https://github.com/ssbuild/internlm_finetuning
internlm funetuning
https://github.com/ssbuild/internlm_finetuning
internlm internlm-20b internlm-7b internlm-chat-20b internlm-chat-7b llm lora qlora
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JSON representation
internlm funetuning
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/ssbuild/internlm_finetuning
- Owner: ssbuild
- License: apache-2.0
- Created: 2023-07-18T01:08:30.000Z (almost 2 years ago)
- Default Branch: internlm-2.x
- Last Pushed: 2025-03-09T18:52:10.000Z (2 months ago)
- Last Synced: 2025-04-18T12:17:53.433Z (about 1 month ago)
- Topics: internlm, internlm-20b, internlm-7b, internlm-chat-20b, internlm-chat-7b, llm, lora, qlora
- Language: Python
- Homepage:
- Size: 305 KB
- Stars: 5
- Watchers: 1
- Forks: 1
- Open Issues: 3
-
Metadata Files:
- Readme: README.MD
- License: LICENSE
Awesome Lists containing this project
README
## update information
- [deep_training](https://github.com/ssbuild/deep_training)```text
2024-04-22 简化
2024-02-15 init internlm2 finetuning
```
## install
- 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```text
dev 通过一下方式安装
pip uninstall aigc_zoo
pip install -U git+https://github.com/ssbuild/aigc_zoo#egg=aigc_zoo
```## weigtht select one is suitable for you
- [internlm2-chat-20b](https://huggingface.co/internlm/internlm-chat-20b)
- [internlm2-20b](https://huggingface.co/internlm/internlm-20b)
- [internlm2-chat-7b](https://huggingface.co/internlm/internlm-chat-7b)
- [internlm2-chat-7b](https://huggingface.co/internlm/internlm-chat-7b)## data sample
- [open_data 不定时更新数据集](https://github.com/ssbuild/open_data)
单条数据示例
```text
role one of user system function assistant
q question optional
a answer must```
```json
{"id": 1, "paragraph": [{"q": "从南京到上海的路线", "a": ["你好,南京到上海的路线如下:", "1. 南京到上海,可以乘坐南京地铁1号线,在南京站乘坐轨道交通1号线。", "2. 南京到浦东机场,可以搭乘上海地铁1号,在陆家嘴站乘坐地铁1线,在浦东国际机场站乘坐机场快线,前往上海浦东国际机场。", "3. 上海到南京,可以换乘上海地铁2号线,从南京站换乘地铁2线,再从南京南站换乘地铁1路,然后到达上海站"]}]}
{"id": 2, "paragraph": [{"q": "写一个诗歌,关于冬天", "a": ["冬夜寂静冷,", "云在天边飘,", "冰封白雪上, ", "寒冷像一场雪。", " ", "雪花融化成冰,", "像那雪花飘洒,", "在寒冷的冬天,", "感受春天的喜悦。", " 冬日里,", "风雪渐消,", "一片寂静,", "把快乐和温暖带回家。"]}]}
{"id": 3, "paragraph": [{"q": "晚上睡不着应该怎么办", "a": ["晚上睡不着可能会让你感到焦虑或不舒服,但以下是一些可以帮助你入睡的方法:", "", "1. 制定规律的睡眠时间表:保持规律的睡眠时间表可以帮助你建立健康的睡眠习惯,使你更容易入睡。尽量在每天的相同时间上床,并在同一时间起床。", "2. 创造一个舒适的睡眠环境:确保睡眠环境舒适,安静,黑暗且温度适宜。可以使用舒适的床上用品,并保持房间通风。", "3. 放松身心:在睡前做些放松的活动,例如泡个热水澡,听些轻柔的音乐,阅读一些有趣的书籍等,有助于缓解紧张和焦虑,使你更容易入睡。", "4. 避免饮用含有咖啡因的饮料:咖啡因是一种刺激性物质,会影响你的睡眠质量。尽量避免在睡前饮用含有咖啡因的饮料,例如咖啡,茶和可乐。", "5. 避免在床上做与睡眠无关的事情:在床上做些与睡眠无关的事情,例如看电影,玩游戏或工作等,可能会干扰你的睡眠。", "6. 尝试呼吸技巧:深呼吸是一种放松技巧,可以帮助你缓解紧张和焦虑,使你更容易入睡。试着慢慢吸气,保持几秒钟,然后缓慢呼气。", "", "如果这些方法无法帮助你入睡,你可以考虑咨询医生或睡眠专家,寻求进一步的建议。"]}]}
```或者
```json
