Advertisement

PyTorch练习项目分享：模型微调

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文章将分享一系列基于PyTorch框架的模型微调实践项目。通过具体案例深入探讨如何优化预训练模型以适应特定任务需求，适合深度学习初学者和进阶者参考学习。 PyTorch练手项目分享：模型微调 本段落将介绍一个基于PyTorch的实践项目，重点讨论如何进行模型微调。通过这个项目的练习，读者可以更好地理解深度学习中的迁移学习概念，并掌握在实际应用中调整预训练模型参数的方法和技术细节。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • PyTorch练习项目分享：模型微调
    优质
    本文章将分享一系列基于PyTorch框架的模型微调实践项目。通过具体案例深入探讨如何优化预训练模型以适应特定任务需求，适合深度学习初学者和进阶者参考学习。 PyTorch练手项目分享：模型微调 本段落将介绍一个基于PyTorch的实践项目，重点讨论如何进行模型微调。通过这个项目的练习，读者可以更好地理解深度学习中的迁移学习概念，并掌握在实际应用中调整预训练模型参数的方法和技术细节。
     
  • Java项目实战：小型练习项目
    优质
    本课程聚焦于通过实践操作教授Java编程技术，学员将从零开始构建一个小型应用项目，涵盖基础语法到实际开发流程。 Java项目实战练习小项目可以帮助开发者提升实际操作能力和解决实际问题的能力。通过动手实践一些小型的项目，可以更好地理解和掌握Java语言及其相关技术框架的应用方法。这样的练习通常包括但不限于简单的Web应用开发、数据处理程序编写以及自动化工具构建等，旨在加深对理论知识的理解并提高编程技巧。
     
  • Hugging Face实战详解（NLP、Transformer、预训练模型、模型微调及PyTorch应用）——下篇：模型训练
    优质
    本篇文章深入讲解如何使用Hugging Face库进行自然语言处理任务，着重介绍基于Transformer架构的预训练模型的应用与微调，并详细阐述了利用PyTorch实现模型训练的具体方法。 Hugging Face实战（NLP实战/Transformer实战/预训练模型/分词器/模型微调/模型自动选择/PyTorch版本/代码逐行解析）下篇之模型训练。
     
  • 基于PyTorch的CNN神经网络猫狗识别项目源码、数据集及预训练模型分享
    优质
    这是一个使用PyTorch实现的卷积神经网络(CNN)项目，专注于猫和狗图像分类。该项目包括源代码、数据集以及预训练模型，为机器学习爱好者提供了一个实用的学习资源。 使用PyTorch搭建CNN神经网络实现的猫狗识别项目源代码及数据集需要对train数据集进行训练，以便能够准确地识别给定val数据集中的一张图片是猫还是狗。
     
  • Text-to-SQL大模型微调项目的探讨
    优质
    本文探讨了在大规模语言模型上进行文本到SQL查询转换（Text-to-SQL）任务的微调方法，旨在提升模型对数据库查询语句的理解与生成能力。 大模型Text-to-SQL微调的项目包括了大模型下载、数据集预处理、使用LoRA和QLoRA技术进行微调、模型预测以及模型评估等多个步骤。
     
  • PyTorch ResNet18 预训练模型
    优质
    简介：PyTorch ResNet18预训练模型是一种深度学习架构，适用于图像分类任务。基于ResNet网络，此模型在大规模数据集上预先训练，方便用户快速应用于各类视觉识别问题。 将模型下载到C:\Users\用户名\.cache\torch\checkpoints目录。
     
  • JavaWeb练习项目
    优质
    JavaWeb练习项目是专为初学者设计的一个实践平台，涵盖了基本的Java Web开发技术，包括Servlet、JSP和MVC模式等，旨在通过实际操作提升编程技能。 项目原码、图片和依赖都有，仅供学习参考，请勿用于其他用途。图片是从百度下载的。
     
