CareGPT
1.0.0
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⚡特徴:
conda create - n llm python = 3.11
conda activate llm
python - m pip install - r requirements . txt # 转为HF格式
python - m transformers . models . llama . convert_llama_weights_to_hf
- - input_dir path_to_llama_weights - - model_size 7 B - - output_dir path_to_llama_modelカスタム データセットを使用する場合は、次の形式でdataset_info.jsonファイルにデータセット定義を指定してください。
"数据集名称" : {
"hf_hub_url" : " HuggingFace上的项目地址（若指定，则忽略下列三个参数） " ,
"script_url" : "包含数据加载脚本的本地文件夹名称（若指定，则忽略下列两个参数） " ,
"file_name" : "该目录下数据集文件的名称（若上述参数未指定，则此项必需） " ,
"file_sha1" : "数据集文件的SHA-1哈希值（可选） " ,
"columns" : {
"prompt" : "数据集代表提示词的表头名称（默认：instruction） " ,
"query" : "数据集代表请求的表头名称（默认：input） " ,
"response" : "数据集代表回答的表头名称（默认：output） " ,
"history" : "数据集代表历史对话的表头名称（默认：None） "
}
} prompt列とresponse列は空でない文字列である必要があります。 query列の内容は、モデル入力としてprompt列と連結されます。 history列はリストである必要があり、各要素はそれぞれユーザー要求とモデル応答を表す文字列タプルです。
.txt形式、1 行に 1 つの教師なしデータ。
Machine learning (ML) is a field devoted to understanding and building methods that let machines "learn" – that is, methods that leverage data to improve computer performance on some set of tasks.
Machine learning algorithms build a model based on sample data, known as training data, in order to make predictions or decisions without being explicitly programmed to do so. Machine learning algorithms are used in a wide variety of applications, such as in medicine, email filtering, speech recognition, agriculture, and computer vision, where it is difficult or unfeasible to develop conventional algorithms to perform the needed tasks.[
{
"instruction" : "听起来很不错。人工智能可能在哪些方面面临挑战呢？ " ,
"input" : " " ,
"output" : "人工智能面临的挑战包括数据隐私、安全和道德方面的问题，以及影响就业机会的自动化等问题。 " ,
"history" : [
[ "你好，你能帮我解答一个问题吗？ " , "当然，请问有什么问题？ " ],
[ "我想了解人工智能的未来发展方向，你有什么想法吗？ " , "人工智能在未来的发展方向可能包括更强大的机器学习算法，更先进的自然语言处理技术，以及更加智能的机器人。 " ]
]
}
][
{
"instruction" : "听起来很不错。人工智能可能在哪些方面面临挑战呢？ " ,
"input" : " " ,
"output" : "人工智能面临的挑战包括数据隐私、安全和道德方面的问题，以及影响就业机会的自动化等问题。 " ,
"history" : []
}
][
{
"instruction" : "生成三个与“道歉”意思相同的动词" ,
"input" : " " ,
"output" : [
"承认，表示遗憾，弥补。 " ,
"道歉"
]
}
]グラフィック カードが NVLINK に接続されているかどうかを確認してください。NVLINK 接続がある場合のみ、並列加速トレーニングにaccelerate効果的に使用できます。
nvidia-smi topo -m
accelerate config # configure the environment
accelerate launch src / train_bash . py # arguments (same as above) # LLaMA-2
accelerate launch src / train_bash . py
- - stage sft
- - model_name_or_path . / Llama - 2 - 7 b - chat - hf
- - do_train
- - dataset mm
- - finetuning_type lora
- - quantization_bit 4
- - overwrite_cache
- - output_dir output
- - per_device_train_batch_size 8
- - gradient_accumulation_steps 4
- - lr_scheduler_type cosine
- - logging_steps 10
- - save_steps 1000
- - learning_rate 5e-5
- - num_train_epochs 2.0
- - plot_loss
- - fp16
- - template llama2
- - lora_target q_proj , v_proj
# LLaMA
accelerate launch src / train_bash . py
- - stage sft
- - model_name_or_path . / Llama - 7 b - hf
- - do_train
- - dataset mm , hm
- - finetuning_type lora
