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基于LoRA权重微调的Llama-3.2-1B-Instruct模型卡

本模型是通过LoRA（低秩自适应）权重对"meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct"进行微调的版本，训练用于辅助回答各类主题问题并提供相关信息。该模型设计用于与🤗 Hugging Face transformers库配合使用。

模型详情

模型描述

该模型基于Llama-3.2-1B-Instruct架构，通过LoRA权重进行微调以提升特定下游任务表现。训练采用精选数据集，可生成更具针对性的上下文响应。模型针对GPU资源有限环境进行了FP16精度和设备映射等优化。

• 开发者: Soorya R
• 模型类型: 采用LoRA微调的因果语言模型
• 支持语言: 主要为英语
• 许可协议: 模型卡未指定具体许可，使用规范请参考Hugging Face基础模型许可
• 基础模型: meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct

模型来源[可选]

• 代码仓库: https://huggingface.co/Soorya03/Llama-3.2-1B-Instruct-FitnessAssistant/tree/main

用途

直接使用

本模型可直接用于英语通用问答和信息检索任务，适用于聊天机器人和虚拟助手等需要上下文响应能力的场景。

下游任务

可针对需要对话理解和自然语言生成的特定任务进行进一步微调。

非适用场景

不适用于通用NLP之外的任务，不可用于高风险决策、需要专业科学/法律知识的场景，或可能影响用户安全/隐私的应用。

偏见风险与局限性

虽然基于精选数据集微调，但仍继承基础Llama模型的潜在偏见。在敏感场景中使用需谨慎，模型输出可能反映训练数据中的偏见。

使用建议

建议用户（包括直接使用和二次开发者）充分了解模型的语言偏见和领域限制等潜在风险，关键应用部署前应进行充分评估。

快速开始

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 加载模型
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Soorya03/Llama-3.2-1B-Instruct-LoRA")

# 加载分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Soorya03/Llama-3.2-1B-Instruct-LoRA")

# 生成文本
inputs = tokenizer("在此输入您的文本", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

训练详情

训练数据

使用针对上下文问答任务优化的定制数据集进行微调，数据集划分为训练集和验证集以增强泛化能力。

训练过程

超参数设置

精度: FP16混合精度
训练轮次: 10
批大小: 4
学习率: 2e-4

耗时

训练时间: 在Google Colab T4 GPU上约1小时

模型检验

可使用transformers的pipeline等工具可视化注意力机制，但需注意这本质上仍是黑箱模型。

环境影响

碳排放估算可参考Lacoste等人(2019)提出的机器学习影响计算器。

• 硬件类型: Google Colab T4 GPU
• 使用时长: 1小时
• 云服务商: Google Colab

技术规格

模型架构与目标

采用基于Transformer的Llama架构，通过LoRA权重微调增强上下文理解和响应准确性。

计算基础设施

硬件

启用FP16精度的Google Colab T4 GPU

软件

库: 🤗 Hugging Face transformers
框架: PyTorch
其他依赖: 集成LoRA权重所需的PEFT库

引用[可选]

@misc{soorya2024llama, author = {Soorya R}, title = {Llama-3.2-1B-Instruct Fine-Tuned with LoRA Weights}, year = {2024}, url = {https://huggingface.co/Soorya03/Llama-3.2-1B-Instruct-LoRA}, }

术语表

FP16: 16位浮点精度，用于降低内存占用并加速计算
LoRA: 低秩自适应，一种参数高效微调方法

更多信息[可选]

详情请访问模型仓库。

模型卡作者

Soorya R