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我们提供了多样化的大模型微调示例脚本。
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examples/
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├── lora_single_gpu/
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│ ├── pretrain.sh: 基于 LoRA 进行增量预训练
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│ ├── sft.sh: 基于 LoRA 进行指令监督微调
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│ ├── reward.sh: 基于 LoRA 进行奖励模型训练
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│ ├── ppo.sh: 基于 LoRA 进行 PPO 训练
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│ ├── dpo.sh: 基于 LoRA 进行 DPO 训练
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│ ├── orpo.sh: 基于 LoRA 进行 ORPO 训练
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│ ├── sft_mllm.sh: 基于 LoRA 进行多模态指令监督微调
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│ ├── prepare.sh: 保存预处理后的数据集
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│ └── predict.sh: 基于 LoRA 进行批量预测并计算 BLEU 和 ROUGE 分数
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├── qlora_single_gpu/
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│ ├── bitsandbytes.sh: 基于 QLoRA 微调 4/8 比特 BNB 模型
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│ ├── gptq.sh: 基于 QLoRA 微调 4/8 比特 GPTQ 模型
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│ ├── awq.sh: 基于 QLoRA 微调 4 比特 AWQ 模型
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│ └── aqlm.sh: 基于 QLoRA 微调 2 比特 AQLM 模型
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├── lora_multi_gpu/
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│ ├── single_node.sh: 使用 Accelerate 进行单节点 LoRA 训练
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│ ├── multi_node.sh: 使用 Accelerate 进行多节点 LoRA 训练
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│ └── ds_zero3.sh: 使用 DeepSpeed ZeRO-3 进行 LoRA 训练（拆分权重）
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├── full_multi_gpu/
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│ ├── single_node.sh: 使用 DeepSpeed 进行单节点全量训练
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│ ├── multi_node.sh: 使用 DeepSpeed 进行多节点全量训练
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│ └── predict.sh: 基于全量训练进行多卡批量预测并计算 BLEU 和 ROUGE 分数
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├── merge_lora/
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│ ├── merge.sh: 将 LoRA 权重合并到预训练模型中
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│ └── quantize.sh: 使用 AutoGPTQ 量化微调后的模型
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├── inference/
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│ ├── cli_demo.sh: 启动 LoRA 模型的命令行推理接口
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│ ├── api_demo.sh: 启动 LoRA 模型的 OpenAI 风格 API
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│ ├── web_demo.sh: 启动 LoRA 模型的浏览器推理接口
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│ └── evaluate.sh: 在 MMLU/CMMLU/C-Eval 数据集上评测 LoRA 模型
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└── extras/
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├── galore/
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│ └── sft.sh: 使用 GaLore 训练模型
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├── badam/
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│ └── sft.sh: 使用 BAdam 训练模型
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├── loraplus/
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│ └── sft.sh: 使用 LoRA+ 训练模型
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├── mod/
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│ └── sft.sh: 使用深度混合训练模型
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├── llama_pro/
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│ ├── expand.sh: 扩展模型中的层
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│ └── sft.sh: 训练扩展后的模型
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└── fsdp_qlora/
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└── sft.sh: 使用 FSDP+QLoRA 微调量化模型
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