{"id": 1, "conversations": [{"from": "user", "value": "从南京到上海的路线"}, {"from": "assistant", "value": ["你好,南京到上海的路线如下:", "1. 南京到上海,可以乘坐南京地铁1号线,在南京站乘坐轨道交通1号线。", "2. 南京到浦东机场,可以搭乘上海地铁1号,在陆家嘴站乘坐地铁1线,在浦东国际机场站乘坐机场快线,前往上海浦东国际机场。", "3. 上海到南京,可以换乘上海地铁2号线,从南京站换乘地铁2线,再从南京南站换乘地铁1路,然后到达上海站"]}]}
{"id": 2, "conversations": [{"from": "user", "value": "写一个诗歌,关于冬天"}, {"from": "assistant", "value": ["冬夜寂静冷,", "云在天边飘,", "冰封白雪上, ", "寒冷像一场雪。", " ", "雪花融化成冰,", "像那雪花飘洒,", "在寒冷的冬天,", "感受春天的喜悦。", " 冬日里,", "风雪渐消,", "一片寂静,", "把快乐和温暖带回家。"]}]}
{"id": 3, "conversations": [{"from": "user", "value": "晚上睡不着应该怎么办"}, {"from": "assistant", "value": ["晚上睡不着可能会让你感到焦虑或不舒服,但以下是一些可以帮助你入睡的方法:", "", "1. 制定规律的睡眠时间表:保持规律的睡眠时间表可以帮助你建立健康的睡眠习惯,使你更容易入睡。尽量在每天的相同时间上床,并在同一时间起床。", "2. 创造一个舒适的睡眠环境:确保睡眠环境舒适,安静,黑暗且温度适宜。可以使用舒适的床上用品,并保持房间通风。", "3. 放松身心:在睡前做些放松的活动,例如泡个热水澡,听些轻柔的音乐,阅读一些有趣的书籍等,有助于缓解紧张和焦虑,使你更容易入睡。", "4. 避免饮用含有咖啡因的饮料:咖啡因是一种刺激性物质,会影响你的睡眠质量。尽量避免在睡前饮用含有咖啡因的饮料,例如咖啡,茶和可乐。", "5. 避免在床上做与睡眠无关的事情:在床上做些与睡眠无关的事情,例如看电影,玩游戏或工作等,可能会干扰你的睡眠。", "6. 尝试呼吸技巧:深呼吸是一种放松技巧,可以帮助你缓解紧张和焦虑,使你更容易入睡。试着慢慢吸气,保持几秒钟,然后缓慢呼气。", "", "如果这些方法无法帮助你入睡,你可以考虑咨询医生或睡眠专家,寻求进一步的建议。"]}]}
```## infer
# infer_finetuning.py 推理微调模型
# infer_lora_finetuning.py 推理微调模型
# infer_ptuning.py 推理p-tuning-v2微调模型
python infer_finetuning.py
## training
```text
# 制作数据
cd scripts
bash train_full.sh -m dataset
or
bash train_lora.sh -m dataset
or
bash train_ptv2.sh -m dataset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)# 全参数训练
bash train_full.sh -m train
# lora adalora ia3
bash train_lora.sh -m train
# ptv2
bash train_ptv2.sh -m train
```
## 训练参数
[训练参数](args.MD)## 友情链接
- [pytorch-task-example](https://github.com/ssbuild/pytorch-task-example)
- [chatmoss_finetuning](https://github.com/ssbuild/chatmoss_finetuning)
- [chatglm_finetuning](https://github.com/ssbuild/chatglm_finetuning)
- [t5_finetuning](https://github.com/ssbuild/t5_finetuning)
- [llm_finetuning](https://github.com/ssbuild/llm_finetuning)
- [llm_rlhf](https://github.com/ssbuild/llm_rlhf)
- [chatglm_rlhf](https://github.com/ssbuild/chatglm_rlhf)
- [t5_rlhf](https://github.com/ssbuild/t5_rlhf)
- [rwkv_finetuning](https://github.com/ssbuild/rwkv_finetuning)
- [baichuan_finetuning](https://github.com/ssbuild/baichuan_finetuning)
- [xverse_finetuning](https://github.com/ssbuild/xverse_finetuning)
- [internlm_finetuning](https://github.com/ssbuild/internlm_finetuning)
- [qwen_finetuning](https://github.com/ssbuild/qwen_finetuning)
- [skywork_finetuning](https://github.com/ssbuild/skywork_finetuning)
- [bluelm_finetuning](https://github.com/ssbuild/bluelm_finetuning)
- [yi_finetuning](https://github.com/ssbuild/yi_finetuning)
##
纯粹而干净的代码## Star History
[](https://star-history.com/#ssbuild/internlm_finetuning&Date)