BaseApplication.cpp

### 使用 LoRA 对 llama.cpp 进行微调 LoRA(Low-Rank Adaptation)是一种高效的参数高效迁移学习方法,通过仅更新低秩矩阵来实现模型的快速适配。对于 `llama.cpp` 的微调过程,可以结合 LoRA 技术完成特定任务的需求。 以下是基于现有引用内容以及专业知识整理的内容: #### 1. 准备环境 确保安装了必要的依赖库并配置好开发环境。通常情况下,需要使用 Python 和 PyTorch 来加载预训练模型并对齐进行 LoRA 微调[^1]。 ```bash pip install torch transformers peft datasets accelerate ``` #### 2. 加载基础模型 利用 Hugging Face 提供的工具链加载目标模型,并将其转换为适合 `llama.cpp` 格式的文件。例如,可以通过以下方式加载 Qwen 或其他 LLaMA 变体模型[^2]: ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_name_or_path = "your-model-path" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_name_or_path, load_in_8bit=False, device_map="auto", trust_remote_code=True ) ``` #### 3. 配置 LoRA 参数 定义 LoRA 的超参数设置,这些参数决定了适应层的具体结构及其影响范围。常见的做法如下所示[^1]: ```python from peft import LoraConfig, get_peft_model lora_config = LoraConfig( r=16, # Rank of the update matrices. lora_alpha=32, # Scaling factor for rank decomposition. target_modules=["q_proj", "v_proj"], # Specify which modules to apply LoRA on (e.g., query and value projections). lora_dropout=0.05, bias="none", task_type="CAUSAL_LM" # Task type should match your application scenario here it is causal language modeling. ) peft_model = get_peft_model(base_model, lora_config) print(peft_model.print_trainable_parameters()) ``` #### 4. 数据准备与 Fine-Tuning 构建数据集用于后续训练阶段,在此过程中需注意输入序列长度限制等问题。接着执行实际优化操作直至收敛为止[^2]: ```python import bitsandbytes as bnb from transformers import TrainingArguments, Trainer training_args = TrainingArguments( output_dir="./results", num_train_epochs=3, per_device_train_batch_size=4, gradient_accumulation_steps=2, optim="adamw_torch_fused", logging_dir='./logs', save_strategy='epoch' ) trainer = Trainer( model=peft_model, args=training_args, train_dataset=train_data, tokenizer=tokenizer ) trainer.train() ``` #### 5. 转换至 GGUF 格式 当完成上述步骤之后,可进一步将得到的结果导出成兼容于 `llama.cpp` 工具链使用的 `.gguf` 文件格式以便部署应用[^1]: ```bash ./llama-quantize \ ./models/1.5B/qwen2-1.5b-question2-fp16.gguf \ ./models/1.5B/qwen2-1.5b-question2-q4_0.gguf \ q4_0 ``` --- ### 注意事项 - 上述流程假定读者已经具备一定机器学习背景知识并且熟悉命令行操作。 - 实际项目实施期间可能还会遇到更多细节问题比如硬件资源分配等,则视具体情况调整方案设计。 问题
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