& 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。
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！
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。
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）。
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
首先介绍一下数据集： 可以在huggingface上直接搜索： peoples_daily_ner 是一个报纸上的一些新闻的文字数据。...再介绍一下我们使用的预训练模型： 也是可以直接从huggingface上搜索： hfl/chinese-macbert-base 稍微介绍一下这个模型： MacBERT 是一种改进的 BERT，采用新颖的...在微调阶段，[MASK] 标记从未出现过，我们建议使用相似词来代替[MASK] 标记进行屏蔽。...") 还是一样，如果加载失败，可以通过先从镜像站下载到本地，然后再从本地加载分词器和模型 写一个函数，用来处理将原始文本数据中的标签（通常是实体名称或类型的标记）映射到经过标记化后的文本中的正确位置上，...=tokenizer, device=0, aggregation_strategy="simple") res = ner_pipe("汤姆在北京读研究生") res 可以看到模型准确的识别出了两个实体
，训练数据：高质量的对话、问答数据 在基座模型进行增量预训练的模型对话效果往往不行，需要再进行指令跟随微调 增量预训练 指令跟随微调 XTuner 支持的开源大模型：InternLM...不用 xtuner 默认的从 huggingface 拉取模型，而是提前从 OpenXLab ModelScope 下载模型到本地 # 创建一个目录，放模型文件，防止散落一地 mkdir ~/ft-oasst1...退出且不保存。当然我们也可以考虑打开python文件直接修改，但注意修改完后需要按下Ctrl+S进行保存。 减号代表要删除的行，加号代表要增加的行。...其中： system: 表示给模型前置的人设输入，其中有告诉模型如何调用插件以及生成请求 user: 表示用户的输入 prompt，分为两种，通用生成的prompt和调用插件需求的 prompt...# 修改配置文件中的模型为本地路径 vim .
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。
结合一个主观选择的有前途的工具微调/调查这些模型: 向词汇表和嵌入项添加新标记以进行微调的简单/一致的方法， 简单的方法面具和修剪变压器头。.../解码字符串的方法，例如BertTokenizer 所有这些类都可以从预训练模型来实例化，并使用两种方法在本地保存: from_pretraining()允许您从一个预训练版本实例化一个模型/配置/tokenizer...，这个预训练版本可以由库本身提供(目前这里列出了27个模型)，也可以由用户在本地(或服务器上)存储， save_pretraining()允许您在本地保存模型/配置/tokenizer，以便可以使用from_pretraining...其余的文件分为两部分: 主要的类详细介绍了三种主要类(配置、模型、tokenizer)的公共功能/方法/属性，以及一些作为训练工具提供的优化类， 包引用部分详细描述了每个模型体系结构的每个类的所有变体，...使用过去的GPT-2 以及其他一些模型（GPT、XLNet、Transfo XL、CTRL），使用past或mems属性，这些属性可用于防止在使用顺序解码时重新计算键/值对。
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
