如何利用开源的llm大模型Alpaca结合自己的私有数据搭建自己的应用？
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可使用 Alpaca-LoRA 微调 LLaMA，github地址：https://github.com/tloen/alpaca-lora 在 Alpaca-LoRA 项目中，作者提到，为了廉价高效地进行微调，他们使用了 Hugging Face 的 PEFT。PEFT 是一个库（LoRA 是其支持的技术之一），可以让你使用各种基于 Transformer 的语言模型并使用 LoRA 对其进行微调。好处在于，它允许你在一般的硬件上廉价而有效地微调模型，并有较小的（也许是可组合的）输出。
使用 Alpaca-LoRA 之前，需要具备一些先决条件。首先是 GPU 的选择，得益于 LoRA，现在你可以在 NVIDIA T4 这样低规格 GPU 或 4090 消费级 GPU 上完成微调；此外，你还需要申请 LLaMA 权重，因为其权重并不对外公开。 先决条件具备了，接下来就是如何使用 Alpaca-LoRA。首选你需要克隆 Alpaca-LoRA 存储库，代码如下： git clone https://github.com/daanelson/alpaca-lora cd alpaca-lora 其次，获取 LLaMA 权重。将下载到的权重值存储到名为 unconverted-weights 文件夹里，文件夹层次结构就像下面这样： unconverted-weights├── 7B│ ├── checklist.chk│ ├── consolidated.00.pth│ └── params.json├── tokenizer.model└── tokenizer_checklist.chk 权重存储好后，接着使用以下命令将 PyTorch checkpoint 的权重转换为 transformer 兼容的格式： cog run python -m transformers.models.llama.convert_llama_weights_to_hf \ --input_dir unconverted-weights \ --model_size 7B \ --output_dir weights 得到最终的目录结构应该是这样的： ...
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