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에이전트 시대의 AI 시스템 설계
"gate_proj",
"up_proj", "down_proj",
"embed_tokens", "lm_head",],
lora_alpha = 32,
use_rslora = True, # 계수 안정화 LoRA를 사용한다.
)
r
과
lora
_
alpha
같은 매개변수에 대한 설명은 §
5
.
4
“패턴
15
: 어댑터 조정”의 “해법” 절을 참
고하기 바란다.
이제 훈련을 위한 옵션을 설정한다. 기울기 누적 같은 메모리 절약 기법을 적용하는 것이 중요
하다. 또한, 임베딩 층의 학습률과 투영 층의 학습률을 다르게 설정하는 것도 잊어서는 안 된다.
training_args = UnslothTrainingArguments(
per_device_train_batch_size = 2,
gradient_accumulation_steps = 64,
...
num_train_epochs = 10,
learning_rate = 5e-5*2,
embedding_learning_rate = 5e-5/2,
)
그런 다음에는 이전처럼
Transformers
의 훈련기 객체를 생성해서 훈련을 진행하고 저장하면
된다. 전체 코드는 원서 깃허브 저장소의
2
_
training
.
ipynb
파일에 있다.
인퍼런스
훈련이 잘 끝났다면 모델을 실행해 볼 ...