flan t5 fine tune

微调Flan-T5

该项目旨在使用拥抱Face的变形金刚库微调Flan-T5语言模型。通过遵循以下步骤，您可以微调模型并将其用于推理。

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先决条件

在开始之前，请确保您有以下内容：

• 拥抱面部API令牌（HF令牌）
• Python安装在您的系统上
• 支持CUDA的GPU（用于培训）

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设置

1. 将此存储库克隆到您的本地计算机。

   git clone https://github.com/mltrev23/Fine-Tuning-LLaMA-2/

2. 使用以下命令安装所需软件包：

   pip install -r requirements.txt

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微调Flan-T5

有四种可用的微调方法：

1. 添加微调：添加培训层。

   python additive-fine-tuning.py

2. 完整的微调：训练模型的所有权重。

   python full-fine-tuning.py

3. 选择性微调：选择原始模型的特定层进行训练。

   python selective-fine-tuning.py

4. 模板微调：使用预定义的模板进行训练。可以根据需要修改模板。

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自定义数据摄入

要摄取自己的数据以进行微调，请修改脚本中的代码以加载数据集。这是加载文本数据集的示例：

 from transformers import LineByLineTextDataset

dataset = LineByLineTextDataset ( tokenizer = tokenizer , file_path = 'datasets/bittensor.txt' , block_size = 128 )

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推理

要使用微型Flan-T5模型执行推理，您可以使用以下脚本：

1. 使用正向通行证生成：此脚本使用正向通行方法演示生成文本。

   python generate-using-forward.py

2. 主要推断脚本：此脚本提供了一种从模型生成输出的直接方法。

   python main.py

示例推理

您可以修改main.py文件中的输入文本以测试模型：

 input_text = [ "What is FAANG?" ]

这将根据提供的输入生成输出。

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快乐的微调！

可以随意根据需要修改特定任务和数据集的脚本。如果遇到任何问题，请检查拥抱的面部文档或向社区寻求帮助。

读书我结构的摘要

• 标题和简介：描述项目的目的。
• 先决条件：列出必要的要求。
• 设置：克隆回购，设置环境和安装依赖项的说明。
• 微调方法：详细说明可用于微调的四种方法。
• 自定义数据摄入：提供了如何加载自定义数据集的示例。
• 推理：说明如何使用微型模型（包括示例脚本）运行推理。
• 结论：鼓励用户修改脚本并在需要时寻求帮助。

根据您的特定需求，请随时进一步调整所有部分！