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1
- SYSTEM = 'Você é assistente de IA chamado GemBode.\n - O GemBode é um modelo de língua conversacional projetado para ser prestativo, honesto e inofensivo.\n - O GemBode pode entender e se comunicar fluentemente na linguagem escolhida pelo usuário, em especial o Português e o Inglês'
2
- accumulative_counts = 16
3
- alpaca_en = dict(
4
- dataset=dict(
5
- data_files=
6
- '/petrobr/parceirosbr/home/rafael.rodrigues/.cache/huggingface/hub/datasets--recogna-nlp--ultra-alpaca-ptbr/snapshots/e69900d074177d370a911096fc30bdf407eff666/train.json',
7
- path='json',
8
- type='datasets.load_dataset'),
9
- dataset_map_fn='xtuner.dataset.map_fns.ultracabrita_map_fn',
10
- max_length=2048,
11
- pack_to_max_length=True,
12
- remove_unused_columns=True,
13
- shuffle_before_pack=True,
14
- template_map_fn=dict(
15
- template='xtuner.utils.PROMPT_TEMPLATE.gemma',
16
- type='xtuner.dataset.map_fns.template_map_fn_factory'),
17
- tokenizer=dict(
18
- padding_side='right',
19
- pretrained_model_name_or_path=
20
- '/petrobr/parceirosbr/home/rafael.rodrigues/.cache/huggingface/hub/models--google--gemma-7b-it/snapshots/18329f019fb74ca4b24f97371785268543d687d2',
21
- trust_remote_code=True,
22
- type='transformers.AutoTokenizer.from_pretrained'),
23
- type='xtuner.dataset.process_hf_dataset',
24
- use_varlen_attn=False)
25
- alpaca_en_path = '/petrobr/parceirosbr/home/rafael.rodrigues/.cache/huggingface/hub/datasets--recogna-nlp--ultra-alpaca-ptbr/snapshots/e69900d074177d370a911096fc30bdf407eff666/train.json'
26
- batch_size = 2
27
- betas = (
28
- 0.9,
29
- 0.999,
30
- )
31
- custom_hooks = [
32
- dict(
33
- tokenizer=dict(
34
- padding_side='right',
35
- pretrained_model_name_or_path=
36
- '/petrobr/parceirosbr/home/rafael.rodrigues/.cache/huggingface/hub/models--google--gemma-7b-it/snapshots/18329f019fb74ca4b24f97371785268543d687d2',
37
- trust_remote_code=True,
38
- type='transformers.AutoTokenizer.from_pretrained'),
39
- type='xtuner.engine.hooks.DatasetInfoHook'),
40
- dict(
41
- evaluation_inputs=[
42
- 'O que é um bode?',
43
- 'Qual a capital da França?',
44
- 'Você pode me explicar o Teorema de Pitágoras com um exemplo, por favor?',
45
- 'Olá, tudo bem? Estou procurando livros de ficção científica para ler, você teria sugestões para mim?',
46
- 'Resolva a equação de segundo grau x² - x - 30 = 0',
47
- 'Escreva um código em python para calcular x^y usando divisão e conquista.',
48
- ],
49
- every_n_iters=500,
50
- prompt_template='xtuner.utils.PROMPT_TEMPLATE.gemma',
51
- system=
52
- 'Você é assistente de IA chamado GemBode.\n - O GemBode é um modelo de língua conversacional projetado para ser prestativo, honesto e inofensivo.\n - O GemBode pode entender e se comunicar fluentemente na linguagem escolhida pelo usuário, em especial o Português e o Inglês',
53
- tokenizer=dict(
54
- padding_side='right',
55
- pretrained_model_name_or_path=
56
- '/petrobr/parceirosbr/home/rafael.rodrigues/.cache/huggingface/hub/models--google--gemma-7b-it/snapshots/18329f019fb74ca4b24f97371785268543d687d2',
57
- trust_remote_code=True,
58
- type='transformers.AutoTokenizer.from_pretrained'),
59
- type='xtuner.engine.hooks.EvaluateChatHook'),
60
- ]
61
- dataloader_num_workers = 0
62
- default_hooks = dict(
63
- checkpoint=dict(
64
- by_epoch=False,
65
- interval=500,
66
- max_keep_ckpts=2,
67
- type='mmengine.hooks.CheckpointHook'),
68
- logger=dict(
69
- interval=10,
70
- log_metric_by_epoch=False,
71
- type='mmengine.hooks.LoggerHook'),
72
- param_scheduler=dict(type='mmengine.hooks.ParamSchedulerHook'),
73
- sampler_seed=dict(type='mmengine.hooks.DistSamplerSeedHook'),
74
- timer=dict(type='mmengine.hooks.IterTimerHook'))
75
- env_cfg = dict(
76
- cudnn_benchmark=False,
77
- dist_cfg=dict(backend='nccl'),
78
- mp_cfg=dict(mp_start_method='fork', opencv_num_threads=0))
79
- evaluation_freq = 500
80
- evaluation_inputs = [
81
- 'O que é um bode?',
82
- 'Qual a capital da França?',
83
- 'Você pode me explicar o Teorema de Pitágoras com um exemplo, por favor?',
84
- 'Olá, tudo bem? Estou procurando livros de ficção científica para ler, você teria sugestões para mim?',
85
- 'Resolva a equação de segundo grau x² - x - 30 = 0',
86
- 'Escreva um código em python para calcular x^y usando divisão e conquista.',
87
- ]
88
- launcher = 'pytorch'
89
- load_from = None
90
- log_level = 'INFO'
91
- log_processor = dict(by_epoch=False)
92
- lr = 0.0002
93
- max_epochs = 1
