Using LoRA with CodeGen 2B mono
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評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 15/100
- issue の種類
- ドキュメント
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python
- 領域
- ai, machine-learning
調査の方向性
Start by reading the linked PEFT target-module mapping at src/peft/utils/other.py#L202 and inspect the Salesforce/codegen-2B-mono module names involved in the shown configuration. Done would mean documenting the appropriate target_modules value for CodeGen 2B mono, with a reproducible example or validation of the configuration.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Fine-tuning Salesforce/codegen-2B-mono on my own text to code Python dataset.
I quantized the model using HuggingFace transformer's BitsAndBytesConfig and LoRA config.
Implemented loRA config by using the following code:
from peft import LoraConfig, get_peft_model
lora_config = LoraConfig(
r=8,
lora_alpha=32,
target_modules=[],
lora_dropout=0.05,
bias="none",
task_type="CAUSAL_LM"
)
model = get_peft_model(model, lora_config)
I am not sure what should i be using in target models, in official git provided below.
Target modules for CodeGen is not mentioned.
Please help me out with this.
Any of your inputs will be highly appreciated.
Thank You!
- 主要言語
- Python
- スター
- 5.2k
- フォーク
- 420
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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