06-13 support resize_token_embeddings
06-01 support deepspeed training for lora adalora prompt,0.1.9 和 0.1.10合并
05-27 add qlora transformers>=4.30
{
"prompt": "\n\nHuman:你能描述如何清除笔记本计算机屏幕上的指纹和污垢的步骤吗?\n\nAssistant:是的,也许。为了清洁你的屏幕,你首先需要使用微纤维布或软溼布,轻轻地擦拭屏幕表面。接下来,你会想抓住一个软,无毛巾,微纤维清洁布,轻轻地擦回屏幕上去除指纹和污垢。\n\nHuman:我可以将伊索普罗素酒精喷射到布上,并以这种方式清洗它吗?\n\nAssistant:",
"response": " 是的,你可以这样做,以帮助布从屏幕上收集更多的污垢。 请确保始终使用干净的软布,而不是一块粗糙的、粗糙的或结构化的材料,并确保它是无毛布的。",
"chosen": " 是的,你可以这样做,以帮助布从屏幕上收集更多的污垢。 请确保始终使用干净的软布,而不是一块粗糙的、粗糙的或结构化的材料,并确保它是无毛布的。",
"rejected": " 是的,你可以直接将它喷射到布上。"
}
训练参数
# infer_finetuning.py 推理微调模型
# infer_lora_finetuning.py 推理微调模型
python infer_finetuning.py
#制作数据
python data_utils.py
注: num_process_worker 为多进程制作数据 , 如果数据量较大 , 适当调大至cpu数量
dataHelper.make_dataset_with_args(data_args.train_file,mixed_data=False, shuffle=True,mode='train',num_process_worker=0)
#训练
python train.py
训练参数