广州开发区建设局网站,做违法网站判刑吗,手机app软件开发哪里好,移动互联网在财务会计领域的应用LoRA微调#xff1a;加入参数式微调冻结原始网络参数#xff0c;对Attention层中QKV等添加旁支#xff0c;包含两个低维度的矩阵A和矩阵B#xff0c;微调过程中仅更新A、B 矩阵效果#xff1a;训练参数被大幅降低#xff0c;资源消耗较低。对attention的参数加入如下图所…LoRA微调加入参数式微调冻结原始网络参数对Attention层中QKV等添加旁支包含两个低维度的矩阵A和矩阵B微调过程中仅更新A、B 矩阵效果训练参数被大幅降低资源消耗较低。对attention的参数加入如下图所示使用两个AB矩阵来拟合原始QKV矩阵其中AB矩阵中的两个参数r,lora_alpha为重要参数一般情况下lora_alpha为r的两倍以上。Mindspore中的实现代码如下图所示整体流程代码部分数据导入和载入分词模型及配置\数据样式数据处理逻辑部分训练模型参数及配置载入训练参数及配置香橙派板子上运行模型优化策略香橙派AIpro的host侧和device侧共享所以在host侧的内存占用如python的多进程模型加载等也会影响到显存。优化策略1. 在加载模型时直接加载fp16的权重而非加载fp32权重再转成fp16。2.如何限制拉起的python进程数从而控制额外的内存占用减少对显存的影响3.在开启新的终端时手动限制进程最大内存占用开了swap然后再限制内存就可以空出来给NPU用。学习心得了解lora模型训练基础原理对mindspore上进行模型微调的代码进行分析和确认方便后续代码的升级和维护对香橙派板子上进行微调的具体流程包含数据预处理、模型参数及配置加载、训练参数和保存等。对香橙派板子上运行的模型优化策略有一定了解例如权重加载、限制进程数、限制内存等。
