QLoRA

QLoRa使用教程

一、定义定义案例1二、实现定义QLoRa:量化+LoRa.网址：https://huggingface.co/docs/peft/main/en/developer_guides/quantization
云帆@·2024-09-13 03:12

大模型基础知识-LoRA与QLoRA

介绍LoRA与QLoRA1.LoRA(Low-RankAdaptation)LoRA是一种用于大规模语言模型(LLM)的参数高效微调技术，旨在减少微调大模型所需的计算资源和存储空间。
破壁者-燕·2024-09-13 03:12

“erfinv_vml_cpu“ not implemented for ‘Half‘

在复现qwen-vl的qlora的时候报错，"erfinv_vml_cpu"notimplementedfor'Half'，具体原因是这个文件里的.cache/huggingface/modules/transformers_modules
wkk15903468980·2024-02-04 12:55

大模型面试题总结

向量库的文档对话基础面2.基于LLM+向量库的文档对话优化面3.LangChain的概念面试问题4.LangChain的一些模块提问5.LangChain的业务提问6.LangChain的问题解决五、LoRA、QLoRA
谢白羽·2024-01-25 08:32

书生·浦语大模型实战营第四次课堂笔记

但是还是看看视频吧微调是在海量的文本内容的基础上以无监督或半监督的方式进行训练的qlora是对lora的一种改进~感觉就是更高级点的工具对话模版~XTuner介
Unicornlyy·2024-01-25 07:59

书生·浦语大模型实战营-学习笔记4

指令跟随指令跟随微调数据是一问一答的形式对话模板构建每个开源模型使用的对话模板都不相同指令微调原理：由于只有答案部分是我们期望模型来进行回答的内容，所以我们只对答案部分进行损失的计算增量预训练微调数据都是陈述句，没有问答形式LoRA&QLoRAXTuner中使用的微调原理：LoRA&QLoRA
Kinno酱·2024-01-24 05:22

书生·浦语大模型实战营笔记-第四节 XTuner 大模型单卡低成本微调实战

·浦语大模型实战营笔记第四节XTuner大模型单卡低成本微调实战文章目录书生·浦语大模型实战营笔记前言一、Finetune简介1.1两种微调模式的简介1.2指令微调1.3增量预训练微调1.4LoRa与QLoRa
biscuit279·2024-01-19 17:29

大模型学习与实践笔记（六）

一、finetune简介两种微调模式：增量预训练与指令跟随1.增量预训练2.指令微调二、LoRA与QLoRA介绍三、XTuner介绍四、低显存玩转LLM的方法
AllYoung_362·2024-01-19 10:24

十分钟读完「降低 LLaMA 模型微调内存占用的QLoRA」论文

QLoRA提出内存高效的微调方法！
夕小瑶·2024-01-18 12:45

书生·浦语大模型实战营笔记（四）

在某些场景下效果不好，需要根据具体场景进行微调增量预训练：投喂垂类领域知识陈述形式，无问答，即只有assistant指令跟随：system-user-assistantXTunerXTuner的原理是LoRA和QLoRA
三省斋主·2024-01-15 07:09

Phi-2小语言模型QLoRA微调教程

前言就在不久前，微软正式发布了一个27亿参数的语言模型——Phi-2。这是一种文本到文本的人工智能程序，具有出色的推理和语言理解能力。同时，微软研究院也在官方X平台上声称：“Phi-2的性能优于其他现有的小型语言模型，但它足够小，可以在笔记本电脑或者移动设备上运行”。微软通过时下一些如BigBenchHard(BBH)、常识推理（PIQA、WinoGrande、ARCeasy和Challenge、
羽星_s·2024-01-13 10:28

一次QLoRA微调实践

本文作者使用一种名为QLoRA的方法，通过量化和LoRA技术对MoE模型Mixtral-8x7B进行微调，以期大幅提高其性
Baihai IDP·2024-01-11 18:15

