& 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...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。...Answer: 我是一个人工智能语言模型,没有名字。 我们可以在本地通过上述代码分别运行CPU/GPU上的wkv-4-world-3b模型,当然这需要安装transformers和torch库。...的RWKV World模型 run_hf_world_model_xxx.py演示了如何使用Huggingface的AutoModelForCausalLM加载转换后的模型,以及如何使用通过AutoTokenizer
来源 | Github 作者 | huggingface 编译 | VK 【导读】本节说明如何保存和重新加载微调模型(BERT,GPT,GPT-2和Transformer-XL)。...你需要保存三种文件类型才能重新加载经过微调的模型: 模型本身应该是PyTorch序列化保存的模型(https://pytorch.org/docs/stable/notes/serialization.html...#best-practices) 模型的配置文件是保存为JSON文件 词汇表(以及基于GPT和GPT-2合并的BPE的模型)。...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。 这是保存模型,配置和配置文件的推荐方法。.../models/" # 步骤1:保存一个经过微调的模型、配置和词汇表 #如果我们有一个分布式模型,只保存封装的模型 #它包装在PyTorch DistributedDataParallel或DataParallel
它是huggingface发布的库,可以快速访问文本,图像和音频(从hugs的API下载)的机器学习模型。它还提供训练和微调模型的功能,并可以HuggingFace模型中心共享这些模型。...peft库是一个HuggingFace库,它提供了这些微调方法,这是一个可以追溯到2023年1月的新库。在本文中我们将使用QLoRA,这是一种用于量化llm的低秩自适应或微调技术。...load_dataset所做的就是加载数据集,但是它从HuggingFace数据集中心下载到本地。所以这是一个在线加载程序,但它既高效又简单,只需要一行代码。...LoRA,这意味着我们希望在LoRA微调中使用量化,将量化应用于我们前面提到的更新权重(以及其他可以量化的操作)。...保存 最后我们将刚刚经过微调的模型及其标记器保存到本地或者上传到HuggingFace。
在本文中,我们会使用 Qwen2-1.5b-Instruct 模型在 中文NER[2] 数据集上做指令微调训练,同时使用SwanLab[3]监控训练过程、评估模型效果。...指令微调特别关注于提升模型在遵循指令方面的一致性和准确性,从而拓宽模型在各种应用场景中的泛化能力和实用性。...在实际应用中,我的理解是,指令微调更多把LLM看作一个更智能、更强大的传统NLP模型(比如Bert),来实现更高精度的NLP任务。...上查看最终的训练结果: 可以看到在2个epoch之后,微调后的qwen2的loss降低到了不错的水平——当然对于大模型来说,真正的效果评估还得看主观效果。...可以看到在一些测试样例上,微调后的qwen2能够给出准确的实体抽取结果: 至此,你已经完成了qwen2指令微调的训练! 6. 推理训练好的模型 训好的模型默认被保存在.
