🚀 Transformers模型项目
本项目基于transformers
库,对模型进行微调训练。该模型是在特定数据集上对基础模型进行微调的成果,解决了特定领域的任务需求,为相关领域的应用提供了有力支持。
🚀 快速开始
本模型是 ByteDance-Seed/Seed-Coder-8B-Base 在 axolotl-ai-internal/gpumode-py2triton-reasoning-v2
数据集上的微调版本。在评估集上取得了以下结果:
✨ 主要特性
- 基于强大的基础模型
ByteDance-Seed/Seed-Coder-8B-Base
进行微调。
- 采用了多种插件和优化策略,如
LigerPlugin
、CutCrossEntropyPlugin
等。
- 支持长序列输入,序列长度可达16384。
- 运用了样本打包和填充策略,提高训练效率。
📦 安装指南
文档未提供具体安装步骤,暂不展示。
💻 使用示例
文档未提供代码示例,暂不展示。
📚 详细文档
Axolotl配置详情

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]
训练超参数
训练过程中使用了以下超参数:
- 学习率:1e-06
- 训练批次大小:2
- 评估批次大小:2
- 随机种子:42
- 分布式类型:多GPU
- 设备数量:10
- 总训练批次大小:20
- 总评估批次大小:20
- 优化器:使用
OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED
,betas=(0.9,0.999)
,epsilon=1e-08
,无额外优化器参数
- 学习率调度器类型:余弦
- 学习率调度器热身步数:100
- 训练轮数:3.0
训练结果
训练损失 |
轮数 |
步数 |
验证损失 |
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
🔧 技术细节
文档未提供具体技术实现细节,暂不展示。
📄 许可证
本项目采用MIT许可证。