如何进行 chatgpt训练微调,训练的文件格式是什么-icode9专业技术文章分享
2024/11/8 6:02:57
本文主要是介绍如何进行 chatgpt训练微调,训练的文件格式是什么-icode9专业技术文章分享,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
进行 ChatGPT 的微调需要一些特定的步骤和工具。以下是一个简化的指南,帮助您进行 ChatGPT 的微调。我们将使用 Hugging Face 的 transformers
库,这是一个非常流行的自然语言处理库。
准备环境
-
安装必要的库:
pip install transformers datasets torch
Bash -
准备训练数据:
- 训练数据通常需要是文本文件或 JSON 文件。Hugging Face 的
datasets
库支持多种格式,包括 CSV、JSON 和文本文件。 - 例如,假设您的数据是一个 JSON 文件,每行包含一个对话对:
{"input": "你好", "output": "你好!"} {"input": "今天天气怎么样?", "output": "今天天气很好。"}
JSON
- 训练数据通常需要是文本文件或 JSON 文件。Hugging Face 的
数据预处理
-
加载数据集:
from datasets import load_dataset dataset = load_dataset('json', data_files={'train': 'path/to/your/train.json', 'validation': 'path/to/your/validation.json'})
Python -
分词器:
- 使用 Hugging Face 提供的分词器对数据进行编码。
from transformers import AutoTokenizer model_name = "gpt2" # 或者您选择的其他预训练模型 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) def preprocess_function(examples): inputs = [f"{ex['input']} {tokenizer.eos_token} {ex['output']}" for ex in examples['input']] return tokenizer(inputs, truncation=True, padding='max_length', max_length=128) tokenized_dataset = dataset.map(preprocess_function, batched=True)
Python
微调模型
-
加载预训练模型:
from transformers import AutoModelForCausalLM, TrainingArguments, Trainer model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
Python -
设置训练参数:
training_args = TrainingArguments( output_dir='./results', num_train_epochs=3, per_device_train_batch_size=8, per_device_eval_batch_size=8, warmup_steps=500, weight_decay=0.01, logging_dir='./logs', logging_steps=10, evaluation_strategy="epoch", save_total_limit=2, save_steps=500, fp16=True # 如果您的 GPU 支持混合精度训练 )
Python -
创建 Trainer 并开始训练:
trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=tokenized_dataset['train'], eval_dataset=tokenized_dataset['validation'] ) trainer.train()
Python
保存和加载模型
-
保存模型:
trainer.save_model('./fine-tuned-model')
Python -
加载模型:
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('./fine-tuned-model') tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('./fine-tuned-model')
Python
总结
- 训练数据格式:可以是 JSON、CSV 或文本文件,具体取决于您的需求和数据结构。
- 预处理:使用分词器对数据进行编码。
- 微调:使用 Hugging Face 的
Trainer
类进行微调。 - 保存和加载:保存微调后的模型以便后续使用。
标签: 来源:
本站声明: 1. iCode9 技术分享网(下文简称本站)提供的所有内容,仅供技术学习、探讨和分享; 2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关; 3. 关于本站的所有言论和文字,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关; 4. 本站文章均是网友提供,不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属;如您发现该文章侵犯了您的权益,可联系我们第一时间进行删除; 5. 本站为非盈利性的个人网站,所有内容不会用来进行牟利,也不会利用任何形式的广告来间接获益,纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。
这篇关于如何进行 chatgpt训练微调,训练的文件格式是什么-icode9专业技术文章分享的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!
- 2024-12-23DevExpress 怎么实现右键菜单(Context Menu)显示中文?-icode9专业技术文章分享
- 2024-12-22怎么通过控制台去看我的页面渲染的内容在哪个文件中呢-icode9专业技术文章分享
- 2024-12-22el-tabs 组件只被引用了一次,但有时会渲染两次是什么原因?-icode9专业技术文章分享
- 2024-12-22wordpress有哪些好的安全插件?-icode9专业技术文章分享
- 2024-12-22wordpress如何查看系统有哪些cron任务?-icode9专业技术文章分享
- 2024-12-21Svg Sprite Icon教程:轻松入门与应用指南
- 2024-12-20Excel数据导出实战:新手必学的简单教程
- 2024-12-20RBAC的权限实战:新手入门教程
- 2024-12-20Svg Sprite Icon实战:从入门到上手的全面指南
- 2024-12-20LCD1602显示模块详解