Acasă Explorează Ajutor
Autentificare
dongzenan
/
alpaca-lora
1
0
Bifurcare 0
Fisiere Probleme 0 Trageți solicitările 0 Wiki

Fără Descriere

Arbore: 63121244c8
Ramuri Etichete
alpaca-lora
Eric Wang 63121244c8 Licenses and whatnot 3 ani în urmă
.gitignore 26f64780ad initial commit 3 ani în urmă
DATA_LICENSE 63121244c8 Licenses and whatnot 3 ani în urmă
LICENSE 63121244c8 Licenses and whatnot 3 ani în urmă
README.md 63121244c8 Licenses and whatnot 3 ani în urmă
alpaca_data.json 26f64780ad initial commit 3 ani în urmă
conversion.py 26f64780ad initial commit 3 ani în urmă
finetune.py 63121244c8 Licenses and whatnot 3 ani în urmă
generate.py 63121244c8 Licenses and whatnot 3 ani în urmă
iteration.ipynb 26f64780ad initial commit 3 ani în urmă
lengths.ipynb 26f64780ad initial commit 3 ani în urmă

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