🚀 Transformers模型項目
本項目基於transformers
庫,對模型進行微調訓練。該模型是在特定數據集上對基礎模型進行微調的成果,解決了特定領域的任務需求,為相關領域的應用提供了有力支持。
🚀 快速開始
本模型是 ByteDance-Seed/Seed-Coder-8B-Base 在 axolotl-ai-internal/gpumode-py2triton-reasoning-v2
數據集上的微調版本。在評估集上取得了以下結果:
✨ 主要特性
- 基於強大的基礎模型
ByteDance-Seed/Seed-Coder-8B-Base
進行微調。
- 採用了多種插件和優化策略,如
LigerPlugin
、CutCrossEntropyPlugin
等。
- 支持長序列輸入,序列長度可達16384。
- 運用了樣本打包和填充策略,提高訓練效率。
📦 安裝指南
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💻 使用示例
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📚 詳細文檔
Axolotl配置詳情

查看Axolotl配置
Axolotl版本:0.10.0.dev0
base_model: ByteDance-Seed/Seed-Coder-8B-Base
plugins:
- axolotl.integrations.liger.LigerPlugin
- axolotl.integrations.cut_cross_entropy.CutCrossEntropyPlugin
liger_rope: true
liger_rms_norm: true
liger_glu_activation: true
chat_template: llama3
datasets:
- path: axolotl-ai-internal/gpumode-py2triton-reasoning-v2
type: chat_template
split: train
dataset_prepared_path: last_run_prepared
val_set_size: 0.005
output_dir: ./outputs/out
sequence_len: 16384
sample_packing: true
pad_to_sequence_len: true
wandb_project: seed-coder-8b-grpo-triton
wandb_entity: axolotl-ai
wandb_watch:
wandb_name:
wandb_log_model:
gradient_accumulation_steps: 1
micro_batch_size: 2
num_epochs: 3
optimizer: adamw_torch_fused
max_grad_norm: 0.1
neftune_noise_alpha: 10
lr_scheduler: cosine
learning_rate: 1e-6
lr_groups:
- name: embeddings
modules:
- embed_tokens
- lm_head
lr: 0.00003
bf16: true
tf32: true
gradient_checkpointing: offload
gradient_checkpointing_kwargs:
use_reentrant: false
logging_steps: 1
flash_attention: true
warmup_steps: 100
evals_per_epoch: 5
saves_per_epoch: 1
weight_decay: 0.01
deepspeed: deepspeed_configs/zero1.json
special_tokens:
eos_token: <|eot_id|>
added_tokens_overrides:
7: <|start_header_id|>
8: <|end_header_id|>
9: <|eot_id|>
10: <think>
11: </think>
fix_untrained_tokens: [7, 8, 9, 10, 11]
訓練超參數
訓練過程中使用了以下超參數:
- 學習率:1e-06
- 訓練批次大小:2
- 評估批次大小:2
- 隨機種子:42
- 分佈式類型:多GPU
- 設備數量:10
- 總訓練批次大小:20
- 總評估批次大小:20
- 優化器:使用
OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED
,betas=(0.9,0.999)
,epsilon=1e-08
,無額外優化器參數
- 學習率調度器類型:餘弦
- 學習率調度器熱身步數:100
- 訓練輪數:3.0
訓練結果
訓練損失 |
輪數 |
步數 |
驗證損失 |
0.5293 |
0.0046 |
1 |
5.7151 |
0.4449 |
0.2018 |
44 |
0.4878 |
0.425 |
0.4037 |
88 |
0.4319 |
0.3437 |
0.6055 |
132 |
0.3322 |
0.2903 |
0.8073 |
176 |
0.2893 |
0.2528 |
1.0092 |
220 |
0.2677 |
0.2578 |
1.2110 |
264 |
0.2531 |
0.2522 |
1.4128 |
308 |
0.2414 |
0.2403 |
1.6147 |
352 |
0.2352 |
0.232 |
1.8165 |
396 |
0.2252 |
0.2093 |
2.0183 |
440 |
0.2360 |
0.2406 |
2.2202 |
484 |
0.2311 |
0.2523 |
2.4220 |
528 |
0.2260 |
0.2139 |
2.6239 |
572 |
0.2259 |
0.2296 |
2.8257 |
616 |
0.2177 |
框架版本
- Transformers 4.51.3
- Pytorch 2.6.0+cu124
- Datasets 3.5.1
- Tokenizers 0.21.1
🔧 技術細節
文檔未提供具體技術實現細節,暫不展示。
📄 許可證
本項目採用MIT許可證。