模型量化和边缘人工智能的曙光

广义训练后量化(GPTQ)、低秩适应(LoRA)和量化低秩适应(QLoRA)等突破有可能在数据生成时促进实时分析和决策。边
网络研究院·2023-12-28 18:59

ChatGLM2-6B微调实践-QLora方案

ChatGLM2-6B微调实践-QLora方案环境部署Lora微调项目部署准备数据集修改训练脚本adapter推理模型合并与量化合并后的模型推理参数调优微调过程中遇到的问题参考：环境部署申请阿里云GPU
我在北国不背锅·2023-12-27 15:25

初探大模型微调

一切的一切，都得益于LoRA、QLoRA微调方法，没有A100一样可以微调大模型（用309024G显存微调70亿参数的baichuan绰绰有余，甚至参数量小一点的模型3060也能跑）。
指间理想·2023-12-26 23:09

QLoRA论文概述

QLORA:EfficientFinetuningofQuantizedLLMsQLoRA论文概述前言（省流版本）摘要论文十问实验实验1数据集和模型实验结论实验2数据集和模型实验结论局限性模型尺度数据集其他微调方法
江小皮不皮·2023-12-18 03:06

简述大模型微调方案：Prefix-Tuning Prompt-Tuning P-Tuning Lora QLora IA3 PEFT

PrefixTuning2021年斯坦福的研究人员在论文《Prefix-Tuning:OptimizingContinuousPromptsforGeneration》中提出了PrefixTuning方法。与Full-finetuning更新所有参数的方式不同，该方法是在输入token之前构造一段任务相关的virtualtokens作为Prefix，然后训练的时候只更新Prefix部分的参数，而T
O&REO·2023-12-15 13:26

3分钟探索生成式AI｜针对现有的大语言模型做微调

什么是LoRA/QLoRA？谈谈人工智能的知识底座。以上如果有你想了解的内容，观看本期视频，跟随亚马逊云科技资深开发者布道师黄浩文的脚步，我们一同学习“生成式AI”。
亚马逊云开发者·2023-11-26 07:44

LoRA和QLoRA微调语言大模型：数百次实验后的见解

本文作者SebastianRaschka通过成百上千次实验，他为使用LoRA和QLoRA对LLM进行微调提供了实用见解，包括节省内存、选择最佳配置等。
OneFlow深度学习框架·2023-11-10 15:55

ChatGLM2-6B部署

-知乎大模型参数高效微调技术原理综述（五）-LoRA、AdaLoRA、QLoRA-知乎GitHub-THUDM/ChatGLM2-6B:ChatGLM2-6B:AnOpenBilingualChatLLM
NUDT肖·2023-10-30 03:11

Qwen7b微调保姆级教程

我们构造了一个修改大模型自我认知的3轮对话的玩具数据集，使用QLoRA算法，只需要5分钟的训练时间，就可以完成微调，并成功修改了LLM模型的自我认知(以Qwen7b-Chat为例)。
算法美食屋·2023-10-30 03:41

微调llama2模型教程：创建自己的Python代码生成器

微调llama2模型教程：创建自己的Python代码生成器deephub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。
学习3人组·2023-10-21 16:46

Generative AI 新世界 | 大模型参数高效微调和量化原理概述

接下来的两期文章，我们将探讨如何利用HuggingFace的参数高效微调(PEFT)库和QLoRA量化技术，使用单个实例对大型
亚马逊云开发者·2023-10-19 00:59

大模型微调技术：LoRA与QLoRA的比较与选择

大模型微调技术LoRA与QLoRA在人工智能领域，大规模模型的使用一直在推动着技术的进步。然而，这些模型的训练和微调成本高昂，尤其是对于缺乏足够计算资源和存储容量的终端用户来说。
ASS-ASH·2023-10-13 08:51

