
Mistral大语言模型全量微调开源项目
fine-tune-mistral是一个专注于Mistral 7B大语言模型全量微调的开源项目。项目提供完整训练代码和使用说明,支持多GPU训练。其中包含多项训练技巧,如学习率调整和数据量建议等。项目还强调通过评估任务来衡量模型性能改进。该工具为研究者提供了一个进行Mistral模型定制化的便捷平台。
用于微调此模型的代码:abacaj/mistral-7b-sft。将你的数据以 train.jsonl 和 validation.jsonl 的形式添加到 data 文件夹中。
注意:此仓库用于 Mistral 的完整微调,而非 QLora 或其他方法。
安装依赖:
python -m venv env \
&& source env/bin/activate \
&& pip install -r requirements.txt
获取 Hugging Face 令牌并设置变量:
export HF_TOKEN="[在此插入令牌]"
运行训练代码:
torchrun --nnodes=1 --nproc-per-node=<替换为 GPU 数量> train.py
backward_prefetch=BackwardPrefetch.BACKWARD_PRE,否则使用 backward_prefetch=BackwardPrefetch.BACKWARD_POST。这可能导致内存溢出,所以它被设置为 None

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