LlaMa-2 7b fine-tuned on the python_code_instructions_18k_alpaca Code instructions dataset by using the method QLoRA in 4-bit with PEFT library.

Pretrained description

Llama-2

Meta developed and publicly released the Llama 2 family of large language models (LLMs), a collection of pretrained and fine-tuned generative text models ranging in scale from 7 billion to 70 billion parameters.

Model Architecture Llama 2 is an auto-regressive language model that uses an optimized transformer architecture. The tuned versions use supervised fine-tuning (SFT) and reinforcement learning with human feedback (RLHF) to align to human preferences for helpfulness and safety

Training data

python_code_instructions_18k_alpaca

The dataset contains problem descriptions and code in python language. This dataset is taken from sahil2801/code_instructions_120k, which adds a prompt column in alpaca style.

Training hyperparameters

The following bitsandbytes quantization config was used during training:

load_in_8bit: False
load_in_4bit: True
llm_int8_threshold: 6.0
llm_int8_skip_modules: None
llm_int8_enable_fp32_cpu_offload: False
llm_int8_has_fp16_weight: False
bnb_4bit_quant_type: nf4
bnb_4bit_use_double_quant: False
bnb_4bit_compute_dtype: float16

SFTTrainer arguments

    # Number of training epochs
    num_train_epochs = 1
    # Enable fp16/bf16 training (set bf16 to True with an A100)
    fp16 = False
    bf16 = True
    # Batch size per GPU for training
    per_device_train_batch_size = 4
    # Number of update steps to accumulate the gradients for
    gradient_accumulation_steps = 1
    # Enable gradient checkpointing
    gradient_checkpointing = True
    # Maximum gradient normal (gradient clipping)
    max_grad_norm = 0.3
    # Initial learning rate (AdamW optimizer)
    learning_rate = 2e-4
    # Weight decay to apply to all layers except bias/LayerNorm weights
    weight_decay = 0.001
    # Optimizer to use
    optim = "paged_adamw_32bit"
    # Learning rate schedule
    lr_scheduler_type = "cosine" #"constant"
    # Ratio of steps for a linear warmup (from 0 to learning rate)
    warmup_ratio = 0.03

Framework versions

PEFT 0.4.0

Training metrics

You're using a LlamaTokenizerFast tokenizer. Please note that with a fast tokenizer, using the `__call__` method is faster than using a method to encode the text followed by a call to the `pad` method to get a padded encoding.
{'loss': 1.4155, 'learning_rate': 4.7619047619047615e-06, 'epoch': 0.0}
{'loss': 1.3751, 'learning_rate': 9.523809523809523e-06, 'epoch': 0.0}
{'loss': 1.3622, 'learning_rate': 1.4285714285714285e-05, 'epoch': 0.01}
{'loss': 1.3462, 'learning_rate': 1.9047619047619046e-05, 'epoch': 0.01}
{'loss': 1.3906, 'learning_rate': 2.380952380952381e-05, 'epoch': 0.01}
{'loss': 1.2145, 'learning_rate': 2.857142857142857e-05, 'epoch': 0.01}
{'loss': 1.2611, 'learning_rate': 3.3333333333333335e-05, 'epoch': 0.02}
{'loss': 1.198, 'learning_rate': 3.809523809523809e-05, 'epoch': 0.02}
{'loss': 1.153, 'learning_rate': 4.2857142857142856e-05, 'epoch': 0.02}
{'loss': 1.0707, 'learning_rate': 4.761904761904762e-05, 'epoch': 0.02}
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Done Training
Waiting for W&B process to finish... (success).
Run history:

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train/learning_rate	▄███████▇▇▇▇▇▆▆▆▆▅▅▅▄▄▄▄▃▃▃▃▂▂▂▂▂▁▁▁▁▁▁▁
train/loss	█▄▄▂▃▄▃▄▃▃▃▃▂▁▂▃▃▃▃▂▂▂▃▃▃▁▃▂▂▃▁▂▂▃▃▂▃▁▅▂
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Run summary:

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train/train_steps_per_second	0.46

View run floral-donkey-2 at: https://wandb.ai/plaban81/huggingface/runs/n7lxowfb
Synced 5 W&B file(s), 0 media file(s), 0 artifact file(s) and 0 other file(s)
Find logs at: ./wandb/run-20230914_090645-n7lxowfb/logs
Model saved

Example of usage

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "Plaban81/codegen-finetuned-python"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(hf_model_repo)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(hf_model_repo, load_in_4bit=True, torch_dtype=torch.float16, 
                                             device_map=device_map)

instruction="Write a Python function to display the first and last elements of a list."
input=""

prompt = f"""### Instruction:
Use the Task below and the Input given to write the Response, which is a programming code that can solve the Task.

### Task:
{instruction}

### Input:
{input}

### Response:
"""

input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", truncation=True).input_ids.cuda()
# with torch.inference_mode():
outputs = model.generate(input_ids=input_ids, max_new_tokens=100, do_sample=True, top_p=0.9,temperature=0.5)

print(f"Prompt:\n{prompt}\n")
print(f"Generated instruction:\n{tokenizer.batch_decode(outputs.detach().cpu().numpy(), skip_special_tokens=True)[0][len(prompt):]}")

Citation

@misc {Plaban81,
	author       = { {Plaban Nayak} },
	title        = { codegen-finetuned-python },
	year         = 2023,
	url          = { https://huggingface.co/Plaban81/codegen-finetuned-python' },
	publisher    = { Hugging Face }
}