使用 Hugging Face 微调 Gemma 模型

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作者信息

【原文作者】 Hugging Face
【作者简介】 The AI community building the future.
【微信号】 Hugging-Face

文章摘要

在这篇文章中，我们将介绍 Google Deepmind 开放的 Gemma 语言模型，它现在可以通过 Hugging Face 向更广泛的开源社区开放。Gemma 提供了两个规模的版本：2B 和 7B 参数，包括预训练版本和经过指令调优的版本。该模型在 Hugging Face 平台上提供支持，可以在 Vertex Model Garden 和 Google Kubernetes Engine 中轻松部署和微调。Gemma 模型非常适合利用 Colab 提供的免费 GPU 资源进行原型设计和实验。

文章重点介绍了如何使用 Hugging Face Transformers 和 PEFT 库在 GPU 和 Cloud TPU 上对 Gemma 模型进行参数高效微调（PEFT），这对于希望在特定数据集上微调 Gemma 模型的用户非常有用。PEFT 是一种低成本的方法，适用于内存和计算资源有限的用户。文章还介绍了低秩适应（LoRA）技术，这是一种参数高效微调技术，它只针对模型参数的一小部分进行微调。

在开始微调之前，用户需要填写同意表格以访问 Gemma 模型文件。微调过程中，我们使用了英文“名人名言”数据集，并使用 LoRA 配置对模型进行了微调。最终，我们得到了符合预期格式的答案。

此外，文章还提到了在 TPU 环境下微调 Gemma 模型，可以通过 SPMD 上的 FSDP 加速。最后，文章鼓励用户浏览 Gemma 文档和发布博客，以获取更多关于训练、微调和部署 Gemma 模型的信息。

摘要： Google Deepmind 的 Gemma 语言模型现已通过 Hugging Face 对开源社区开放，提供了两个版本的模型参数。文章介绍了如何使用 PEFT 库在 GPU 和 Cloud TPU 上进行参数高效微调，特别是利用 LoRA 技术。通过微调，Gemma 模型能够生成符合特定格式的名言金句。文章还提到了在 TPU 环境下使用 FSDP 加速微调的方法，并鼓励用户探索更多关于 Gemma 模型的信息。