starlight-apk/Qwen
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JustinLin610
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@@ -1,5 +1,5 @@
<p align="left">
<a href="README_CN.md">中文</a>&nbsp ｜ &nbsp<a href="README.md">English</a>&nbsp ｜ &nbsp日本語
<a href="README_CN.md">中文</a>&nbsp ｜ &nbsp<a href="README.md">English</a>&nbsp ｜ &nbsp日本語 ｜ &nbsp<a href="README_FR.md">Français</a>
</p>
<br><br>
@@ -9,7 +9,7 @@
<br>
<p align="center">
🤗 <a href="https://huggingface.co/Qwen">Hugging Face</a>&nbsp&nbsp | &nbsp&nbsp🤖 <a href="https://modelscope.cn/organization/qwen">ModelScope</a>&nbsp&nbsp | &nbsp&nbsp 📑 <a href="https://arxiv.org/abs/2309.16609">Paper</a> &nbsp&nbsp ｜ &nbsp&nbsp🖥️ <a href="https://modelscope.cn/studios/qwen/Qwen-14B-Chat-Demo/summary">Demo</a>
🤗 <a href="https://huggingface.co/Qwen">Hugging Face</a>&nbsp&nbsp | &nbsp&nbsp🤖 <a href="https://modelscope.cn/organization/qwen">ModelScope</a>&nbsp&nbsp | &nbsp&nbsp 📑 <a href="https://arxiv.org/abs/2309.16609">Paper</a> &nbsp&nbsp ｜ &nbsp&nbsp🖥️ <a href="https://modelscope.cn/studios/qwen/Qwen-14B-Chat-Demo/summary">Demo</a>
<br>
<a href="assets/wechat.png">WeChat</a>&nbsp&nbsp ｜ &nbsp&nbsp DingTalk &nbsp&nbsp | &nbsp&nbsp<a href="https://discord.gg/z3GAxXZ9Ce">Discord</a>&nbsp&nbsp
</p>
@@ -335,7 +335,7 @@ response, history = model.chat(tokenizer, "Hi", history=None)
| Qwen-7B-Chat (Int8) | 55.4 | 59.4 | 48.3 | 34.8 |
| Qwen-7B-Chat (Int4) | 55.1 | 59.2 | 49.7 | 29.9 |
| Qwen-14B-Chat (BF16) | 64.6 | 69.8 | 60.1 | 43.9 |
| Qwen-14B-Chat (Int8) | 63.6 | 68.6 | 60.0 | 48.2 |
| Qwen-14B-Chat (Int8) | 63.6 | 68.6 | 60.0 | 48.2 |
| Qwen-14B-Chat (Int4) | 63.3 | 69.0 | 59.8 | 45.7 |
### KVキャッシュ量子化
@@ -549,7 +549,7 @@ pip install -r requirements_finetune.txt
sh finetune/finetune_ds.sh
```
シェルスクリプトでは、正しいモデル名またはパス、データパス、出力ディレクトリを指定することを忘れないでください。このスクリプトでは DeepSpeed ZeRO 3 を使用しています。変更したい場合は、引数 `--deepspeed` を削除するか、要件に基づいて DeepSpeed 設定 json ファイルを変更してください。さらに、このスクリプトは混合精度のトレーニングに対応しており、`--bf16 True` または `--fp16 True` を使用することができます。経験的に、あなたのマシンがbf16をサポートしている場合、私たちのプリトレーニングとアライメントを整合させるためにbf16を使用することをお勧めします。
シェルスクリプトでは、正しいモデル名またはパス、データパス、出力ディレクトリを指定することを忘れないでください。このスクリプトでは DeepSpeed ZeRO 3 を使用しています。変更したい場合は、引数 `--deepspeed` を削除するか、要件に基づいて DeepSpeed 設定 json ファイルを変更してください。さらに、このスクリプトは混合精度のトレーニングに対応しており、`--bf16 True` または `--fp16 True` を使用することができます。fp16を使用する場合は、混合精度のトレーニングのため、DeepSpeedを使用することを忘れないこと。経験的に、あなたのマシンがbf16をサポートしている場合、私たちのプリトレーニングとアライメントを整合させるためにbf16を使用することをお勧めします。
同様に、LoRAを実行するには、以下のように別のスクリプトを使って実行する。始める前に、`peft`がインストールされていることを確認してください。また、モデル、データ、出力へのパスを指定する必要があります。学習済みモデルには絶対パスを使用することをお勧めします。なぜなら、LoRAはアダプタのみを保存し、アダプタ設定jsonファイルの絶対パスは、ロードする事前学習済みモデルを見つけるために使用されるからです。また、このスクリプトはbf16とfp16の両方をサポートしている。