ReLoRA项目教程

ReLoRA项目教程

relora Official code for ReLoRA from the paper Stack More Layers Differently: High-Rank Training Through Low-Rank Updates 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/relora

1. 项目的目录结构及介绍

ReLoRA项目是一个开源项目，它提供了用于高秩训练通过低秩更新的官方代码。项目的目录结构如下：

• configs: 包含模型和训练的配置文件。
• notebooks: 存放Jupyter笔记本文件，用于实验和数据分析。
• peft_pretraining: 实现PEFT（Parameter-Efficient Fine-tuning）预训练的相关代码。
• training_configs: 包含训练配置文件，用于定义训练参数。
• .vscode: Visual Studio Code的配置文件。
• CITATION.cff: 项目引用文件。
• LICENSE: Apache-2.0许可文件。
• README.dev.md: 开发者README文件。
• README.md: 项目说明文件。
• pretokenize.py: 数据预处理脚本。
• requirements.txt: 项目依赖文件。
• run_glue.py: 运行glue任务的脚本。
• setup.py: 设置脚本，用于安装项目依赖。
• torchrun_main.py: 主程序脚本，用于启动训练过程。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是torchrun_main.py。这个文件包含了主要的程序逻辑，用于启动模型的训练过程。使用torchrun命令可以指定多GPU训练，例如：

torchrun --nproc-per-node <N_GPUS> torchrun_main.py ...

其中<N_GPUS>是使用的GPU数量。启动文件会根据提供的配置文件和参数进行模型的加载、数据的处理和训练过程的执行。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于configs目录下，它们定义了模型和训练的参数。以下是一些主要的配置文件：

• llama_250m.json: 定义了LLaMA 250M模型的参数。
• 1B_v1.0.yaml: 定义了训练过程的参数，例如批大小、学习率和训练步骤等。

在训练时，需要指定模型配置文件和训练配置文件，例如：

torchrun --nproc-per-node <N_GPUS> torchrun_main.py \
--model_config configs/llama_250m.json \
--training_config training_configs/1B_v1.0.yaml

这些配置文件可以通过修改来调整模型和训练的具体参数，以满足不同的需求。

relora Official code for ReLoRA from the paper Stack More Layers Differently: High-Rank Training Through Low-Rank Updates 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/relora