【AI】以Llama模型为例学习如何进行LLM模型微调
以Llama模型为例学习如何进行LLM模型微调
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目录
- 以Llama模型为例学习如何进行LLM模型微调
- 背景
- 预训练
- 微调
- 全部微调
- 参数高效微调
- 低秩适配 (LoRA)
- 量化 LoRA (QLoRA)
- Unsloth 库
- 实施
- 设置依赖项
- 加载模型和分词器
- 数据准备
- 微调前的模型性能
- 带有 LoRA 适配器的模型
- 模型训练
- 微调后模型性能
- 本地保存 LoRA 适配器
- 在 Hugging Face 中保存 LoRA 适配器
- 结论
本文档将深入探讨如何使用Unsloth库对Llama 3.1模型进行微调，重点关注参数高效微调（PEFT）方法中的低秩适配（LoRA）技术。 Unslolh 提供了4位精度的量化模型，使其具有一定高的内存效率。我们将使用 ‘unsloth/Meta-Llama-3.1–8B-bnb-4bit’ 模型和