Generative AI 新世界 | 扩散模型原理的代码实践之采样篇

在上一期的文章中，探讨了在AmazonSageMakerStudio上使用QLoRA等量化技术微调Falcon40B大语言模型。
亚马逊云开发者·2023-10-07 22:20

大模型参数高效微调技术原理综述 之 LoRA、AdaLoRA、QLoRA

来自：吃果冻不吐果冻皮进NLP群—>加入NLP交流群随着，ChatGPT迅速爆火，引发了大模型的时代变革。然而对于普通大众来说，进行大模型的预训练或者全量微调遥不可及。由此，催生了各种参数高效微调技术，让科研人员或者普通开发者有机会尝试微调大模型。因此，该技术值得我们进行深入分析其背后的机理，本系列大体分七篇文章进行讲解。大模型参数高效微调技术原理综述（一）-背景、参数高效微调简介大模型参数高效微
zenRRan·2023-09-28 03:26

LLaMA Efficient Tuning 主流大模型的高效工具【预训练+指令监督微调】

LLaMAEfficientTuning的简介2023年6月发布的LLaMAEfficientTuning，它是一款可高效微调【全参数/LoRA/QLoRA】主流大模型【ChatGLM2/LLaMA2/
张志翔的博客·2023-09-26 19:59

Generative AI 新世界 | 扩散模型原理的代码实践之采样篇

在上一期的文章中，探讨了在AmazonSageMakerStudio上使用QLoRA等量化技术微调Falcon40B大语言模型。
·2023-09-25 19:00

Generative AI 新世界 | 扩散模型原理的代码实践之采样篇

在上一期的文章中，探讨了在AmazonSageMakerStudio上使用QLoRA等量化技术微调Falcon40B大语言模型。
亚马逊云开发者·2023-09-25 19:51

Generative AI 新世界 | 扩散模型原理的代码实践之采样篇

在上一期的文章中，探讨了在AmazonSageMakerStudio上使用QLoRA等量化技术微调Falcon40B大语言模型。
亚马逊云开发者·2023-09-25 19:45

Generative AI 新世界 | Falcon 40B 大模型微调和量化实践

本文作者黄浩文亚马逊云科技资深开发者布道师在上一期的文章中，我们一起梳理了大模型参数高效微调（PEFT）和QLoRA量化技术背后的理论基础。
亚马逊云开发者·2023-09-24 02:25

使用QLoRA对Llama 2进行微调的详细笔记

使用QLoRA对Llama2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。
·2023-09-21 12:44

LLM微调（一）| 单GPU使用QLoRA微调Llama 2.0实战

使用QLoRA微调LLaMA2安装环境pipinstalltransfor
wshzd·2023-09-20 20:30

ChatGLM 通俗理解大模型的各大微调方法：从LoRA、QLoRA到P-Tuning V1/V2

前言PEFT方法仅微调少量(额外)模型参数，同时冻结预训练LLM的大部分参数第一部分高效参数微调的发展史1.1Google之AdapterTuning：嵌入在transformer里原有参数不变只微调新增的Adapter谷歌的研究人员首次在论文《Parameter-EfficientTransferLearningforNLP》提出针对BERT的PEFT微调方式，拉开了PEFT研究的序幕。他们指出
张志翔的博客·2023-09-19 09:40

基于Falcon-7B模型的QLoRA微调实操：构建面向心理健康领域的Chatbot

作者详细介绍了如何使用QLoRA技术针对Falcon-7B大语言模型进行微调，使之在消费级GPU上进行微调而不会出现outofmemory（内存不足错误），从而创造一个能够准确、连贯的回答心理健康问题的
·2023-09-18 15:01

基于Falcon-7B模型的QLoRA微调实操：构建面向心理健康领域的Chatbot

作者详细介绍了如何使用QLoRA技术针对Falcon-7B大语言模型进行微调，使之在消费级GPU上进行微调而不会出现outofmemory（内存不足错误），从而创造一个能够准确、连贯的回答心理健康问题的
Baihai IDP·2023-09-18 15:18

