lit-llama使用 LoRA 进行微调

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https://github.com/Lightning-AI/lit-llama/blob/main/howto/finetune_lora.md
使用 LoRA 进行微调
低秩自适应 （LoRA） 是一种使用低秩矩阵分解近似更新到 LLM 中线性层的技术.这大大减少了可训练参数的数量，并加快了训练速度，而对模型的最终性能几乎没有影响。我们通过在单个GTX 3090（24GB）GPU上的Alpaca数据集上的指令微调LLaMA 7B来演示这种方法。

制备
此处的步骤只需执行一次：

按照自述文件中的说明安装依赖项。

下载并转换权重，并将其保存在文件夹中，如此处所述。./checkpoints

下载数据并生成指令调优数据集：

python scripts/prepare_alpaca.py
另请参阅：对非结构化数据集进行微调

运行微调