LLMs之Chinese-LLaMA-Alpaca-2:源码解读(run_clm_sft_with_peft.py文件)—模型训练前置工作(参数解析+配置日志)→模型初始化(检测是否存在训练过的che

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LLMs之Chinese-LLaMA-Alpaca-2:源码解读(run_clm_sft_with_peft.py文件)—模型训练前置工作(参数解析+配置日志)→模型初始化(检测是否存在训练过的checkpoint+加载预训练模型和tokenizer)→数据预处理(监督式任务的数据收集器+指令数据集【json格式】)→优化模型配置(量化模块+匹配模型vocabulary大小与tokenizer+初始化PEFT模型【LoRA】+梯度累积checkpointing等)→模型训练(继续训练+评估指标+自动保存中间训练结果)/模型评估(+PPL指标)

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源码解读(run_clm_sft_with_peft.py文件)详细步骤

模型训练tokenllm预训练自动保存数据预处理json评估指标alpacalms数据集llmsllama模型评估预训练模型数据收集url
  • 本文作者:李琛
  • 本文链接: https://wapzz.net/post-1590.html
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