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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.jsonlvalidation.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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