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使用QLoRa微调Llama 2
上篇文章我们介绍了Llama 2的量化和部署，本篇文章将介绍使用PEFT库和QLoRa方法对Llama 27b预训练模型进行微调。我们将使用自定义数据集来构建情感分析模型。 因为在训练脚本时将使用它下载预训练的Llama 2模型和数据集。 最后就是请求访问Llama 2模型。等待Meta AI和HF的邮件。这可能要1-2天。 准备数据集 指令微调是一种常用技术，用于为特定的下游用例微调基本LLM。 TRL也提供的监督微调(SFT)训练器API可以让我们快速的微调模型。 !pip install -q huggingface_hub ! 本文作者:UD 原文地址： https://ukey.co/blog/finetune-llama-2-peft-qlora-huggingface/
90810编辑于 2023-08-30 - 来自专栏NLP/KG
人工智能大语言模型微调技术：SFT 监督微调、LoRA 微调方法、P-tuning v2 微调方法、Freeze 监督微调方法
P-tuning v2 微调方法 3.1 P-tuning v2 微调方法的相关技术 传统的微调方法需要微调整个预训练语言模型，对于大语言模型的微调需要大量的资源和时间，急需更加高效的微调方法。 3.2 P-tuning v2 微调方法的原理 P-tuning v2 微调方法是 P-tuning v1 微调方法的改进版，同时借鉴了 prefix-tuning 微调的方法。 3.3 P-tuning v2 微调方法优点 P-tuning v2 微调方法解决了 P-tuning v1 方法的缺陷，是一种参数高效的大语言模型微调方法。 微调方法在效果上可以媲美全参数微调的方式 3.P-tuning v2微调方法在自然语言理解任务上表现不佳 P-tuning v2微调方法原理方面：1.P-tuning v2微调方法在transformer 的每一层都加入了prefix、2.P-tuning v2微调方法采用了多任务学习、3.P-tuning v2微调方法prefix部分的参数不是由上一层的prefix输出来输入 常见误区：P-tuning
10.1K66编辑于 2023-10-11 - 来自专栏生信补给站
ggplot2-图形微调（1）
ggplot2包中的annotate()函数帮助用户给图形的指定位置添加注释，一般注释可以从点、线和面的角度进行修饰，对应的geom参数是text、segment、pointrange、rect。 基本图形示例： library(ggplot2) x<-c(2015,2016,2017,2018,2019,2020) y<-c(12,13,14,25,36,57) test<-data.frame )*e^-log(2,x)', parse = TRUE, size = 3, colour = 'red') p2 ? <- p1 + xlim(min(test 坐标轴刻度、标签 # X 轴每隔 2 个单位显示一个刻度 ; 改变刻度文字，label要与刻度一样多 p2 + scale_x_continuous(breaks =seq(2015, 2020, 2) , labels = c("A","B","C")) 横坐标轴相关设置 ##只去掉 X 轴的刻度标签 p4 <- p2 + theme(axis.ticks.x
1.8K30发布于 2020-08-06 - 来自专栏NLP/KG
人工智能大语言模型微调技术：SFT 监督微调、LoRA 微调方法、P-tuning v2 微调方法、Freeze 监督微调方法
P-tuning v2 微调方法 3.1 P-tuning v2 微调方法的相关技术 传统的微调方法需要微调整个预训练语言模型，对于大语言模型的微调需要大量的资源和时间，急需更加高效的微调方法。 3.2 P-tuning v2 微调方法的原理 P-tuning v2 微调方法是 P-tuning v1 微调方法的改进版，同时借鉴了 prefix-tuning 微调的方法。 3.3 P-tuning v2 微调方法优点 P-tuning v2 微调方法解决了 P-tuning v1 方法的缺陷，是一种参数高效的大语言模型微调方法。 3.P-tuning v2微调方法在自然语言理解任务上表现不佳 P-tuning v2微调方法原理方面：1.P-tuning v2微调方法在transformer的每一层都加入了prefix、2.P-tuning v2微调方法采用了多任务学习、3.P-tuning v2微调方法prefix部分的参数不是由上一层的prefix输出来输入 常见误区：P-tuning v2微调方法微调的参数对象是每一层离散表示的prefix