使用 LoRA 和 QLoRA 对大型语言模型进行参数高效的微调

我们将揭开PEFT的优点和缺点，深入研究PEFT技术的复杂类别，并破译两种卓越技术的内部工作原理：低秩适应（LoRA）和量化低秩适应（QLoRA）。
TD程序员·2023-09-15 09:37

微调llama2模型教程：创建自己的Python代码生成器

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。
·2023-09-04 23:09

量化QAT QLoRA GPTQ

模型量化的思路可以分为PTQ（Post-TrainingQuantization，训练后量化）和QAT（QuantizationAwareTraining，在量化过程中进行梯度反传更新权重，例如QLoRA
taoqick·2023-08-27 11:07

微调llama2模型教程：创建自己的Python代码生成器

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。
·2023-08-25 11:34

LLM低成本微调方法

这里介绍三种主流方法：冻结，P-tuning，QLoRA。
tzc_fly·2023-08-24 08:01

QLoRA：一种高效LLMs微调方法，48G内存可调65B 模型，调优模型Guanaco 堪比Chatgpt的99.3%！

作者提出了QLoRA，它是一种「高效的微调方法」，可以在保持完整的16位微调任务性能的情况下，将内存使用降低到足以「在单个48GBGPU上微调650亿参数模型」。
u013250861·2023-08-06 10:52

QLORA_量化LLMA的有效微调

文章目录摘要1、简介2、背景3、QLORA微调4、QLoRAvs.标准微调5、用QLoRA推动聊天机器人达到最高水平5.1、实验设置5.2、评价5.3、Guanaco:在OASST1上使用QLORA训练的最先进的聊天机器人
静静AI学堂·2023-08-06 10:51

【论文精读】QLORA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs

QLORA:EfficientFinetuningofQuantizedLLMs前言AbstractIntroductionBackgroundBlock-wisek-bitQuantizationLow-rankAdaptersMemoryRequirementofParameter-EfficientFinetuningQLORAFinetuning4
HERODING77·2023-08-06 10:21

从 0 到 1！得物如何打造通用大模型训练和推理平台

我们调研了LORA与QLORA等微调训
得物技术·2023-07-31 19:50

复现qlora 微调bloom7b时的环境配置，出现CUDA Setup failed despite GPU being available.

其中，bitsandbytes安装0.39.0出现：CUDASetupfaileddespiteGPUbeingavailable.Pleaserunthefollowingcommandtogetmoreinformation。需要手动安装：使用下面步骤手动安装：pipuninstallbitsandbytes--yes#ifyoualreadyinstalleditwithpipgitclon
samoyan·2023-07-27 04:32

LLM模型微调方法及经验总结

文章目录微调方法Freeze方法P-tuning方法prefix-tuningPromptTuningP-tuningv1P-tuningv2Lora方法Qlora方法微调经验模型选择模型大小选择数据处理微调方案英文模型需要做词表扩充吗
dzysunshine·2023-07-20 02:35

LLM Prompt Technique 论文精读-2

持续更新中…LLMPromptTechnique论文精读-1QLoRA:EfficientFinetuningofQuantizedLLMs链接：https://arxiv.org/abs/2305.14314
Zeeland·2023-07-17 13:19

QLORA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs大模型论文讲解

主要是为了更好地理解Qlora如何利用量化较少训练内存，学习永无止境，紧随其后；QLORA首次提出了量化4bit而没有任何性能的损失，作者提出了一种新的高精度技术来量化预训练模型参数到4bit，并且添加了一个小的可学习的低秩适配权重
chenmingwei000·2023-06-22 11:02

QLoRa：在消费级GPU上微调大型语言模型

而QLoRa(Dettmersetal.，2023)，只需使用一个A100即可完成此操作。在这篇文章中将介绍QLoRa。包括描述它是如何工作的，以及如何使用它在GPU上微调具有200亿个参
·2023-06-17 13:12
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