安装基础的工具是一切的前提,只有安装了 XTuner 在我们本地后我们才能够去思考说具体怎么操作。 前期准备:那在完成了安装后,我们下一步就需要去明确我们自己的微调目标了。...XTuner 提供多个开箱即用的配置文件,用户可以通过下列命令查看: 开箱即用意味着假如能够连接上 Huggingface 以及有足够的显存,其实就可以直接运行这些配置文件,XTuner就能够直接下载好这些模型和数据集然后开始进行微调...参数修改细节 首先在 PART 1 的部分,由于我们不再需要在 Huggingface 上自动下载模型,因此我们先要更换模型的路径以及数据集的路径为我们本地的路径。...在 XTuner 中也是提供了一键整合的指令,但是在使用前我们需要准备好三个地址,包括原模型的地址、训练好的 adapter 层的地址(转为 Huggingface 格式后保存的部分)以及最终保存的地址...从结果可以清楚的看出模型的回复在微调的前后出现了明显的变化。
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。...那么应该能从huggingface找到线索,打开huggingface网页,搜索chatglm-6b-32k,得到如下页面: 果然找到了对应的模型加载和使用的代码,对源码进行稍微修改保存到chatglm.py...一个字符串,预定义分词器的模型标识,托管在 huggingface.co 的模型仓库中。...在huggingface中,找到情感分析模型,用transformers的pipeline加载后,即可使用,代码如下: from transformers import pipeline import...—扩 展 阅 读— WPS Office AI实战总结,智能化办公时代已来 ChatGLM实战:基于LangChain构建自己的私有知识库 ChatGLM-6B大模型微调实战总结 快速部署ChatGLM
Qwen2微调-命名实体识别 以Qwen2作为基座大模型,通过指令微调的方式做高精度的命名实体识别(NER),是学习入门LLM微调、建立大模型认知的非常好的任务。...在本文中,我们会使用 Qwen2-1.5b-Instruct 模型在 中文NER 数据集上做指令微调训练,同时使用SwanLab监控训练过程、评估模型效果。...指令微调特别关注于提升模型在遵循指令方面的一致性和准确性,从而拓宽模型在各种应用场景中的泛化能力和实用性。...在实际应用中,我的理解是,指令微调更多把LLM看作一个更智能、更强大的传统NLP模型(比如Bert),来实现更高精度的NLP任务。...可以看到在一些测试样例上,微调后的qwen2能够给出准确的实体抽取结果: 至此,你已经完成了qwen2指令微调的训练! 6. 推理训练好的模型 训好的模型默认被保存在.
Part1模型微调 1DeepSpeed 微调环境 DeepSpeed 依赖 PyTorch[6],完整的环境需求可见官方文档 Requirements[7],本文在 Docker 镜像中执行微调,使用...Part2模型转换 在通过上面的 Python 代码验证微调后的模型能力时,可以感受到需要的时间还是很长的,这个时间长到无法满足在 IDE 中即时补全代码的需求。...转换本地微调后的模型时,需修改脚本内容,去掉 choices=CODEGEN_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST, default='Salesforce/codegen-350M-multi...其中: -n 为最终运行时需要使用的 GPU 数量 --tokenizer 指定微调后的 CodeGen 模型路径(因为使用 codegen_gptj_convert.py 脚本转换得到的 GPT-J...在 FauxPilot 中使用微调并转换后的新模型就比较简单了,按照 GitHub Copilot 开源替代品 —— FauxPilot 中方式准备好运行环境,修改 .env 文件中的 MODEL_DIR
在本教程中,了解如何自定义您的本地 PyTorch 训练循环以在分布式环境中进行训练。...来在已附加适配器的模型顶部微调额外的可训练适配器。...尝试使用您微调的模型进行推理的最简单方法是在 pipeline()中使用它。...将训练参数传递给 Trainer,以及模型、数据集、分词器、数据整理器和compute_metrics函数。 调用 train()来微调您的模型。...尝试使用您微调的模型进行推理的最简单方法是在 pipeline()中使用它。
代码中用transformers主要用于加载模型、训练以及推理。 datasets:同样是HuggingFace出品的数据集工具,可以下载来自huggingface社区上的数据集。...2.加载BERT模型 BERT模型我们直接下载来自HuggingFace上由Google发布的bert-case-uncased预训练模型。...完整的训练代码: """ 用预训练的Bert模型微调IMDB数据集,并使用SwanLabCallback回调函数将结果上传到SwanLab。...trainer.train() # 保存模型 model.save_pretrained('....训练的推理结果: 这里我生成了10个比较简单的测试文本,微调后的BERT模型基本都能答对。
在本文中,我们会使用 GLM4-9b-Chat 模型在 复旦中文新闻 数据集上做指令微调训练,同时使用SwanLab监控训练过程、评估模型效果。...指令微调特别关注于提升模型在遵循指令方面的一致性和准确性,从而拓宽模型在各种应用场景中的泛化能力和实用性。...在实际应用中,我的理解是,指令微调更多把LLM看作一个更智能、更强大的传统NLP模型(比如Bert),来实现更高精度的文本预测任务。...时打印出来: 6.训练结果演示 在SwanLab上查看最终的训练结果: 可以看到在2个epoch之后,微调后的glm2的loss降低到了不错的水平——当然对于大模型来说,真正的效果评估还得看主观效果。...可以看到在一些测试样例上,微调后的glm2能够给出准确的文本类型: 至此,你已经完成了GLM4指令微调的训练!