25.6K07编辑于 2023-07-16 Gemma2b-Instruct Lora 微调
本节我们简要介绍如何基于 transformers、peft 等框架，对 Gemma2b 模型进行 Lora 微调。Lora 是一种高效微调方法，深入了解其原理可参见博客：知乎|深入浅出 Lora。 在本节教程里，我们将微调数据集放置在根目录 /dataset。 ', cache_dir='/root/autodl-tmp', revision='master') 指令集构建 LLM 的微调一般指指令微调过程。 所谓指令微调，是说我们使用的微调数据形如： { "instruction": "回答以下用户问题，仅输出答案。", "input": "1+1等于几?" ] response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0] print(response) 完整微调脚本参考
28110编辑于 2025-07-21MiniCPM-2B-chat Lora && Full 微调
MiniCPM-2B-chat 介绍 MiniCPM 是面壁智能与清华大学自然语言处理实验室共同开源的系列端侧大模型，主体语言模型 MiniCPM-2B 仅有 24亿（2.4B）的非词嵌入参数量。 以 MiniCPM-2B 为基础构建端侧多模态大模型 MiniCPM-V，整体性能在同规模模型中实现最佳，超越基于 Phi-2 构建的现有多模态大模型，在部分评测集上达到与 9.6B Qwen-VL-Chat 一张1080/2080可高效参数微调，一张3090/4090可全参数微调，一台机器可持续训练 MiniCPM，二次开发成本较低。 ', cache_dir='/root/autodl-tmp', revision='master') 数据集构建 LLM 的微调一般指指令微调过程。 所谓指令微调，是说我们使用的微调数据形如： { "instrution":"回答以下用户问题，仅输出答案。", "input":"1+1等于几?"
50010编辑于 2025-07-21- 来自专栏Python与算法之美
用Kaggle免费GPU微调ChatGLM2
没关系，我们提供一个仅使用一条样本构成的数据集来微调ChatGLM2，并演示讲解数据的整个处理过程。 step1，SFT(指令微调)。Supervised FineTune. 人工标注数十至数百万对话数据进行初步的人类偏好对齐。 step2，RM(奖励建模)。Reward Model. 二，定义模型 下面我们将使用QLoRA算法来微调ChatGLM2模型，以便给模型注入和梦中情炉 torchkeras相关的知识。 1，LoRA LoRA是一种能够相比全参微调可以大幅节约训练时间和显存，同时微调效果基本可以相当于全参微调的算法。 2，QLoRA QLoRA是Quantized LoRA的简称，相比LoRA能够进一步节约显存占用，并提升微调效果。 QLoRA在LoRA的基础上主要有3处创新。
1.7K21编辑于 2023-09-05 Baichuan2-7B-chat lora 微调
Baichuan2-7B-chat lora 微调 概述： 本节我们简要介绍如何基于 transformers、peft 等框架，对 Baichuan2-7B-chat模型进行 Lora 微调。 Lora 是一种高效微调方法，深入了解其原理可参见博客：知乎|深入浅出Lora。 这个教程会在同目录下给大家提供一个 nodebook 文件，来让大家更好的学习。 7B-Chat',cache_dir='/root/autodl-tmp', revision='v1.0.4') 指令集构建： LLM 的微调一般指指令微调过程。 所谓指令微调，是说我们使用的微调数据形如： { "instrution":"回答以下用户问题，仅输出答案。", "input":"1+1等于几?" /output/Baichuan2", per_device_train_batch_size=8, gradient_accumulation_steps=2, logging_steps
