Flash attention は、トレーニングと推論を加速するオプションです。H100、A100、RTX 3090、T4、RTX 2080 などの Turing、Ampere、Ada、および Hopper アーキテクチャの NVIDIA GPU だけが、flash attention をサポートできます。それをインストールせずに私たちのモデルを使用することができます。
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Flash attention は、トレーニングと推論を加速するオプションです。H100、A100、RTX 3090、T4、RTX 2080 などの Turing、Ampere、Ada、および Hopper アーキテクチャの NVIDIA GPU だけが、flash attention をサポートできます。それをインストールせずに私たちのモデルを使用することができます。
4.32.0 が望ましいです。
コードを最新のものに更新し、すべてのシャードされたチェックポイントファイルを正しくダウンロードしたかどうか確認してください。
qwen.tiktokenこれはトークナイザーのマージファイルです。ダウンロードする必要があります。git-lfs を使わずにリポジトリを git clone しただけでは、このファイルをダウンロードできないことに注意してください。
コマンド
pip install -r requirements.txtはい、Web デモは
web_demo.pycli_demo.pyはい、
python cli_demo.py --cpu-onlymodeling_qwen.pychat_streamこれは、トークンがバイトを表し、単一のトークンが無意味な文字列である可能性があるためです。このようなデコード結果を避けるため、トークナイザのデフォルト設定を更新しました。コードを最新版に更新してください。
Qwen ではなく Qwen-Chat を読み込んでいないか確認してください。Qwen はアライメントなしのベースモデルで、SFT/Chat モデルとは挙動が異なります。
はい、量子化は AutoGPTQ でサポートされています。
コードを最新版に更新することで解決します。
NTK が適用されていることを確認してください。
config.jsonuse_dynamc_ntkuse_logn_attntruetrueSFTのコードは提供します。FastChat、Firefly、LLaMA Efficient Tuningなど、いくつかのプロジェクトではファインチューニングをサポートしています。近日中に関連コードを更新する予定です。
私たちのトレーニングでは、セパレータとパディングトークンとして
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