可以做游戏的网站有哪些方面,wordpress主题不分页,微商目前十大火爆产品,北京个人制作网站有哪些要微调自己的模型训练 LLaMA 3#xff0c;则需要准备一个 JSON 格式的数据集#xff0c;其中每个条目包含输入文本和相应的标签#xff08;如果有的话#xff09;。以下是一个 JSON 数据集的示例格式#xff1a;
[{input: 这是一个输入样本。,则需要准备一个 JSON 格式的数据集其中每个条目包含输入文本和相应的标签如果有的话。以下是一个 JSON 数据集的示例格式
[{input: 这是一个输入样本。,label: 这是一个标签样本。},{input: 这是另一个输入样本。,label: 这是另一个标签样本。},// 更多样本...
]在这个格式中每个 JSON 对象包含一个 “input” 字段和一个 “label” 字段。输入字段包含你的模型需要预测的文本而标签字段包含相应的目标输出。如果你的任务是语言建模那么 “label” 字段通常是 “input” 字段的延续。 以下是一个使用 JSON 数据集微调 LLaMA 3 的代码案例
import torch
from peft import LoraConfig, TaskType, get_peft_model
from transformers import LlamaForCausalLM, LlamaTokenizer, DataCollatorForLanguageModeling
from transformers import Trainer, TrainingArguments
from datasets import load_dataset
# 加载 LLaMA 3 模型和分词器
model LlamaForCausalLM.from_pretrained(path/to/llama3/model)
tokenizer LlamaTokenizer.from_pretrained(path/to/llama3/tokenizer)
# 设置 PEFT 的 LoraConfig
lora_config LoraConfig(r8,lora_alpha32,target_modules[q_proj, v_proj],task_typeTaskType.CAUSAL_LM
)
# 使用 PEFT 装饰模型
model get_peft_model(model, lora_config)
# 加载 JSON 数据集
dataset load_dataset(json, data_files{train: path/to/train.json, validation: path/to/valid.json})
# 准备数据集
def preprocess_data(examples):inputs examples[input]labels examples[label]tokenized_inputs tokenizer(inputs, truncationTrue, paddingmax_length)tokenized_labels tokenizer(labels, truncationTrue, paddingmax_length)tokenized_inputs[labels] tokenized_labels[input_ids]return tokenized_inputs
tokenized_dataset dataset.map(preprocess_data, batchedTrue)
# 设置数据集格式
tokenized_dataset.set_format(typetorch, columns[input_ids, attention_mask, labels])
# 设置训练参数
training_args TrainingArguments(output_dirpath/to/output/directory,per_device_train_batch_size4,per_device_eval_batch_size4,eval_steps400,logging_steps100,gradient_accumulation_steps32,num_train_epochs3,warmup_steps500,learning_rate2e-4,weight_decay0.01,save_total_limit3,fp16True,
)
# 创建 Trainer
trainer Trainer(modelmodel,argstraining_args,data_collatorDataCollatorForLanguageModeling(tokenizertokenizer, mlmFalse),train_datasettokenized_dataset[train],eval_datasettokenized_dataset[validation],
)
# 开始训练
trainer.train()
# 保存模型
model.save_pretrained(path/to/output/directory)在这个代码案例中我们首先加载了 LLaMA 3 模型和分词器并设置了 PEFT 的 LoraConfig。然后我们加载了 JSON 格式的数据集并使用 preprocess_data 函数对其进行预处理。接着我们设置了训练参数并创建了 Trainer 实例最后开始训练模型并保存。