结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存)。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术,针对中文问答和对话进行了优化。...为了方便下游开发者针对自己的应用场景定制模型,我们同时实现了基于 P-Tuning v2 的高效参数微调方法 (使用指南) ,INT4 量化级别下最低只需 7GB 显存即可启动微调。...我们在输入第二行的代码是,会发现要去huggingface这个网站下载个模型我们可以用git直接clone,但是在这之前需要安装git-lfs,这个是用来克隆大文件用的。...brew install git-lfs按照提示更新一下即可我们开始正式的克隆需要的模型git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b将模型下载到本地之后...,将以上代码中的 THUDM/chatglm-6b 替换为你本地的 chatglm-6b 文件夹的路径,即可从本地加载模型。
Qwen2是一个开源大语言模型。以Qwen2作为基座大模型,通过指令微调的方式实现高准确率的文本分类,是学习大语言模型微调的入门任务。...指令微调是一种通过在由(指令,输出)对组成的数据集上进一步训练LLMs的过程。 其中,指令代表模型的人类指令,输出代表遵循指令的期望输出。...在这个任务中我们会使用Qwen2-1.5b-Instruct模型在zh_cls_fudan_news数据集上进行指令微调任务,同时使用SwanLab进行监控和可视化。...上查看最终的训练结果: 可以看到在2个epoch之后,微调后的qwen2的loss降低到了不错的水平——当然对于大模型来说,真正的效果评估还得看主观效果。...可以看到在一些测试样例上,微调后的qwen2能够给出准确的文本类型: 至此,你已经完成了qwen2指令微调的训练!
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。...同时,这也让我们对 65B 的模型更加充满了兴趣。当然,想要在极少量资源的显卡上完成模型能力的“完善”(训练、微调),在之前是具有非常大的难度的。...现在,让我们开始从 7B 模型微调工作搞起,在掌握 7B 之后,我们就能够驾轻就熟的折腾最大号的 65B 模型啦。...fine-tune 我们就掌握完毕了,下面来看看如何使用多张显卡进行 大模型的 fine-tune,以及对 65B 的 LLaMA 大模型进行微调。...目前,他已经针对性的提交了第一个补丁,以及在尝试彻底解决 LoRA 多卡运行的问题。
既然模型要在具体任务上微调了,我们就要加载带有Head的模型,这里做的分类问题,因此加载ForSequenceClassification这个Head: from transformers import...这些在warning中也说的很明白。 接下来,我们试试直接构造一个size=2的batch,丢进模型去。...tokenizer处理后得到的ids,解码之后,在开头结尾多了[CLS]和[SEP],两个句子中间也添加了一个[SEP]。...=tokenizer) 注意,我们需要使用tokenizer来初始化这个DataCollatorWithPadding,因为需要tokenizer来告知具体的padding token是啥,以及padding...的方式是在左边还是右边(不同的预训练模型,使用的padding token以及方式可能不同)。
最后,在微调预训练模型后,请考虑在 Hub 上共享该模型,以使机器学习民主化!...保存模型 Pytorch 隐藏 Pytorch 内容 一旦您的模型微调完成,您可以使用 PreTrainedModel.save_pretrained()保存模型及其分词器: >>> pt_save_directory...现在您已经完成了 Transformers 的快速导览,请查看我们的指南,学习如何做更具体的事情,比如编写自定义模型,为任务微调模型,以及如何使用脚本训练模型。.../huggingface/hub中本地缓存。...使用 Keras 在 TensorFlow 中对预训练模型进行微调。 在原生 PyTorch 中对预训练模型进行微调。
