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所有做运动的网站营销活动策划方案

news 2025/8/17 3:47:33

所有做运动的网站,营销活动策划方案,墨鱼主题 wordpress,个人电子邮箱Gemma-SFT Gemma-SFT(谷歌, Google), gemma-2b/gemma-7b微调(transformers)/LORA(peft)/推理项目地址 https://github.com/yongzhuo/gemma-sft全部weights要用fp32/tf32, 使用fp16微调十几或几十的步数后大概率lossnan;(即便layer-norm是fp32也不行, LLaMA就没有这个问题, …

Gemma-SFT

Gemma-SFT(谷歌, Google), gemma-2b/gemma-7b微调(transformers)/LORA(peft)/推理

项目地址

https://github.com/yongzhuo/gemma-sft
全部weights要用fp32/tf32, 使用fp16微调十几或几十的步数后大概率loss=nan;(即便layer-norm是fp32也不行, LLaMA就没有这个问题, 原因暂时未知)

备注

1. 非常重要: 全部weights要用fp32/tf32, 使用fp16微调十几或几十的步数后大概率loss=nan;(即便layer-norm是fp32也不行, LLaMA就没有这个问题, 原因暂时未知)
2. transformers需要4.38及以上;
3. gemma词典大小为25w,多语言版本,包含繁/简体;
4. gemma网络架构同Llama, gemma-2b为18层网络, gemma-7b为28层网络; 
5. prompt:5.1 标准格式为: 
bos + input + eos + bos + output + eos5.2 prompt格式为: 
<start_of_turn>user
input<end_of_turn>
<start_of_turn>model
output<end_of_turn>6 微调输入输出:输入："<start_of_turn>user\n{问题}<end_of_turn>\n"输出："<start_of_turn>model\n{答案}<end_of_turn>"
7 推理输入输出(assistant\n放置位置不同):输入："<start_of_turn>user\n{问题}<end_of_turn>\n<start_of_turn>model\n"输出："{答案}<end_of_turn>"
8. 网络各层名称
('model.embed_tokens.weight', torch.bfloat16, True)
......
('model.layers.17.self_attn.q_proj.weight', torch.bfloat16, True)
('model.layers.17.self_attn.k_proj.weight', torch.bfloat16, True)
('model.layers.17.self_attn.v_proj.weight', torch.bfloat16, True)
('model.layers.17.self_attn.o_proj.weight', torch.bfloat16, True)
('model.layers.17.mlp.gate_proj.weight', torch.bfloat16, True)
('model.layers.17.mlp.up_proj.weight', torch.bfloat16, True)
('model.layers.17.mlp.down_proj.weight', torch.bfloat16, True)
('model.layers.17.input_layernorm.weight', torch.bfloat16, True)
('model.layers.17.post_attention_layernorm.weight', torch.bfloat16, True)
......
('model.norm.weight', torch.bfloat16, True)
9. RuntimeError: unscale_() has already been called on this optimizer since the last update().微调语料太少导致的

环境配置

transformers>=4.38.1
torch>=1.13.1
safetensors>=0.4.1
accelerate==0.27.1
fsspec==2023.9.2
rouge==1.0.1
nltk==3.6.6
peft>=0.2.0
numpy
tqdm

微调

地址: gemma_sft/ft_gemma配置: gemma_sft/ft_gemma/config.py
训练: python train.py
推理: python predict.py
验证: python evaluation.py
接口: python post_api.py

数据集-中文

https://huggingface.co/datasets/JosephusCheung/GuanacoDataset
https://huggingface.co/datasets/shareAI/shareGPT_cn
https://huggingface.co/datasets/Mutonix/RefGPT-Fact
https://huggingface.co/datasets/BAAI/COIG
https://github.com/Instruction-Tuning-with-GPT-4/GPT-4-LLM
https://github.com/carbonz0/alpaca-chinese-dataset
https://github.com/LianjiaTech/BELLE
https://github.com/PhoebusSi/Alpaca-CoT
https://github.com/Hello-SimpleAI/chatgpt-comparison-detection
https://github.com/yangjianxin1/Firefly
https://github.com/XueFuzhao/InstructionWild
https://github.com/OpenLMLab/MOSS
https://github.com/thu-coai/Safety-Prompts
https://github.com/LAION-AI/Open-Assistant
https://github.com/TigerResearch/TigerBot

参考/感谢

https://github.com/google/gemma_pytorch
https://huggingface.co/google/gemma-2b-it
https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard
https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B
https://github.com/THUDM/GLM
https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca
https://github.com/LianjiaTech/BELLE
https://github.com/huggingface/peft
https://github.com/mymusise/ChatGLM-Tuning
https://github.com/bojone/bert4keras
trl
math23k

微调日志-advgen

在这里插入图片描述

推理日志-advgen

请输入:
类型#上衣*颜色#黑色*颜色#紫色*风格#性感*图案#字母*图案#文字*图案#线条*图案#刺绣*衣样式#卫衣*衣长#短款*衣袖型#落肩袖*衣款式#连帽
请稍等...
################################################################################################################################
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一款个性吸睛的连帽服務卫衣，黑色系底色，增添了甜美小性感；经典的落肩短款版型，修饰出纤细的颈脖线条；个性时尚的连帽设计，搭配字母刺绣装饰，增添了甜美少女感；肩部的字母刺绣装饰，增添了时尚感，使整体更具特色；紫色的刺绣设计，丰富了视觉感，使整体更具个性。<eos>
请输入:
类型#上衣*风格#街头*图案#创意*衣样式#卫衣
请稍等...
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这一款卫衣采用经典的领口设计，不拘一格的设计，展现出街头风。领口的设计，不仅能够修饰脸型，还能够打造出精致的小脸，而且还能够起到遮挡口型的效果，让脸型更加小巧。领口处采用了创意的圆环装饰，让整个卫衣更加丰富，视觉上更加亮眼。卫衣采用宽大的版型设计，不挑人穿，即使是身材不那么好的人也能轻松驾驭。<eos>
请输入:

口的设计，不仅能够修饰脸型，还能够打造出精致的小脸，而且还能够起到遮挡口型的效果，让脸型更加小巧。领口处采用了创意的圆环装饰，让整个卫衣更加丰富，视觉上更加亮眼。卫衣采用宽大的版型设计，不挑人穿，即使是身材不那么好的人也能轻松驾驭。
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http://www.tj-hxxt.cn/news/117685.html