Halaman utama Jelajahi Bantuan
Masuk
dongzenan
/
alpaca-lora
1
0
Fork 0
Berkas Masalah 0 Permintaan Tarik 0 Wiki

Tidak Ada Deskripsi

Pohon: 63121244c8
Ranting Tag
alpaca-lora
Eric Wang 63121244c8 Licenses and whatnot 3 tahun lalu
.gitignore 26f64780ad initial commit 3 tahun lalu
DATA_LICENSE 63121244c8 Licenses and whatnot 3 tahun lalu
LICENSE 63121244c8 Licenses and whatnot 3 tahun lalu
README.md 63121244c8 Licenses and whatnot 3 tahun lalu
alpaca_data.json 26f64780ad initial commit 3 tahun lalu
conversion.py 26f64780ad initial commit 3 tahun lalu
finetune.py 63121244c8 Licenses and whatnot 3 tahun lalu
generate.py 63121244c8 Licenses and whatnot 3 tahun lalu
iteration.ipynb 26f64780ad initial commit 3 tahun lalu
lengths.ipynb 26f64780ad initial commit 3 tahun lalu

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