开源模型应用落地-qwen2-7b-instruct-LoRA微调模型合并-Axolotl-单机单卡-V100(十)

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一、前言

    本篇文章将使用Axolotl去合并微调后的模型权重,通过阅读本文,您将能够更好地掌握这些关键技术,理解其中的关键技术要点,并应用于自己的项目中。


二、术语介绍

2.1. LoRA微调

    LoRA (Low-Rank Adaptation) 用于微调大型语言模型 (LLM)。  是一种有效的自适应策略,它不会引入额外的推理延迟,并在保持模型质量的同时显着减少下游任务的可训练参数数量。

2.2.参数高效微调(PEFT) 

    仅微调少量 (额外) 模型参数,同时冻结预训练 LLM 的大部分参数,从而大大降低了计算和存储成本。

2.3.Qwen2-7B-Instruct

    是通义千问 Qwen2 系列中的一个指令微调模型。它在 Qwen2-7B 的基础上进行了指令微调,以提高模型在特定任务上的性能。

    Qwen2-7B-Instruct 具有以下特点:

  • 强大的性能:在多个基准测试中,Qwen2-7B-Instruct 的性能可与 Llama-3-70B-Instruct 相匹敌。
  • 代码和数学能力提升:得益于高质量的数据和指令微调,Qwen2-7B-Instruct 在数学和代码能力上实现了飞升。
  • 多语言能力:模型训练过程中增加了 27 种语言相关的高质量数据,提升了多语言能力。
  • 上下文长度支持:Qwen2 系列中的所有 Inst

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