mistral-finetune
微调
LoRA
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mistral-finetune是一个轻量级的代码库，它基于LoRA训练范式，允许在冻结大部分权重的情况下，只训练1-2%的额外权重，以低秩矩阵微扰的形式进行微调。它被优化用于多GPU单节点训练设置，对于较小模型，例如7B模型，单个GPU就足够了。该代码库旨在提供简单、有指导意义的微调入口，特别是在数据格式化方面，并不旨在涵盖多种模型架构或硬件类型。
需求人群：
"目标受众为需要对大型语言模型进行微调的研究人员和开发人员。该产品适合他们，因为它提供了一个轻量级、高效的微调解决方案，尤其适用于资源有限或需要特定功能定制的场景。"
使用场景示例：
研究人员使用mistral-finetune微调7B模型，以适应特定的对话系统。
开发人员利用该库为聊天机器人添加新功能，通过微调模型来理解用户查询。
教育机构使用mistral-finetune对学生提交的论文进行自动评分，提高评分效率。
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