') # call tune to find the lr trainer.tune(model) precision：精确度。...当设定为None时，使用cpu。
正如我写的这篇文章介绍的， Don't stop pretraining，继续预训练！...这篇博客分成三部分： 新词挖掘算法：主要介绍「基于频次」和「基于自由凝固度以及左右邻字熵」的两种算法 预训练模型继续预训练：主要介绍huggingface的examples，并聊聊使用过程的问题 实验：...预训练模型继续预训练 继续预训练直接用huggingface/transformers库的examples[3] 其中， run_clm.py、run_clm_no_trainer.py是做GPT的autoregressive...，假们想定制一些东西，例如除了mlm任务外，在预训练时增加多几个任务，就可以在no_trainer.py文件里进行代码修改。...当然，修改需要对transfomers库的架构很熟，例如搞懂设计库时model、data、trainer是怎么组织和解耦的，需要深入学习transfomers库的源码，这个目前我也在学习中。
validation_epoch_end/test_epoch_end 工具函数有： freeze：冻结所有权重以供预测时候使用。仅当已经训练完成且后面只测试时使用。...print：尽管自带的print函数也可以使用，但如果程序运行在分布式系统时，会打印多次。而使用self.print()则只会打印一次。...trainer = Trainer(max_epochs=1000) min_epochs：至少训练周期数。当有Early Stop时使用。...使用了https://arxiv.org/abs/1506.01186 论文的技术。当且仅当执行trainer.tune(model)代码时工作。...当设定为None时，使用cpu。
bnb_4bit_compute_dtype:当以4位加载和存储模型时，在需要时对其进行部分量化，并以16位精度(bfloat16)进行所有计算。...具体内容可以在PEFT文档中找到更多选项和详细信息。 使用LoRa，我们只添加了800万个参数。并且只训练这些参数，这样使得微调很快。...它将使用分页实现更好的内存管理。没有它可能会出现内存不足错误。 在Google Colab上运行这个微调只需要5分钟。VRAM消耗的峰值是15gb。 它有用吗?让我们试试推理。...print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) 你应该得到这样的输出: Ask not what your country can...do for you, ask what you can do for your country
使用huggingface全家桶(transformers, datasets)实现一条龙BERT训练(trainer)和预测(pipeline) huggingface的transformers在我写下本文时已有...truncation=True, padding='max_length', max_length=MAX_LENGTH), batched=True) 为了放进pytorch模型训练，还要再声明格式和使用的字段...使用pipeline直接对文本进行预测 pipeline可以直接加载训练好的模型和tokenizer，然后直接对文本进行分类预测，无需再自行预处理 首先我们把模型放回cpu来进行预测 model = model.cpu...test_examples = load_dataset("ag_news", split="test[:10]") test_examples[0] {'label': 2, 'text': "Fears for T...huggingface_classification.ipynb
附加代码文件（.py）：如果您在训练模型时使用了自定义的代码文件（如自定义损失函数、数据预处理等），则需要将这些文件一并提交。...README文件（.md、.txt等）：这是一个说明文档，包含了有关您上传模型的详细信息，例如模型的用途、示例代码和使用方法等。...具体操作包括： 系统中需要安装Git和Git Large File Storage 从 Hugging Face 中选择您要使用的模型。...eland会首先检查是否存在config.json文件，如果不存在，会报以下错误： OSError: Can't load config for '/PATH/TO/MODEL'....这样可以避免每次都从HuggingFace下载模型，或者解决生产环境的网络访问限制。本文还介绍了本地模型的格式要求，以及使用eland_import_hub_model脚本的具体步骤和注意事项。
上下文学习与索引 自从GPT-2和GPT-3出现以来，可以发现在预训练的通用文本语料库上的生成式大型语言模型（LLM）具备了上下文学习的能力，这意味着如果我们想要执行LLM没有明确训练的特定或新任务，不需要进一步训练或微调预训练的...由于目标任务和目标领域与模型预训练的数据集相似程度的不同，几乎总是通过微调所有层来获得更优秀的模型性能。因此，当优化模型性能时，使用预训练LLM的黄金标准是更新所有层。...参数高效微调 参数高效微调允许我们在最小化计算和资源占用的同时重复使用预训练模型。...在huggingface提供的PEFT工具中，可以很方便地实现将普通的HF模型变成用于支持轻量级微调的模型，使用非常便捷，目前支持4种策略，分别是： LoRA Prefix Tuning P-Tuning...然而，像前缀微调、适配器和低秩适应等技术，它们“修改”多个层，以极低的成本实现更好的预测性能。 4.RHLF 在人类反馈增强学习中，预训练模型使用监督学习和强化学习相结合进行微调。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