- - overwrite_cache
- - output_dir output - 1
- - per_device_train_batch_size 4
- - gradient_accumulation_steps 4
- - lr_scheduler_type cosine
- - logging_steps 10
- - save_steps 2000
- - learning_rate 5e-5
- - num_train_epochs 2.0
- - plot_loss
- - fp16
- - template default
- - lora_target q_proj , v_proj # LLaMA-2, DPO
accelerate launch src / train_bash . py
- - stage dpo
- - model_name_or_path . / Llama - 2 - 7 b - chat - hf
- - do_train
- - dataset rlhf
- - template llama2
- - finetuning_type lora
- - quantization_bit 4
- - lora_target q_proj , v_proj
- - resume_lora_training False
- - checkpoint_dir . / output - 2
- - output_dir output - dpo
- - per_device_train_batch_size 2
- - gradient_accumulation_steps 4
- - lr_scheduler_type cosine
- - logging_steps 10
- - save_steps 1000
- - learning_rate 1e-5
- - num_train_epochs 1.0
- - plot_loss
- - fp16 # LLaMA-2
python src / web_demo . py
- - model_name_or_path . / Llama - 2 - 7 b - chat - hf
- - checkpoint_dir output
- - finetuning_type lora
- - template llama2
# LLaMA
python src / web_demo . py
- - model_name_or_path . / Llama - 7 b - hf
- - checkpoint_dir output - 1
- - finetuning_type lora
- - template default
# DPO
python src / web_demo . py
- - model_name_or_path . / Llama - 2 - 7 b - chat - hf
- - checkpoint_dir output - dpo
- - finetuning_type lora
- - template llama2 # LLaMA-2
python src / api_demo . py
- - model_name_or_path . / Llama - 2 - 7 b - chat - hf
- - checkpoint_dir output
- - finetuning_type lora
- - template llama2
# LLaMA
python src / api_demo . py
- - model_name_or_path . / Llama - 7 b - hf
- - checkpoint_dir output - 1
- - finetuning_type lora
- - template default
# DPO
python src / api_demo . py
- - model_name_or_path . / Llama - 2 - 7 b - chat - hf
- - checkpoint_dir output - dpo
- - finetuning_type lora
- - template llama2テストAPI:
curl - X 'POST'
'http://127.0.0.1:8888/v1/chat/completions'
- H 'accept: application/json'
- H 'Content-Type: application/json'
- d ' {
"model" : "string",
"messages": [
{
"role" : "user",
"content": "你好"
}
],
" temperature ": 0 ,
"top_p" : 0 ,
"max_new_tokens" : 0 ,
"stream" : false
}' # LLaMA-2
python src / cli_demo . py
- - model_name_or_path . / Llama - 2 - 7 b - chat - hf
- - checkpoint_dir output
- - finetuning_type lora
- - template llama2
# LLaMA
python src / cli_demo . py
- - model_name_or_path . / Llama - 7 b - hf
- - checkpoint_dir output - 1
- - finetuning_type lora
- - template default
# DPO
python src / cli_demo . py
- - model_name_or_path . / Llama - 2 - 7 b - chat - hf
- - checkpoint_dir output - dpo
- - finetuning_type lora
- - template llama2 # LLaMA-2
CUDA_VISIBLE_DEVICES = 0 python src / train_bash . py
- - stage sft
- - model_name_or_path . / Llama - 2 - 7 b - chat - hf
- - do_predict
- - dataset mm
- - template llama2
- - finetuning_type lora
- - checkpoint_dir output
- - output_dir predict_output
- - per_device_eval_batch_size 8
- - max_samples 100
- - predict_with_generate
