flan t5 fine tune

微調Flan-T5

該項目旨在使用擁抱Face的變形金剛庫微調Flan-T5語言模型。通過遵循以下步驟，您可以微調模型並將其用於推理。

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先決條件

在開始之前，請確保您有以下內容：

• 擁抱面部API令牌（HF令牌）
• Python安裝在您的系統上
• 支持CUDA的GPU（用於培訓）

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設定

1. 將此存儲庫克隆到您的本地計算機。

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

2. 使用以下命令安裝所需軟件包：

   pip install -r requirements.txt

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微調Flan-T5

有四種可用的微調方法：

1. 添加微調：添加培訓層。

   python additive-fine-tuning.py

2. 完整的微調：訓練模型的所有權重。

   python full-fine-tuning.py

3. 選擇性微調：選擇原始模型的特定層進行訓練。

   python selective-fine-tuning.py

4. 模板微調：使用預定義的模板進行訓練。可以根據需要修改模板。

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自定義數據攝入

要攝取自己的數據以進行微調，請修改腳本中的代碼以加載數據集。這是加載文本數據集的示例：

 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模型執行推理，您可以使用以下腳本：

1. 使用正向通行證生成：此腳本使用正向通行方法演示生成文本。

   python generate-using-forward.py

2. 主要推斷腳本：此腳本提供了一種從模型生成輸出的直接方法。

   python main.py

示例推理

您可以修改main.py文件中的輸入文本以測試模型：

 input_text = [ "What is FAANG?" ]

這將根據提供的輸入生成輸出。

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快樂的微調！

可以隨意根據需要修改特定任務和數據集的腳本。如果遇到任何問題，請檢查擁抱的面部文檔或向社區尋求幫助。

讀書我結構的摘要

• 標題和簡介：描述項目的目的。
• 先決條件：列出必要的要求。
• 設置：克隆回購，設置環境和安裝依賴項的說明。
• 微調方法：詳細說明可用於微調的四種方法。
• 自定義數據攝入：提供瞭如何加載自定義數據集的示例。
• 推理：說明如何使用微型模型（包括示例腳本）運行推理。
• 結論：鼓勵用戶修改腳本並在需要時尋求幫助。

根據您的特定需求，請隨時進一步調整所有部分！