baichuan Qlora Tuning

Baichuan-qlora-tuning

Qloraに基づいて、指示はBaichuan-7Bのビッグモデルに微調整されています。

頼る

 mpi4py
transformers == 4.28 . 1
peft == 0.3 . 0
icetk
deepspeed == 0.9 . 2
accelerate
cpm_kernels
sentencepiece == 0.1 . 99
peft = 0.3 . 0
torch = 2.0 . 0 

最新バージョンは大丈夫です。

ディレクトリ構造

 --data
----msra
------train.txt
------eval.txt
--checkpoint
----baichuan
------adapter_model
--model_hub
----baichuan-7B
--baichuan_qlora.py  # 训练
--dataset.py  # 处理数据
--predict.py  # 交互式闲聊
--test_baichuan.py  # 测试baichuan模型
--train.log  # 训练日志

一般的な手順

データ形式

train.txtおよびeval.txtのデータ形式は同じであり、各動作はサンプルです。これは具体的には次のとおりです。

{ "instruct" : "你现在是一个实体识别模型，你需要提取文本里面的人名、地名、机构名，如果存在结果，返回'实体_实体类型'，不同实体间用n分隔。如果没有结果，回答'没有'。" , "query" : "文本：因有关日寇在京掠夺文物详情，藏界较为重视，也是我们收藏北京史料中的要件之一。" , "answer" : "日_地名n京_地名n北京_地名" }

指示は命令であり、クエリはテキストであり、回答は結果です。それはあなた自身のデータに基づいて単独で構築できます。

これらの3つの列の名前は、baichuan_qlora.pyで定義できます。

電車

ハグの顔に移動して、baichuan-7bの関連ファイルをmodel_hub/baichuan-7bにダウンロードします。ダウンロードが完了したら、 python test_baichuan.ptを使用してモデルをテストできます。データセットを構築した後、直接実行します。

 python baichaun_qlora . py 

予測する

トレーニングが完了した後、次の指示を使用して予測を行うことができます。

 python predict . py - - model_name "baichuan" - - base_model "./model_hub/baichuan-7B" - - tokenizer_path "./model_hub/baichuan-7B" - - lora_model "./checkpoint/baichuan/adapter_model" - - with_prompt - - interactive

予測の結果：

加载模型耗时： 0.6068947672843933分钟
loading peft model
Start inference with instruction mode .
== == == == == == == == == == == == == == == == == == == == == == == == == == == == == == == == == == == == == == == == == == =
+ 当前使用的模型是： baichuan
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
+ 该模式下仅支持单轮问答，无多轮对话能力。
== == == == == == == == == == == == == == == == == == == == == == == == == == == == == == == == == == == == == == == == == == =
Input :你现在是一个实体识别模型，你需要提取文本里面的人名、地名、机构名，如果存在结果，返回'实体_实体类型' ，不同实体间用n分隔。如果没有结果，回答'没有' 。文本：我们是受到郑振铎先生、阿英先生著作的启示，从个人条件出发，瞄准现代出版史研究的空白，重点集藏解放区、国民党毁禁出版物。
Response :  郑振铎_人名
阿英_人名


Input :你现在是一个实体识别模型，你需要提取文本里面的人名、地名、机构名，如果存在结果，返回'实体_实体类型' ，不同实体间用n分隔。如果没有结果，回答'没有' 。文本：藏书家、作家姜德明先生在1997年出版的书话专集《文林枝叶》中以“爱书的朋友”为题，详细介绍了我们夫妇的藏品及三口之家以书为友、好乐清贫的逸闻趣事。
Response :  姜德明_人名


Input :你现在是一个实体识别模型，你需要提取文本里面的人名、地名、机构名，如果存在结果，返回'实体_实体类型' ，不同实体间用n分隔。如果没有结果，回答'没有' 。文本：去年，我们又被评为“北京市首届家庭藏书状元明星户”。
Response :  北京_地名

特定の効果がありますが、あまり良くありません。パラメーターとトレーニングの調整が長い間必要とされる場合があります。

予測されたビデオメモリ：

補充します

• **独自のデータをトレーニングする方法は？ **上記のデータに必要な形式を作成し、Baichuan_Qloraのデータのアドレスを変更するだけで、もちろん、他のパラメーターを変更することもできます。
• 他のモデルの使用方法は？他のモデル間の違いは、次の2つの側面にあります。1。データの入力形式は異なります。 2。モデル読み込み方法は異なります。 chatglm、llama、belleについては、以前にしたことを参照できます：https：//github.com/taishan1994/qlora-chinese-llm

参照してください

https://github.com/wp931120/baichuan_sft_lora

https://github.com/baichuan-inc/baichuan-7b

https://github.com/artidoro/qlora/

https://github.com/taishan1994/qlora-chinese-llm