  • 利用Pytorch和CNN进行手势识别的项目及模型训练
    优质
    本项目运用PyTorch框架与卷积神经网络(CNN)技术实现手势识别系统的开发，并进行了详尽的数据集训练以优化模型性能。 在这个基于CNN的手势识别项目中，开发者利用PyTorch这一深度学习框架构建并训练了一个模型，旨在通过图像分析实现对手势的精准识别。 1. **卷积神经网络（CNN）**：CNN是深度学习领域中最常用于图像处理的网络结构。它由卷积层、池化层、激活函数和全连接层等组成。在手势识别中，CNN能自动学习和提取图像中的特征，如边缘、形状和纹理，这对于理解手部的姿势至关重要。 2. **PyTorch框架**：PyTorch提供了一个易用的接口来构建和优化神经网络。它的动态计算图允许开发者在运行时构建模型，在调试和实现复杂逻辑时非常有用。此外，PyTorch还支持自动梯度计算，简化了反向传播过程，使得模型训练更加高效。 3. **数据预处理**：在训练模型之前，原始图像通常需要进行预处理，如归一化、裁剪或缩放，以便适应模型输入的要求。这一步可能会涉及将图像转换为灰度、调整大小以及标准化像素值到0-1区间。 4. **模型架构**：在手势识别的CNN模型中，可能包含多个卷积层和池化层用于特征提取，随后通过全连接层进行分类。模型的深度和宽度可以根据问题复杂性进行调整以达到最佳性能。 5. **损失函数**：训练过程中选择合适的损失函数很重要。对于多分类问题如手势识别，常用的是交叉熵损失函数，它衡量了预测概率分布与实际类别标签之间的差异。 6. **优化器**：PyTorch支持多种优化算法，如随机梯度下降（SGD）、Adam或Adagrad，它们用于更新网络权重以最小化损失函数。选择合适的优化器可以提高模型的收敛速度和性能。 7. **训练过程**：模型训练通常分为多个epoch，在每个epoch中遍历整个数据集一次。在训练过程中会不断调整模型参数，使其逐渐接近最优状态。 8. **验证与测试**：在训练过程中定期使用验证集评估模型性能以防止过拟合，并使用独立的测试集评估模型泛化能力。 9. **模型评估指标**：对于手势识别，常用的评估指标有准确率、精确率、召回率和F1分数。这些指标可以帮助我们了解模型在不同类别的表现。 10. **模型保存与部署**：训练完成后，可以将模型保存为文件以备后续应用。在实际应用中可加载该模型并用其对新的手势图像进行实时识别。 此项目提供了一个完整的示例，涵盖了从数据准备、模型构建、训练、验证到测试的全过程，对于想要学习PyTorch和CNN应用于手势识别的开发者来说是一个极好的学习资源。
     
  • 基于Lora-Deepspeed和多GPU的大模型Finetune——ChatGLM微调实践及源码分享-优质项目.zip
    优质
    本项目提供使用LoRA技术与DeepSpeed库在多GPU环境下对大语言模型ChatGLM进行微调的实践教程和代码，助力高效训练。 在这个项目中，我们将深入探讨如何使用LORA-Deepspeed结合多GPU环境对ChatGLM大模型进行微调。这是一个实战性的优质项目，提供了一整套的源代码，旨在帮助开发者掌握大模型优化和分布式训练的关键技术。 我们要了解什么是大模型微调。大模型，如ChatGLM，通常具有数亿甚至数百亿的参数，在预训练阶段已经通过大规模数据进行了训练，具备了较强的通用语言理解能力。微调是将这些预训练模型应用于特定任务的过程，通过对模型的最后几层进行调整，使其更好地适应新的任务需求，例如对话生成、问答系统等。 LORA（Low-Rank Approximation）是一种有效的模型压缩技术，它通过低秩矩阵分解来减小模型的存储和计算成本，在处理大规模模型时尤为重要。在微调过程中，LORA可以降低大模型在多GPU环境中的通信开销，提高并行训练效率。 Deepspeed是一个深度学习优化库，提供了多种加速训练策略，包括零冗余优化器（Zero Redundancy Optimizer, ZOO）、混合精度训练、梯度累积以及模型并行和数据并行等。在多GPU环境中，Deepspeed能够有效地协调各个GPU之间的通信，使得模型能够在更短的时间内完成训练，并保持或提高性能。 ChatGLM是用于对话生成的大规模预训练模型，在对话理解和生成方面表现出色，可以与用户进行流畅、自然的对话。微调通常涉及对上下文理解模块和生成模块进行针对性训练，以适应特定的对话场景和风格。 在本项目中，你将学习如何配置和使用LORA-Deepspeed框架，设置多GPU环境，并准备和处理训练数据。源码会展示完整的训练脚本和参数设置，包括初始化模型、加载预训练权重、定义损失函数、设置优化器和学习率调度策略等。此外，还将接触到模型评估和验证的技巧，以确保微调过程的有效性。 这个项目为开发者提供了一个实际操作平台，通过它你可以深入理解大模型在多GPU环境下的微调过程，掌握LORA和Deepspeed的联合应用，并提升深度学习技能，在自己的项目中构建更高效、更具交互性的对话系统。通过细致研究和实践，你将能够应对日益增长的大模型训练挑战，并为未来的人工智能应用开发打下坚实基础。