e5 mistral 7b instruct

e5-组7B教学

docker build -t pytorch . 

docker run --gpus=all --ipc=host --ulimit memlock=-1 --ulimit stack=67108864 -it --rm -v $( pwd ) :/e5-mistral-7b-instruct/ pytorch bash

准备数据

运行prepare_dataset ，以创建一个与SNLI的Postive和负面对的相似性数据集。

python prepare_dataset.py

运行模型

设置模型缓存文件夹export TRANSFORMERS_CACHE=.cache/

首先，运行accelerate config --config_file ds_zero3_cpu.yaml

在此处查看单个GPU的示例文件

以下给定参数是从纸上取出的。调整对数据集和用户酶的重新调整。

accelerate launch 
    --config_file ds_zero3_cpu.yaml 
    peft_lora_embedding_semantic_search.py 
    --dataset_name similarity_dataset 
    --max_length 512 
    --model_name_or_path intfloat/e5-mistral-7b-instruct 
    --per_device_train_batch_size 1 
    --per_device_eval_batch_size 1 
    --learning_rate 0.0001 
    --weight_decay 0.01 
    --max_train_steps 1000 
    --gradient_accumulation_steps 2048 
    --lr_scheduler_type linear 
    --num_warmup_steps 100 
    --output_dir trained_model 
    --use_peft

从这里复制损失函数 - > https：//github.com/relbers/info-nce-pytorch