整了半天的latex表格,原来中间的间隔的竖直线修改下toprule,bottomrule,midrule,不要用hline就好了。
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不蠢不蠢~~有时候有些问题看似简单但是会给人意想不到的启发~加油朋友!
Alpaca-LoRA 的安装尝到了gpt的甜头,觉得可以结合自己的任务训练下,因为用自己的服务器没有那么大的gpu,后来等到lora终于可以跑自己的数据了~不过安装过程中遇到了很多坑!!真的很多坑,安装...
不好意思最近忙都没有登陆看,很开心能解决你的问题,跑起来你可以看官网里,有详细的训练方式,我的是用这个命令跑的:python finetune.py \
--base_model 'decapoda-research/llama-7b-hf' \
--data_path 'yahma/alpaca-cleaned' \
--output_dir './lora-alpaca' \
--batch_size 32 \
--micro_batch_size 4 \
--num_epochs 3 \
--learning_rate 1e-4 \
--cutoff_len 512 \
--val_set_size 2000 \
--lora_r 8 \
--lora_alpha 16 \
--lora_dropout 0.05 \
--lora_target_modules '[q_proj,v_proj]' \
--train_on_inputs \
--group_by_length
因为我的GPU不够大,我调整了batchsize,并且调整了源代码里的部分,因为源代码是128反向传播一次,因此我设置了梯度累计,把我的32设置成4次误差累加后再反向传播,这样就和源码一致。
如果你的空间都合适的话,用这个代码也行,python finetune.py \
--base_model 'decapoda-research/llama-7b-hf' \
--data_path 'yahma/alpaca-cleaned' \
--output_dir './lora-alpaca'
这个是可以直接跑的。欢迎随时交流哈~
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