2024年11月3日 · 本文介绍了如何使用原始LLama模型通过Lora方法进行微调，包括环境准备、模型转换、微调过程、遇到的问题及解决方案，展示了从头开始微调的完整流程和初步效果。

2024年6月12日 · 本节我们简要介绍如何基于 transformers、peft 等框架，对 LLaMA3-8B-Instruct 模型 进行 Lora 微调。 Lora 是一种高效微调方法，深入了解其原理可参见博客： 知乎|深入浅出 Lora。

本教程主要介绍如何使用自定义数据集对大型生成式语言模型 (如Llama2)进行指令微调。 阅读本记录需要你对LLM，transformers库，huggingface等内容有一定了解。 huggingface的trl库有专用于模型指令微调的SFTTrainer，封装度较高，上手难度小，本文将基于此简单介绍整个微调流程，即如何跑通SFTTrainer。 官方文档 中提供了更多的详细案例和参数说明，有兴趣的同学可以自行参考。 实践过程中，根据代码运行环境以及任务的不同。 可能要设置一些其他的参数或者 …

PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning），允许以最少的资源和成本微调模型。 有两种重要的 PEFT 方法：LoRA（Low Rank Adaptation）和 QLoRA（Quantized LoRA），其中预训练模型分别作为量化的 8 位和 4 位权重加载到 GPU。

2024年7月24日 · This is where Low-Rank Adaptation (LoRA) comes in. LoRA is a technique designed to efficiently fine-tune large language models by reducing the number of trainable parameters while maintaining model performance. The main idea of LoRA is to approximate the weight updates required for fine-tuning using low-rank matrices.

本节我们简要介绍如何基于 transformers、peft 等框架，对 LLaMA3-8B-Instruct 模型进行 Lora 微调。 Lora 是一种高效微调方法，深入了解其原理可参见博客： 知乎|深入浅出 Lora。

LoRA 的原理其实并不复杂，它的核心思想是在原始预训练语言模型旁边增加一个旁路，做一个降维再升维的操作，来模拟所谓的 intrinsic rank（预训练模型在各类下游任务上泛化的过程其实就是在优化各类任务的公共低维本征（low-dimensional intrinsic）子空间中非常 ...

进入 LLaMA-Factory 目录，用 llamafactory-cli webui 命令打开web配置界面（http://localhost:7860/），配置训练相关参数。 5. 备好数据集，数据集目录下需要一个 dataset_info.json，写法如下： "my_dataset": { "file_name": "example_data.json", # 你的数据集的名字. "formatting": "alpaca", "columns": { "prompt": "system", "response": "output" 数据集也是json文件. "instruction": "能给我讲一个寓意深刻的故事吗？",

6 天之前 · Fine Tune Llama 3.2 1B.ipynb: Fine-tuning a LLaMA 1B model for dialogue summarization using LoRA (Low-Rank Adaptation). We’ll explain the theory and rationale behind key configurations (like LoRA parameters and training settings) and connect them to the code.

LoRA is an adapter-based method for parameter-efficient finetuning that adds trainable low-rank decomposition matrices to different layers of a neural network, then freezes the network’s remaining parameters.