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AlpacaLoRa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hugsFace)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。配置首先，alpaca-lora1GitHub存储库提供了一个脚本(finetune.py)来训练模型。在本文中，我们将利用这些代码并使其在GoogleColab环境中无缝地工作。首先安装必要的依赖:!pipinstall-Upip!pipinstallaccelerate==0.18.0!pipins
最近很多工作好像都绕不开lora，无论是sd还是llm....1.背景问题：大模型重新训练所有模型参数的完全微调变得不太可行。lora在做什么我们提出了低秩自适应，即LoRA，它冻结预先训练的模型权重，并将可训练的秩分解矩阵注入Transformer架构的每一层为什么work？学习过的参数化模型实际上存在于较低的内在维度上，因此假设模型自适应过程中权重的变化也具有较低的“内在秩”。LoRA允许我们通过优化适应过程中密集层变化的秩分解矩阵来间接训练神经网络中的一些密集层，同时保持预先训练的权重冻结该结论基于MeasuringtheIntrinsicDimensionofObjectiveLand
基于llama的开源项目有很多，本次测试的是一个基于7b的llama二次训练的项目，本项目开源了中文LLaMA模型和指令精调的Alpaca大模型。这些模型在原版LLaMA的基础上扩充了中文词表并使用了中文数据进行二次预训练，进一步提升了中文基础语义理解能力。同时，中文Alpaca模型进一步使用了中文指令数据进行精调，显著提升了模型对指令的理解和执行能力。在预训练阶段使用了20G中文语料的预训练。但即使LLaMA本身已经过充分的预训练并且具备一定的跨语言能力，但看起来20G的中文预训练还是非常不充分的。因此，做了如下改进，并发布了Plus版本：1、进一步扩充了训练数据，其中预训练语料扩充至120
GPT-3.5(text-davinci-003)、ChatGPT、Claude和BingChat等指令遵循模型现在被许多用户广泛使用，包括用于与工作相关的任务。然而，尽管它们越来越受欢迎，但这些模型仍然存在许多需要解决的缺陷。虚假信息、社会刻板印象和有毒语言是与这些模型相关的一些问题。为了解决这些紧迫的问题，学术界需要更积极地参与。不幸的是，由于在功能上接近闭源模型（如OpenAI的text-davinci-003）的模型的可用性有限，因此在学术界研究指令遵循模型一直具有挑战性。为了应对这些挑战，斯坦福大学的研究人员发布了他们关于一种名为Alpaca的指令跟随语言模型的发现。Alpaca从M
GPT-3.5(text-davinci-003)、ChatGPT、Claude和BingChat等指令遵循模型现在被许多用户广泛使用，包括用于与工作相关的任务。然而，尽管它们越来越受欢迎，但这些模型仍然存在许多需要解决的缺陷。虚假信息、社会刻板印象和有毒语言是与这些模型相关的一些问题。为了解决这些紧迫的问题，学术界需要更积极地参与。不幸的是，由于在功能上接近闭源模型（如OpenAI的text-davinci-003）的模型的可用性有限，因此在学术界研究指令遵循模型一直具有挑战性。为了应对这些挑战，斯坦福大学的研究人员发布了他们关于一种名为Alpaca的指令跟随语言模型的发现。Alpaca从M
之前尝试了从0到1复现斯坦福羊驼（StanfordAlpaca7B），StanfordAlpaca是在LLaMA整个模型上微调，即对预训练模型中的所有参数都进行微调（fullfine-tuning）。但该方法对于硬件成本要求仍然偏高且训练低效。因此，Alpaca-Lora则是利用Lora技术，在冻结原模型LLaMA参数的情况下，通过往模型中加入额外的网络层，并只训练这些新增的网络层参数。由于这些新增参数数量较少，这样不仅微调的成本显著下降（使用一块RTX4090显卡，只用5个小时就训练了一个与Alpaca水平相当的模型，将这类模型对算力的需求降到了消费级），还能获得和全模型微调（fullfin
之前尝试了从0到1复现斯坦福羊驼（StanfordAlpaca7B），StanfordAlpaca是在LLaMA整个模型上微调，即对预训练模型中的所有参数都进行微调（fullfine-tuning）。但该方法对于硬件成本要求仍然偏高且训练低效。因此，Alpaca-Lora则是利用Lora技术，在冻结原模型LLaMA参数的情况下，通过往模型中加入额外的网络层，并只训练这些新增的网络层参数。由于这些新增参数数量较少，这样不仅微调的成本显著下降（使用一块RTX4090显卡，只用5个小时就训练了一个与Alpaca水平相当的模型，将这类模型对算力的需求降到了消费级），还能获得和全模型微调（fullfin
这里参考了https://www.bilibili.com/video/BV1fs4y1x7p2/?vd_source=419c9ebc4060e9bec24d95773bba5275LoRA模型训练教程一键包以及：https://colab.research.google.com/drive/1_f0qJdM43BSssNJWtgjIlk9DkIzLPadx#scrollTo=8Qp6STJk2Wjh首先是安装miniconda或者anaconda来获得虚拟环境：wgethttps://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_6
LLMs之llama_7b_qlora：源代码解读inference_qlora.py(模型推理)使用LORA权重来初始化预训练的LLAMA模型来进行文本生成(基于用户交互输入的上下文生成新文本)目录
PapernameLORA:LOW-RANKADAPTATIONOFLARGELAN-GUAGEMODELSPaperReadingNotePaperURL:https://arxiv.org/pdf/2106.09685.pdfCodeURL:huggingface集成：https://github.com/huggingface/peft官方代码：https://github.com/microsoft/LoRATL;DR本文提出了低秩自适应(Low-RankAdaptation,LoRA)，它冻结了预训练的模型权重，并将可训练的秩分解矩阵注入到Transformer架构的每一层，极大地减
