fine-tune-mistral
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。
微调 Mistral
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。
如何运行
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
建议
- 如果使用小批量大小运行，请降低学习率
- 我不需要调整梯度裁剪或权重衰减，但你的情况可能有所不同
- 使用足够的数据，建议 > 1k 样本
- 我在 40k 样本上运行了 3 个周期，还需要对周期进行更多实验，因为模型仍在改进
- 更好的方法是判断你的模型是在改进还是过拟合甚至变差，你应该在你的任务上添加评估。这是不属于训练的数据。例如，对于代码补全，你可以在 mbpp 验证集或你自定义的集合上评估你的模型
- 如果你有足够的 GPU 内存，请使用 FSDP 选项：
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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