本地LLM使用指南 0.2 | #指南

#指南LLMs，即大型语言模型（LargeLanguageModels），是一种基于人工智能和机器学习技术构建的先进模型，旨在理解和生成自然语言文本。这些模型通过分析和学习海量的文本数据，掌握语言的结构、语法、语义和上下文等复杂特性，从而能够执行各种语言相关的任务。LLM的能力包括但不限于文本生成、问答、文本摘要、翻译、情感分析等。LLMs例如GPT、LLama、Mistral系列等，通过深度学习的技术架构，如Transformer，使得这些模型能够捕捉到文本之间深层次的关联和含义。模型首先在广泛的数据集上进行预训练，学习语言的一般特征和模式，然后可以针对特定的任务或领域进行微调，以提高其在特定应用中的表现。预训练阶段让LLMs掌握了大量的语言知识和世界知识，而微调阶段则使模型能够在特定任务上达到更高的性能。这种训练方法赋予了LLMs在处理各种语言任务时的灵活性和适应性，能够为用户提供准确、多样化的信息和服务。

在Colab笔记本中,需要根据实际情况调整一些参数。例如,可以根据数据集的token数量来设置max_sequence_leng

在Colab笔记本中,需要根据实际情况调整一些参数。例如,可以根据数据集的token数量来设置max_sequence_length参数,借助ropescaling技术,模型能够支持任意长度的上下文。此外,还可以选择使用Instruct系列模型作为basemodel,直接在其基础上进行指令微调。为了节省资源,可以启用4-bit量化。同时,参考Q-Lora论文的建议,调整R值和alpha值,以在资源占用和模型质量之间取得平衡。训练过程中的资源使用监控：在模型训练过程中,用户可以通过Colab的资源监控选项卡实时观察GPU、内存和硬盘的使用情况。如果发现资源不足,可以考虑从T4升级到A100。通过监控资源占用,用户能够及时调整配置,确保微调任务稳定高效地进行。模型训练的loss变化和最佳checkpoint的选择：通过记录不同训练步数下的loss值,可以判断模型的收敛情况。理想的做法是选择loss下降曲线趋于平缓的点作为最佳checkpoint,这样既能充分训练模型,又能避免过拟合。为了事后方便筛选,可以设置每隔一定步数保存一次checkpoint。模型微调完成后的保存与使用：微调完成后,可以选择只保存adapterlayers以加快保存速度。但更推荐的做法是保存完整模型,并使用float16精度,这样可以得到一个更通用和标准的模型格式,方便后续的部署和使用。在HuggingFace上公开或私有发布微调后的模型：用户可以选择在HuggingFace的模型库中公开或私有地发布自己微调后的模型。发布之前,需要在HuggingFace账号中创建一个访问令牌,并在发布时提供相应的用户名和令牌信息。通过在HuggingFace上发布模型,用户可以方便地与他人分享自己的微调成果。使用微调后的模型进行推理(inference)：在使用微调后的模型进行推理时,首先需要加载保存的模型。接着,使用tokenizer对输入的文本进行处理,并将其传入模型。进行推理时,max_length参数需要与训练时保持一致,以确保生成的结果不会被截断。完成以上步骤后,就可以利用微调后的模型进行各种实际应用了。来源：https://youtu.be/rANv5BVcR5k?si=7pJoD7X6JpRWo_Ex：

用GaLore在消费级硬件上训练大模型 | 原文

用GaLore在消费级硬件上训练大模型GaLore是一种新的参数高效微调(ParameterEfficientFinetuning，PEFT)方法，可以在消费级GPU(如RTX3090)上高效训练大型语言模型。与其他PEFT方法(如LoRA、Prefix-Tuning等)相比，GaLore在保持性能的同时，显著降低了所需的内存和计算资源。GaLore的关键创新在于引入了一种新的参数分解方式，将模型参数分解为低秩和稀疏两部分，从而大幅减少需要微调的参数数量。GaLore使得在消费级GPU如RTX4090上训练包含多达70亿参数的语言模型成为可能，这是通过显著减少优化器状态和梯度所需的内存实现的。在GPT-2等基准测试中，GaLore展现出与完整模型微调相当的性能，但仅需1/10的内存和计算资源。GaLore不仅适用于自然语言处理任务，对于计算机视觉等其他领域也具有广阔的应用前景。该技术有望推动大型模型的民主化，使更多个人研究者和小型机构能够在普通硬件上训练和部署这些模型。点评：GaLore的提出打破了人们对大型模型训练必须依赖昂贵硬件的传统观念，这一反常规的创新值得关注。将模型参数分解为低秩和稀疏两部分的思路具有很高的创新性和独创性，体现了作者对问题的深入思考。如果GaLore的性能优势得到进一步验证，它有望彻底改变大型模型训练的范式，推动AI民主化进程。尽管取得了突破性进展，但GaLore在实际应用中可能还面临一些挑战，如泛化性能、训练稳定性等，需要持续优化和改进。该技术的出现也引发了一些值得深思的问题，比如大型模型的能源消耗、隐私和安全性等，需要引起足够重视。

可扩展的轻量级一站式训练、推理深度学习框架。它集成了各种高效的微调方法，如LoRA、QLoRA、阿里云自研的ResTuning-

可扩展的轻量级一站式训练、推理深度学习框架。它集成了各种高效的微调方法，如LoRA、QLoRA、阿里云自研的ResTuning-Bypass等，以及开箱即用的训练推理脚本，使开发者可以在单张商业级显卡上微调推理LLM&AIGC模型。此外，SWIFT与PEFT完全兼容，使开发者可以在ModelScope模型体系中使用PEFT的能力。目前支持的方法：LoRA：Adapter：Prompt:Side:ResTuning-Bypass所有在上提供的tuners主要能力：可以通过model-id使SWIFT或PEFT的方法使用ModelScopeHub中的模型在单次训练或推理中可以使用多个tuners支持调用activate_adapter或deactivate_adapter或set_active_adapters来使部分tuner激活或失活，用户可以在推理时同时加载多个独立的tuners在不同线程中并行使用。#框架

初级Go工程师训练营 0期 - 带源码课件

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GPT-4详细架构技术细节泄漏，训练一次要 6300 万美元

今天上午一篇关于GPT-4详细技术架构和训练过程的文章泄漏了，虽然没有提及信源在哪但看起来还是挺靠谱的，所以我翻译了一下。信息量非常大全文可以在这里看：https://mp.weixin.qq.com/s/E7uP48xfbZOtUk8GXZYbmQ有关GPT-4的信息包括模型架构、训练基础设施、推断基础设施、参数数量、训练数据集构成、标记数量、层次数量、并行策略、多模态视觉适应、工程权衡背后的思考过程、独特实施的技术以及解决与巨型模型推断相关的瓶颈的方法。此外，文章还介绍了在A100上训练和推断GPT-4的成本以及与H100上下一代模型架构的比例关系。