Accelerating Mixtral MoE fine-tuning on Amazon SageMaker with QLoRA
在本文中,我们将演示如何通过使用完全托管的环境和 Amazon SageMaker 训练作业来使用 PyTorch 完全分片数据并行 (FSDP) 和量化低秩自适应 (QLoRA) 对 Mixtral 8x7B 模型进行微调,从而解决模型定制复杂、耗时且通常成本高昂的挑战。
Function Calling: Fine-Tuning Llama 3 on xLAM
得益于 QLoRA,速度快且内存效率高继续阅读 Towards Data Science »