# LLaMA
CUDA_VISIBLE_DEVICES = 0 python src / train_bash . py
- - stage sft
- - model_name_or_path . / Llama - 7 b - hf
- - do_predict
- - dataset mm
- - template default
- - finetuning_type lora
- - checkpoint_dir output - 1
- - output_dir predict_output
- - per_device_eval_batch_size 8
- - max_samples 100
- - predict_with_generate # LLaMA-2
CUDA_VISIBLE_DEVICES = 0 python src / train_bash . py
- - stage sft
- - model_name_or_path . / Llama - 2 - 7 b - chat - hf
- - do_eval
- - dataset mm
- - template llama2
- - finetuning_type lora
- - checkpoint_dir output
- - output_dir eval_output
- - per_device_eval_batch_size 8
- - max_samples 100
- - predict_with_generate
# LLaMA
CUDA_VISIBLE_DEVICES = 0 python src / train_bash . py
- - stage sft
- - model_name_or_path . / Llama - 7 b - hf
- - do_eval
- - dataset mm
- - template default
- - finetuning_type lora
- - checkpoint_dir output - 1
- - output_dir eval_output
- - per_device_eval_batch_size 8
- - max_samples 100
- - predict_with_generate 4/8 ビット評価の場合は、 --per_device_eval_batch_size=1および--max_target_length 128を使用することをお勧めします。
# LLaMA-2
python src / export_model . py
- - model_name_or_path . / Llama - 2 - 7 b - chat - hf
- - template llama2
- - finetuning_type lora
- - checkpoint_dir output - 1
- - output_dir output_export
# LLaMA
python src / export_model . py
- - model_name_or_path . / Llama - 7 b - hf
- - template default
- - finetuning_type lora
- - checkpoint_dir output
- - output_dir output_export % cd Gradio
python app . py 
# LLaMA-2
python src / api_demo . py
- - model_name_or_path . / Llama - 2 - 7 b - chat - hf
- - checkpoint_dir output
- - finetuning_type lora
- - template llama2
# LLaMA
python src / api_demo . py
- - model_name_or_path . / Llama - 7 b - hf
- - checkpoint_dir output - 1
- - finetuning_type lora
- - template default设置を開き、接口地址をhttp://127.0.0.1:8000/ (つまり、API インターフェイス アドレス) に変更すると、それを使用できるようになります。 
PubMed CentralやPubMed Abstractsなどのさまざまな医学テキストを含む PILE コーパスを使用してトレーニングされました。これらの貴重なテキストは、BLOOMZ モデルの医療知識システムを大幅に充実させたので、多くのオープンソース プロジェクトは医療微調整のベース モデルとして BLOOMZ を優先することになります。质量> 数量が真実です。Qingyuan&& Caspian に渡され、200 個のデータを使用してモデルを微調整します。ミニGPT-4！ 、超大規模な SFT データは、ダウンストリーム タスクの LLM を弱めるか、ICL、CoT、その他の機能を失います。大规模预训练+小规模监督微调=超强的LLM模型です。英文10B以下选择Mistral-7B中文、10B 10B以下选择Yi-6B 、 10B以上选择Qwen-14B和Yi-34Bです。 10B以上选择Qwen-14B和Yi-34B 。 重要
誰でも ISSUE に新しい体験を追加することを歓迎します。
11~13 方法論は 130 億の大きな言語モデルから来ています。たった 1 つの重みを変えるだけで、言語能力は完全に失われます。復旦大学自然言語処理研究室による最新の研究。
14大規模言語モデルの能力が教師ありデータ構成の微調整によってどのような影響を受けるかに基づく方法論
17 ～ 25 の方法論は、LLM 最適化: Layer-wise Optimal Rank Adaptation (LORA) 中国語版の解釈に由来しています。
| ステージ | 重みの紹介 | ダウンロードアドレス | 特徴 | ベースモデル | 微調整方法 | データセット |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ?監視と微調整 | マルチターン対話データは LLaMA2-7b-Chat に基づいてトレーニングされています | CareLlama2-7b-chat-sft-multi、?CareLlama2-7b-multi | 優れたマルチターン会話スキル | LLaMA2-7b-チャット | QLoRA | mm |
| 微調整を監督する | 豊富で効率的な医師と患者の対話データは、LLaMA2-7b-Chat に基づいてトレーニングされています | CareLlama2-7b-chat-sft-med | 優れた患者の疾患診断能力 | LLaMA2-7b-チャット | QLoRA | うーん |
| 監督する |
