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Code Llama系列教程之微調(diào) CodeLlama 34B 以進(jìn)行聊天（打造自己的代碼AI）

2年前作者：知識(shí)大胖分類：Toy博客閱讀(23)違法舉報(bào)

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了Code Llama系列教程之微調(diào) CodeLlama 34B 以進(jìn)行聊天（打造自己的代碼AI）。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，請(qǐng)大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問(wèn)。

雖然 Meta 的 Llama2 在 AI 領(lǐng)域引起了廣泛關(guān)注，但 34b 模型卻缺席了相當(dāng)長(zhǎng)一段時(shí)間。對(duì)于許多人來(lái)說(shuō)，這個(gè) 34b 模型是運(yùn)行本地 LLM 的理想選擇，因?yàn)樗c使用 4 位量化的單個(gè) 4090 GPU 兼容。我一直在熱切地等待 Meta 發(fā)布這個(gè)特定的模型。幸運(yùn)的是，Meta 最近推出了 CodeLlama，這是一個(gè)針對(duì)編碼相關(guān)任務(wù)訓(xùn)練的專門(mén)模型。然而，根據(jù)他們的論文，由于原始 Llama2 模型是在 2t 個(gè)令牌上訓(xùn)練的，因此它在原始 Llama2 的 34b 個(gè)令牌上額外訓(xùn)練了 500b 個(gè)令牌。Codellama 僅在訓(xùn)練期間添加了額外的 500b 令牌，并且從概念上講將針對(duì)各種下游領(lǐng)域進(jìn)行進(jìn)一步微調(diào)。

在這篇博文中，我將引導(dǎo)您完成微調(diào) CodeLlama 34B 模型的完整過(guò)程。培訓(xùn)結(jié)束后，我將指導(dǎo)您如何量化模型并使用 Huggingface 的文本生成推理框架進(jìn)行部署。

QLora 代碼Llama 34B

合并適配器

完成微調(diào)過(guò)程后，最好將適配器合并回基本模型。由于涉及額外的參數(shù)和計(jì)算，直接在適配器上運(yùn)行推理可能會(huì)導(dǎo)致性能降低。

您可以使用以下腳本在CP??U上合并適配器以避免OOM： https: //gist.github.com/mzbac/16b0f4289059d18b8ed34345ae1ab168

python merge_peft_adapters.py - device cpu - base_model_name_or_path codellama/CodeLlama-34b-hf - peft_model_path ./results_new/final_checkpoint - output_dir ./merged_models/

量化

在當(dāng)?shù)氐姆▽W(xué)碩士社區(qū)文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-724961.html

到了這里，關(guān)于Code Llama系列教程之微調(diào) CodeLlama 34B 以進(jìn)行聊天（打造自己的代碼AI）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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