作者： 大模型日知录 来源： 大模型日知录

使用PyTorch FSDP和Q-Lora高效微调Llama 3：

• 通过PyTorch FSDP和Q-Lora，现在可以在2块消费级GPU上微调Llama 2 70B或Mixtral 8x7B模型。

• PyTorch FSDP通过在GPU间分片模型来减少内存需求，从而可以更高效地训练更大的模型。

• Q-Lora通过量化和低秩适配器来降低计算和内存需求。

• 文章演示了如何准备数据集、运行分布式训练、合并适配器权重到原始模型中。

• 在4块N卡A10G GPU上，只需要每块GPU 24GB内存，就可以训练Llama 3 70B模型。

• 训练时间约为45小时，成本约为255美元。如果使用更强大的GPU，可以大大减少训练成本和时间。

• 文章提供了代码，可以复现该训练过程。读者可以基于提供的代码和配置进行调整。

• 文章还展示了如何加载训练好的模型，并生成指令的响应。

• PyTorch FSDP和Q-Lora使得训练大型语言模型变得更加易于访问。

参考文献：

[1] https://www.philschmid.de/fsdp-qlora-llama3

[2] https://www.philschmid.de/fine-tune-llms-in-2024-with-trl

更多AI工具，参考Github-AiBard123，国内AiBard123