Sin descripción

Eric Wang 63121244c8 Licenses and whatnot hace 3 años
.gitignore 26f64780ad initial commit hace 3 años
DATA_LICENSE 63121244c8 Licenses and whatnot hace 3 años
LICENSE 63121244c8 Licenses and whatnot hace 3 años
README.md 63121244c8 Licenses and whatnot hace 3 años
alpaca_data.json 26f64780ad initial commit hace 3 años
conversion.py 26f64780ad initial commit hace 3 años
finetune.py 63121244c8 Licenses and whatnot hace 3 años
generate.py 63121244c8 Licenses and whatnot hace 3 años
iteration.ipynb 26f64780ad initial commit hace 3 años
lengths.ipynb 26f64780ad initial commit hace 3 años

README.md

alpaca-lora

This repository contains code for reproducing the Stanford Alpaca results. Users will need to have LLaMA weights on hand and be ready to fork transformers.

  1. Install dependencies

    pip install -q bitsandbytes datasets accelerate loralib
    
    pip install -q git+https://github.com/zphang/transformers@llama_push
    pip install -q git+https://github.com/huggingface/peft.git\
    
  2. Convert weights

    python conversion.py --input_dir [LLAMA_DIR]/LLaMA --model_size 7B --output_dir ./7B
    
  3. Modify hyperparams in finetune.py

    MICRO_BATCH_SIZE = 12
    BATCH_SIZE = 36
    EPOCHS = 3
    LEARNING_RATE = 2e-5
    
  4. Run experiments

    python finetune.py