27410编辑于 2025-07-17- 来自专栏程序随笔
ChatGLM2-6B模型的微调
ChatGLM3/ChatGLM2的源码中，比如finetune、trainer等代码，其实是copy自HuggingFace，而且其使用流程与调用机制，与HuggingFace的开发流程是一致的。 微调 在github上托管的ChatGLM源码包中，详细的介绍了基于p-tuning的微调策略。 其源码模块中已经准备好了脚本文件 train.sh ，该文件包含所有相关的配置参数，根据微调后的配置调整脚本文件，一键运行即可。 微调并执行后，会保存并生成checkpoint-xxx文件。 模型部署 有两种方式用来运行微调后的模型： 基于Huggingface的开发规范，将原模型超参数文件与微调后的超参数文件一起加载，并调用。 调整 web_demo.sh 文件中的路径配置，运行即可。 参考 ChatGLM2-6B微调视频讲解 基于第二代 ChatGLM2-6B P-Tuning v2 微调训练医疗问答任务 官方p-tuning微调文档
59710编辑于 2023-12-18 - 来自专栏AI
微调
可以进行微调的模型有哪些？GPT-4的微调目前处于实验性访问计划中 - 符合条件的用户可以在创建新的微调任务时在微调界面上申请访问权限。 step,train_loss,train_accuracy,valid_loss,valid_mean_token_accuracy1,1.52347,0.0,,2,0.57719,0.0,,3,3.63525,0.0 迭代超参数我们允许您指定以下超参数：纪元数学习率倍增器批处理大小我们建议最初在不指定任何超参数的情况下进行训练，让我们根据数据集大小为您选择默认值，然后根据观察到的情况进行调整：如果模型不如预期地跟随训练数据增加1或2个纪元数这在一些任务中更为常见 如果模型比预期的不够多样化减少1或2个纪元数这在存在广泛可能的良好完成情况的任务中更为常见。 client.fine_tuning.jobs.create( training_file="file-abc123", model="gpt-3.5-turbo", hyperparameters={ "n_epochs":2
70910编辑于 2024-04-20 - 来自专栏深度学习与python
GPT 3.5 与 Llama 2 微调的综合比较
作者 | Ragntune 译者 | 明知山 策划 | 褚杏娟 在本文中，我将分享我通过 SQL 和函数表示任务对 Llama 2 和 GPT 3.5 进行微调的比较实验。 对 GPT 3.5 进行微调的成本是很高的。我想通过这个实验看看手动微调模型是否可以在成本很低的情况下让性能接近 GPT 3.5。有趣的是，它们确实可以！ 评估工具会构建一个虚拟数据库，并将实际的输出与 GPT3.5 和 Llama 2 的查询输出进行比较。 结 论 总的来说，通过这个经验，我觉得对 GPT 3.5 进行微调是为了初始验证或构建 MVP，而除此之外，像 Llama 2 这样的模型可能是你最好的选择。 为什么要对 GPT 3.5 进行微调？ 你想要证实微调是解决给定任务 / 数据集的正确方法； 你想要全托管的体验。 为什么要对像 Llama 2 进行微调？ 你想省钱！
54830编辑于 2023-10-02 - 来自专栏OpenMMLab
不到 200 行代码就能微调 Llama-2！
在收到消息的第一时间，我就冲进了官方仓库：llama2-recipes 打算体验一下 llama-2 的训练流程。 在解决这个小问题之后，Llama-2 就能正常训练了，再次给 Meta AI 的开源精神点赞（有图有真相）！ 经历了这个小插曲后，我也差不多摸清楚了 Llama-2 的训练流程，正如论文里所说，它是用 FSDP 进行训练的，诶？ FSDP，MMEngine v0.8.0 不也支持了 FSDP 训练么，于是乎，我就基于 MMEngine 的新特性实现了 Llama-2 的训练流程。 要是大家 star 给力，我们也会尽快提供使用 DeepSpeed 和 ColossalAI 微调的示例，以及中文数据集训练的示例~ https://github.com/open-mmlab/mmengine
