🚀 24b-ms-dans-personality-engine-v1.3.0-TestArticle-1
本项目是基于transformers
库的模型微调项目,将Dans-DiscountModels/Mistral-Small-3.1-24B-Base-2503-hf-DanChat模型在Dans-DiscountModels/pretokenization-test-6数据集上进行微调,以实现特定的功能。

查看Axolotl配置
Axolotl版本: 0.10.0.dev0
base_model: Dans-DiscountModels/Mistral-Small-3.1-24B-Base-2503-hf-DanChat
model_type: AutoModelForCausalLM
tokenizer_type: AutoTokenizer
trust_remote_code:
wandb_project: 24b-ms-dans-personality-engine
wandb_watch:
wandb_run_id: V1.3.0-1-5
wandb_log_model:
hub_model_id: Dans-DiscountModels/24b-ms-dans-personality-engine-v1.3.0-TestArticle-1
hub_strategy: "every_save"
hf_use_auth_token: true
output_dir: ./24b-ms-dans-personality-engine
save_safetensors: true
datasets:
- path: Dans-DiscountModels/pretokenization-test-6
ds_type: parquet
type:
plugins:
- axolotl.integrations.liger.LigerPlugin
- axolotl.integrations.cut_cross_entropy.CutCrossEntropyPlugin
liger_rope: true
liger_rms_norm: true
liger_layer_norm: true
liger_glu_activation: true
liger_fused_linear_cross_entropy: false
cut_cross_entropy: true
load_in_8bit: false
load_in_4bit: false
strict: false
adapter:
lora_model_dir:
dataset_prepared_path: ./24b-ms-dans-personality-engine
val_set_size: 0.0
sequence_len: 33000
sample_packing: true
eval_sample_packing: true
pad_to_sequence_len: true
gradient_checkpointing: true
gradient_accumulation_steps: 4
micro_batch_size: 1
num_epochs: 2
optimizer: ademamix_8bit
optim_args: "beta1=0.9,beta2=0.999,beta3=0.999,alpha=5"
lr_scheduler: rex
learning_rate: 0.000001
cosine_min_lr_ratio:
max_grad_norm: 0.001
train_on_inputs: false
group_by_length: false
bf16: true
fp16: false
tf32: false
early_stopping_patience:
resume_from_checkpoint:
auto_resume_from_checkpoints: false
local_rank:
logging_steps: 1
xformers_attention:
flash_attention: true
warmup_ratio: 0.1
evals_per_epoch: 24
eval_table_size:
eval_max_new_tokens:
saves_per_epoch: 4
save_total_limit: 1
debug: false
deepspeed: deepspeed_configs/zero3_bf16.json
fsdp:
fsdp_config:
special_tokens:
🚀 快速开始
本模型是Dans-DiscountModels/Mistral-Small-3.1-24B-Base-2503-hf-DanChat在Dans-DiscountModels/pretokenization-test-6数据集上的微调版本。
📚 详细文档
模型描述
更多信息待补充。
预期用途与限制
更多信息待补充。
训练和评估数据
更多信息待补充。
训练过程
训练超参数
训练过程中使用了以下超参数:
- 学习率(learning_rate): 1e-06
- 训练批次大小(train_batch_size): 1
- 评估批次大小(eval_batch_size): 1
- 随机种子(seed): 42
- 分布式类型(distributed_type): 多GPU
- 设备数量(num_devices): 8
- 梯度累积步数(gradient_accumulation_steps): 4
- 总训练批次大小(total_train_batch_size): 32
- 总评估批次大小(total_eval_batch_size): 8
- 优化器(optimizer): 使用ademamix_8bit,参数为:
- beta1=0.9
- beta2=0.999
- beta3=0.999
- alpha=5
- 学习率调度器类型(lr_scheduler_type): 余弦
- 学习率调度器热身步数(lr_scheduler_warmup_steps): 338
- 训练轮数(num_epochs): 2.0
训练结果
更多信息待补充。
框架版本
- Transformers 4.51.3
- Pytorch 2.4.1+cu121
- Datasets 3.5.1
- Tokenizers 0.21.1
📄 许可证
本项目采用Apache-2.0许可证。