大模型微调之在亚马逊AWS上实战LlaMA案例（三）_使用aws 部署和微调大语言模型

作者：IT小白 | 2024-08-14 08:08:27

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使用aws 部署和微调大语言模型

大模型微调之在亚马逊AWS上实战LlaMA案例（三）
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使用 QLoRA 增强语言模型：Amazon SageMaker 上 LLaMA 2 的高效微调

语言模型在自然语言处理任务中发挥着关键作用，但训练和微调大型模型可能会占用大量内存且耗时。在本文中，将深入研究一种在 Amazon SageMaker 上使用 QLoRA（量化感知低阶适配器调优）来微调语言模型的方法。具体来说，将集中精力微调 LLaMA 2-70B，这是 LLaMA 语言模型的一个变体，它提供了改进的性能，并支持更大的上下文长度窗口。通过利用 Hugging Face Transformers、Accelerate 和 PEFT，可以在语言任务上取得最先进的结果，同时减少内存需求。

运行以下命令安装必要的库：

!pip install "transformers==4.31.0" "datasets[s3]==2.13.0" sagemaker --upgrade --quiet          
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!huggingface-cli login --token YOUR_TOKEN      
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如果计划在本地环境中使用 Amazon SageMaker，请确保你拥有具有必要权限的 IAM 角色。

加载和准备数据集

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大模型微调之 在亚马逊AWS上实战LlaMA案例（三）_使用aws 部署和微调大语言模型

使用 QLoRA 增强语言模型：Amazon SageMaker 上 LLaMA 2 的高效微调

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