1.2K20编辑于 2023-08-21 - 来自专栏Python与算法之美
单样本微调给ChatGLM2注入知识~
前方干货预警：这可能也是一篇会改变你对LLM微调范式，以及对LLM原理理解的文章。 同时这也是一篇非常有趣好玩，具有强大实操性的ChatGLM2微调喂饭级教程。 我们演示了使用AdaLoRA算法，使用1条样本对ChatGLM2-6b实施微调。 (2) LLM是一种类似Key-Value形式的知识数据库，支持增删改查。通过微调可以增删修改知识，通过条件生成可以查询提取知识。 (3) LoRA微调是一种高效的融入学习算法。 ,history = []) print(response) 七，总结延伸 我们演示了使用AdaLoRA算法，使用1条样本对ChatGLM2实施微调。 summary: (1) 只需要1条样本，很少的训练时间，就可以通过微调给LLM注入知识。 (2) LLM是一种知识数据库，支持增删改查。通过微调可以增删修改知识，通过条件生成可以查询提取知识。
1.2K20编辑于 2023-09-05 InternLM2-7B-chat Xtuner Qlora 微调
InternLM2-7B-chat Xtuner Qlora 微调 Xtuner介绍 XTuner是上海人工智能实验室开发的低成本大模型训练工具箱，XTuner 是一个高效、灵活、全能的轻量化大模型微调工具库 最低只需 8GB 显存，就可以微调InternLM2-7B模型，打造专属于你的 AI 助手。 灵活 支持多种大语言模型，包括但不限于 InternLM、Mixtral-8x7B、Llama2、ChatGLM、Qwen、Baichuan。 支持多模态图文模型 LLaVA 的预训练与微调。 可以通过Xtuner查看可配置文件 xtuner list-cfg 由于我们本次的基座微调模型为internLM2-chat-7b，所以我们可以查看Xtuner现在在InternLM2下已经支持了哪些配置文件 微调启动 xtuner train /root/autodl-tmp/ft-learn/config/internlm2_chat_7b_qlora_oasst1_e3_career_coach.py
58610编辑于 2025-07-17- 来自专栏DeepHub IMBA
Llama-2 推理和微调的硬件要求总结：RTX 3080 就可以微调最小模型
大语言模型微调是指对已经预训练的大型语言模型（例如Llama-2，Falcon等）进行额外的训练，以使其适应特定任务或领域的需求。 微调通常需要大量的计算资源，但是通过量化和Lora等方法，我们也可以在消费级的GPU上来微调测试，但是消费级GPU也无法承载比较大的模型，经过我的测试，7B的模型可以在3080（8G）上跑起来，这对于我们进行简单的研究是非常有帮助的 这里做的测试是使用一个小的(65MB文本)自定义数据集上微调lama-2 - 7b (~7GB)。 可以看到3080非常耗电，训练时最大耗电364瓦(PC总耗电超过500瓦)。 最后我们再整理个列表，大概看看各个模型都需要什么样的内存，以下只是推理，不包括微调，如果使用微调，大概需要再加20%（LORA）。 LLaMA-7B 建议使用至少6GB VRAM的GPU。 适合此型号的gpu示例包括A100 40GB, 2x3090, 2x4090, A40, RTX A6000或8000。
7.9K70编辑于 2023-09-14 - 来自专栏DeepHub IMBA
使用QLoRA对Llama 2进行微调的详细笔记
使用QLoRA对Llama 2进行微调是我们常用的一个方法，但是在微调时会遇到各种各样的问题，所以在本文中，将尝试以详细注释的方式给出一些常见问题的答案。 lama-2 - 7b-chat-hf。 我们在new_model名称llama-2-7b-miniguanaco中看到了同样的规则，这是我们分配给微调模型的名称。这里附加了在miniguanaco上进行微调的数据集的名称。 我们做个简单的计算：如果使用Llama-2-7B(70亿params)和FP16(没有量化)，我们得到7B × 2字节= 14 GB(所需的VRAM)。 本文是一个良好的开端，因为可以把我们在这里学到的大部分东西应用到微调任何LLM的任务中。关于微调Llama 2，我们的流程已经介绍完毕了，但是我们如何才能正确地评估我们的微调性能?
