xtuner convert merge /root/InternLM/XTuner/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b ./hf ./merged --max-shard-size 2GB 8. 启动微调模型 修改Tutorial/tool里xtuner_streamlit_demo.py脚本中的模型路径为微调后的模型的路径 model_name_or_path = "/root/InternLM/XTuner/merged" 启动应用: streamlit...
xtuner convert pth_to_hf \ /root/tutorial/xtuner/llava/llava_internlm2_chat_1_8b_qlora_clip_vit_large_p14_336_lora_e1_gpu8_finetune_copy.py \ /root/tutorial/xtuner/llava/work_dirs/llava_internlm2_chat_1_8b_qlora_clip_vit_large_p14_336_lora_e1_gpu8_finetune_copy/iter_1200.pth...
2.3 安装xtuner #创建一个目录,用来存放源代码mkdir -p /root/InternLM/code cd /root/InternLM/code git clone -b v0.1.21 https://github.com/InternLM/XTuner /root/InternLM/code/XTuner#进入到源码目录cd /root/InternLM/code/XTuner conda activate xtuner0121#执行安装pip install -e '.[deepspeed]...
XTuner作为一款专为大模型微调设计的工具,以其高效的数据引擎、训练引擎和优化技术,为开发者提供了单卡低成本微调的解决方案。通过增量预训练和指令微调两种模式,以及LoRA和QLoRA等先进技术的支持,XTuner能够帮助开发者在有限的计算资源下实现高效的大模型微调。无论你是希望快速上手大模型微调的开发者,还是希望提升模型...
指令微调：模板构建 增量微调：只需要回答，system、user留空，计算assistant的损失 Lora微调 二、XTuner ...
XTuner 微调个人小助手认知任务 微调相关 微调(fine-tuning)是一种基于预训练模型,通过少量的调整(fine-tune)来适应新的任务或数据的方法。 微调是在预训练模型的基础上,将模型中一些层的权重参数进行微调,以适应新的数据集或任务。 预训练模型部分已经在大规模数据上得到了训练,它们通常是较为通用且高性能的模型,...
脚本用作“xtuner”工具的命令行界面,允许用户从命令行执行诸如模型转换、数据集预处理、训练、测试等任务。 导入模块:脚本导入了必要的模块,如logging、os、random、subprocess和sys,以及从mmengine.logging和xtuner中导入的特定函数/类。 常量: MODES:这是一个包含CLI的有效模式的元组。
XTuner 是一个高效、灵活、全能的轻量化大模型微调工具库，旨在满足不同场景下对 LLM 和 MLLM 模型的高效微调需求。以下是 XTuner 的核心特性：1. 支持多种大语言模型，包括但不限于 InternLM、Mixtral-8x7B、Llama2、ChatGLM、Qwen、Baichuan。通过配置重写-类继承的方式，用户可以快速接入任意大模型...
XTuner 是一个傻瓜式、轻量级的大语言模型微调工具箱,由MMRazor和MMDeploy联合开发。其以配置文件的形式封装了大部分微调场景,0基础的非专业人员也能一键开始微调;对于 7B 参数量的LLM,微调所需的最小显存仅为 8GB。 常见的两种微调策略:增量预训练、指令跟随 增量预训练:使用场景,让基座模型学到一些新知识,如某...
学习Xtuner微调 简单记录下学习xtuner过程中的收获。 环境配置是最容易踩的坑,务必选择cuda12.2的镜像,否则会出现奇怪的错误。此外大部分的任务可以共用虚拟环境,这样能够减少配置环境的时间。(每次配置要30分钟左右,很打击积极性)。 教程写的很详细,严格遵循的话没有问题。