e5 mistral 7b instruct

e5-組7B教學

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

準備數據

運行prepare_dataset ，以創建一個與SNLI的Postive和負面對的相似性數據集。

python prepare_dataset.py

運行模型

設置模型緩存文件夾export TRANSFORMERS_CACHE=.cache/

首先，運行accelerate config --config_file ds_zero3_cpu.yaml

在此處查看單個GPU的示例文件

以下給定參數是從紙上取出的。調整對數據集和用戶酶的重新調整。

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

從這裡複製損失函數 - > https：//github.com/relbers/info-nce-pytorch