7K31编辑于 2023-09-22 spaCy携手Transformers：微调BERT、XLNet和GPT-2
spaCy携手Transformers：微调BERT、XLNet和GPT-2像BERT、GPT-2和XLNet这样的大型Transformer模型已经在几乎所有NLP排行榜上树立了新的准确率标杆。 该库支持通过spaCy标准的 nlp.update 训练API对Transformer模型进行微调。 看似微小的细节，比如“分类”（class）词元应该放在句首（如BERT）还是句尾（如XLNet），对于有效的微调会产生很大影响。 针对您的任务微调预训练的Transformer模型Peters等人（2019）对两种迁移学习方法进行了详细研究：微调 () 和 特征提取 (❄️)。 许多分割相当令人惊讶，例如GPT-2分词器决定将“Laced”分成两个词元：“L”和“aced”。
6610编辑于 2026-03-16XTuner 微调
快速开始 这里我们用 internlm2_5-20b-chat 模型，通过 QLoRA 的方式来微调一个自己的小助手认知作为案例来进行演示。 xtuner train 命令用于启动模型微调进程。该命令需要一个参数：CONFIG 用于指定微调配置文件。 对于全量微调的模型（full）其实是不需要进行整合这一步的，因为全量微调修改的是原模型的权重而非微调一个新的 Adapter ，因此是不需要进行模型整合的。 增量预训练微调 定义一些基本方法。 在 PART 2 的部分，由于我们复制的配置文件是全参数微调的配置，而我们希望使用 QLoRA 算法进行微调，所以可以添加 QLoRA 算法的配置。
47510编辑于 2024-10-10- 来自专栏数据库相关
binlog2sql在MySQL8下的微调
binlog2sql 默认的requirements中的依赖包版本比较低，不适合mysql8， 需要用如下的几个包： $ cat .. /requirements.txt PyMySQL==0.9.3 wheel==0.29.0 mysql-replication==0.21 此外，为了防止遇到乱码问题，还需要改下 binlog2sql_util.py part = '' part += c if part: yield part[::-1] 其它可以做的改动（非必须） vim binlog2sql.py 修改下里面的取server_id的逻辑，以便支持多个binlog2sql同时处于--stop-never模式运行 import random cursor.execute(
53020编辑于 2022-01-11 - 来自专栏AI理论与前沿
对于大模型，到底微调还是不微调？
最重要的是，大型模型的微调需要更大的资源和商业硬件。下表 1 列出了在三种情况下，微调 Llama 2 7B 和 Llama 2 13B 模型的峰值 GPU 内存使用量。 QLoRA 这样的算法使得使用有限资源对大模型进行微调变得更加可行。作为示例，表 1 显示了 Llama 2 7B 的三种微调模式（全微调、LoRA 和 QLoRA）的峰值 GPU 内存。 表 1：在 Llama 2 7B 上使用不同微调方法（[来源](https://github.com/pytorch/torchtune? 1.4 成本节约微调可以将 Llama 2 70B/GPT-4 等大模型的技能提炼到较小的模型中，如 Llama 2 7B，从而在不影响质量的情况下降低成本和延迟。 我们提供三个示例：微调 LLM 以更好地使用或忽略来自检索器的上下文微调 LLM 评审模型来评估其他 LLM 的指标，如扎根性、合规性或有用性微调 LLM 来增加上下文窗口2 微调与其他领域适应技术的比较
92700编辑于 2024-09-17
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