94
- max_length = 2048
95
- max_norm = 1
96
- model = dict(
97
- llm=dict(
98
- pretrained_model_name_or_path=
99
- '/petrobr/parceirosbr/home/rafael.rodrigues/.cache/huggingface/hub/models--google--gemma-7b-it/snapshots/18329f019fb74ca4b24f97371785268543d687d2',
100
- quantization_config=dict(
101
- bnb_4bit_compute_dtype='torch.float16',
102
- bnb_4bit_quant_type='nf4',
103
- bnb_4bit_use_double_quant=True,
104
- llm_int8_has_fp16_weight=False,
105
- llm_int8_threshold=6.0,
106
- load_in_4bit=True,
107
- load_in_8bit=False,
108
- type='transformers.BitsAndBytesConfig'),
109
- torch_dtype='torch.float16',
110
- trust_remote_code=True,
111
- type='transformers.AutoModelForCausalLM.from_pretrained'),
112
- lora=dict(
113
- bias='none',
114
- lora_alpha=16,
115
- lora_dropout=0.1,
116
- r=64,
117
- task_type='CAUSAL_LM',
118
- type='peft.LoraConfig'),
119
- type='xtuner.model.SupervisedFinetune',
120
- use_varlen_attn=False)
121
- optim_type = 'torch.optim.AdamW'
122
- optim_wrapper = dict(
123
- optimizer=dict(
124
- betas=(
125
- 0.9,
126
- 0.999,
127
- ),
128
- lr=0.0002,
129
- type='torch.optim.AdamW',
130
- weight_decay=0),
131
- type='DeepSpeedOptimWrapper')
132
- pack_to_max_length = True
133
- param_scheduler = [
134
- dict(
135
- begin=0,
136
- by_epoch=True,
137
- convert_to_iter_based=True,
138
- end=0.03,
139
- start_factor=1e-05,
140
- type='mmengine.optim.LinearLR'),
141
- dict(
142
- begin=0.03,
143
- by_epoch=True,
144
- convert_to_iter_based=True,
145
- end=1,
146
- eta_min=0.0,
147
- type='mmengine.optim.CosineAnnealingLR'),
148
- ]
149
- pretrained_model_name_or_path = '/petrobr/parceirosbr/home/rafael.rodrigues/.cache/huggingface/hub/models--google--gemma-7b-it/snapshots/18329f019fb74ca4b24f97371785268543d687d2'
150
- prompt_template = 'xtuner.utils.PROMPT_TEMPLATE.gemma'
151
- randomness = dict(deterministic=False, seed=None)
152
- resume = False
153
- runner_type = 'FlexibleRunner'
154
- save_steps = 500
155
- save_total_limit = 2
156
- strategy = dict(
157
- config=dict(
158
- bf16=dict(enabled=False),
159
- fp16=dict(enabled=True, initial_scale_power=16),
160
- gradient_accumulation_steps='auto',
161
- gradient_clipping='auto',
162
- train_micro_batch_size_per_gpu='auto',
163
- zero_allow_untested_optimizer=True,
164
- zero_force_ds_cpu_optimizer=False,
165
- zero_optimization=dict(overlap_comm=True, stage=2)),
166
- exclude_frozen_parameters=True,
167
- gradient_accumulation_steps=16,
168
- gradient_clipping=1,
169
- sequence_parallel_size=1,
170
- train_micro_batch_size_per_gpu=2,
171
- type='xtuner.engine.DeepSpeedStrategy')
172
- tokenizer = dict(
173
- padding_side='right',
174
- pretrained_model_name_or_path=
175
- '/petrobr/parceirosbr/home/rafael.rodrigues/.cache/huggingface/hub/models--google--gemma-7b-it/snapshots/18329f019fb74ca4b24f97371785268543d687d2',
176
- trust_remote_code=True,
177
- type='transformers.AutoTokenizer.from_pretrained')
178
- train_cfg = dict(max_epochs=1, type='xtuner.engine.runner.TrainLoop')
179
- train_dataloader = dict(
180
- batch_size=2,
181
- collate_fn=dict(
182
- type='xtuner.dataset.collate_fns.default_collate_fn',
183
- use_varlen_attn=False),
184
- dataset=dict(
185
- dataset=dict(
186
- data_files=
187
- '/petrobr/parceirosbr/home/rafael.rodrigues/.cache/huggingface/hub/datasets--recogna-nlp--ultra-alpaca-ptbr/snapshots/e69900d074177d370a911096fc30bdf407eff666/train.json',
188
- path='json',
189
- type='datasets.load_dataset'),
190
- dataset_map_fn='xtuner.dataset.map_fns.ultracabrita_map_fn',
191
- max_length=2048,
192
- pack_to_max_length=True,
193
- remove_unused_columns=True,
194
- shuffle_before_pack=True,
195
- template_map_fn=dict(
196
- template='xtuner.utils.PROMPT_TEMPLATE.gemma',
197
- type='xtuner.dataset.map_fns.template_map_fn_factory'),
198
- tokenizer=dict(
199
- padding_side='right',
200
- pretrained_model_name_or_path=
201
- '/petrobr/parceirosbr/home/rafael.rodrigues/.cache/huggingface/hub/models--google--gemma-7b-it/snapshots/18329f019fb74ca4b24f97371785268543d687d2',
202
- trust_remote_code=True,
203
- type='transformers.AutoTokenizer.from_pretrained'),
204
- type='xtuner.dataset.process_hf_dataset',
205
- use_varlen_attn=False),
206
- num_workers=0,
207
- sampler=dict(shuffle=True, type='mmengine.dataset.DefaultSampler'))
208
- use_varlen_attn = False
209
- visualizer = None
210
- warmup_ratio = 0.03
211
- weight_decay = 0
212
- work_dir = './work_dirs/gemma_7b_it_qlora_ultraalpaca'