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。 预训练 BERT在一个较大的语料上进行预训练(Pre-train)。...微调 经过预训练后,得到的模型可以用来微调各类任务。 单文本分类任务。刚才提到,BERT模型在文本前插入一个[CLS]符号,并将该符号对应的输出向量作为整篇文本的语义表示,用于文本分类,如图2所示。...最初,HuggingFace用PyTorch实现了BERT,并提供了预训练的模型,后来。越来越多的人直接使用HuggingFace提供好的模型进行微调,将自己的模型共享到HuggingFace社区。...使用transformers库进行微调,主要包括: Tokenizer:使用提供好的Tokenizer对原始文本处理,得到Token序列; 构建模型:在提供好的模型结构上,增加下游任务所需预测接口,构建所需模型...Tokenizer 下面两行代码会创建 BertTokenizer,并将所需的词表加载进来。首次使用这个模型时,transformers 会帮我们将模型从HuggingFace Hub下载到本地。
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...", "w") as f: json.dump(dataset_data, f) 模型权重 虽然原始的Llama模型权重不可用,但它们被泄露并随后被改编用于HuggingFace Transformers...数据集加载 现在我们已经加载了模型和标记器,下一步就是加载之前保存的JSON文件,使用HuggingFace数据集库中的load_dataset()函数: data = load_dataset("json...,代码在模型的配置中将use_cache设置为False,并使用get_peft_model_state_dict()函数为模型创建一个state_dict,该函数为使用低精度算法进行训练的模型做准备。...然后在模型上调用torch.compile()函数,该函数编译模型的计算图并准备使用PyTorch 2进行训练。 训练过程在A100上持续了大约2个小时。
2024年千道算法面试题综述 为什么需要LLM LLM 是一种基础模型,与传统模型不同,在早期模型中基础模型是在大量数据上进行预训练的,然后我们可以直接将它们用于某些任务用例,也可以对其进行微调以适应某些用例...在传统的机器学习模型中,我们必须从头开始为每种情况训练不同的模型,这是昂贵且耗时的。 预训练的大型语言模型通常被称为基础模型,它们在各种任务上表现良好,我们可以将它们用作目标任务微调的基础。...大型语言模型 (LLM) 在客户服务、营销、法律、金融、医疗保健、教育等领域有着广泛的应用,而微调使我们能够使模型适应目标领域和目标任务,这就是 LLM 的微调之处。...我们会一步一步地去做—— 第 1 步 — 加载 LaMini 指令数据集 使用 Huggingface 中的 load_dataset 第 2 步 — 加载 Dolly Tokenizer并使用 Huggingface...第 3 步 — 数据准备 — Tokenize, 分割数据集并准备批处理 第 4 步 — 配置 LoRA 并获取 PEFT 模型 第 5 步 — 训练模型并保存 第 6 步 - 使用微调模型进行预测
Huggingface 开源的 PEFT 大模型高效微调工具包,让普通老百姓玩起大模型不再是梦。...下面介绍了笔者的一个 github 仓库,对代表性中文大模型进行 LoRA 微调,只要你有训练数据,然后本地下载好大模型的checkpoint,就可以最少只需 2 行代码就可以微调你自己的 LLM。...如果要自己手动进行端口映射,具体方式是在使用 ssh 登录时,后面加上 -L 6006:127.0.0.1:6006 参数,将服务器端的6006端口映射到本地的6006端口。 3....更多报道: - 亚牛逊公司关于AIGC的表态 - 巨硬公司昨日在A股上市 在情感分析中,我们不仅想知道新闻的情感,更想知道其中涉及的各种实体的情感,以及对应的原因。...这类似于“方面情感分析”任务,然而LLM时代前的模型很难做好这个任务。 我设计了这样的 instruction: 请从上文中抽取出所有公司,以及对应的在本文中的情感倾向(积极、消极、中性)以及原因。
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