ssbuild / t5_rlhf

chatyuan_rlhf_training

update information

• deep_training

    06-13 support resize_token_embeddings
    06-01 support deepspeed training for lora adalora prompt,0.1.9 和 0.1.10合并
    05-27 add qlora transformers>=4.30

install

python >= 3.10

• pip install -U -r requirements.txt
• 如果无法安装， 可以切换官方源 pip install -i https://pypi.org/simple -U -r requirements.txt

预训练模型下载

• ChatYuan-large-v1
• ChatYuan-large-v2

数据示例

{
	"prompt": "\n\nHuman:你能描述如何清除笔记本计算机屏幕上的指纹和污垢的步骤吗?\n\nAssistant:是的,也许。为了清洁你的屏幕,你首先需要使用微纤维布或软溼布,轻轻地擦拭屏幕表面。接下来,你会想抓住一个软,无毛巾,微纤维清洁布,轻轻地擦回屏幕上去除指纹和污垢。\n\nHuman:我可以将伊索普罗素酒精喷射到布上,并以这种方式清洗它吗?\n\nAssistant:",
	"response": " 是的,你可以这样做,以帮助布从屏幕上收集更多的污垢。 请确保始终使用干净的软布,而不是一块粗糙的、粗糙的或结构化的材料,并确保它是无毛布的。",
	"chosen": " 是的,你可以这样做,以帮助布从屏幕上收集更多的污垢。 请确保始终使用干净的软布,而不是一块粗糙的、粗糙的或结构化的材料,并确保它是无毛布的。",
	"rejected": " 是的,你可以直接将它喷射到布上。"
}

训练参数

训练参数

infer

# infer_finetuning.py 推理微调模型
# infer_lora_finetuning.py 推理微调模型
 python infer_finetuning.py

training

    #制作数据
    python data_utils.py
    注: num_process_worker 为多进程制作数据 ， 如果数据量较大 ， 适当调大至cpu数量
    dataHelper.make_dataset_with_args(data_args.train_file,mixed_data=False, shuffle=True,mode='train',num_process_worker=0)
    
    #训练
    python train.py

训练参数

训练参数

友情链接

• pytorch-task-example
• tf-task-example
• chatmoss_finetuning
• chatglm_finetuning
• chatyuan_finetuning
• llm_finetuning
• rlhf_llm
• rlhf_chatglm
• rlhf_chatyuan
• rwkv_finetuning

纯粹而干净的代码

t5_rlhf's Issues

score deepspeed权重加载失败