Views
No views yet
0.4.01base_model: sail/Sailor-7B
2model_type: AutoModelForCausalLM
3tokenizer_type: AutoTokenizer
4is_mistral_derived_model: false
5
6load_in_8bit: false
7load_in_4bit: true
8strict: false
9
10datasets:
11#we used a small dataset to teach the model function calling abilities
12 - path: ./echonettobatrain.jsonl
13 ds_type: json
14 type: sharegpt
15
16dataset_prepared_path: last_run_function_call
17#0.05
18val_set_size: 0.02
19output_dir: ./Sailor-7B-toba
20
21adapter: qlora
22lora_model_dir:
23
24sequence_len: 8192
25sample_packing: false
26eval_sample_packing: true
27pad_to_sequence_len: true
28
29# important, to get the same trainable parameters then for a qlora training with lora_r=32 and lora_alpha=16 you need to adjust the lora_r depending on the amount of filtered layers you want to use. With top_n=4 you would go for lora_r= 256
30
31lora_r: 64
32lora_alpha: 16
33lora_dropout: 0.05
34lora_target_linear: false
35lora_fan_in_fan_out:
36lora_target_modules:
37- layers.0.self_attn.v_proj
38- layers.1.self_attn.v_proj
39- layers.2.self_attn.v_proj
40- layers.3.self_attn.v_proj
41- layers.4.self_attn.v_proj
42- layers.5.self_attn.v_proj
43- layers.6.self_attn.v_proj
44- layers.7.self_attn.v_proj
45- layers.8.self_attn.v_proj
46- layers.9.self_attn.v_proj
47- layers.10.self_attn.v_proj
48- layers.11.self_attn.v_proj
49- layers.12.self_attn.v_proj
50- layers.13.self_attn.v_proj
51- layers.14.self_attn.v_proj
52- layers.15.self_attn.v_proj
53- layers.16.self_attn.v_proj
54- layers.17.self_attn.v_proj
55- layers.18.self_attn.v_proj
56- layers.19.self_attn.v_proj
57- layers.20.self_attn.v_proj
58- layers.21.self_attn.v_proj
59- layers.22.self_attn.v_proj
60- layers.23.self_attn.v_proj
61- layers.24.self_attn.v_proj
62- layers.25.self_attn.v_proj
63- layers.26.self_attn.v_proj
64- layers.27.self_attn.v_proj
65- layers.28.self_attn.v_proj
66- layers.29.self_attn.v_proj
67- layers.30.self_attn.v_proj
68- layers.31.self_attn.v_proj
69- layers.0.self_attn.k_proj
70- layers.1.self_attn.k_proj
71- layers.2.self_attn.k_proj
72- layers.3.self_attn.k_proj
73- layers.4.self_attn.k_proj
74- layers.5.self_attn.k_proj
75- layers.6.self_attn.k_proj
76- layers.7.self_attn.k_proj
77- layers.8.self_attn.k_proj
78- layers.9.self_attn.k_proj
79- layers.10.self_attn.k_proj
80- layers.11.self_attn.k_proj
81- layers.12.self_attn.k_proj
82- layers.13.self_attn.k_proj
83- layers.14.self_attn.k_proj
84- layers.15.self_attn.k_proj
85- layers.16.self_attn.k_proj
86- layers.17.self_attn.k_proj
87- layers.18.self_attn.k_proj
88- layers.19.self_attn.k_proj
89- layers.20.self_attn.k_proj
90- layers.21.self_attn.k_proj
91- layers.22.self_attn.k_proj
92- layers.23.self_attn.k_proj
93- layers.24.self_attn.k_proj
94- layers.25.self_attn.k_proj
95- layers.26.self_attn.k_proj
96- layers.27.self_attn.k_proj
97- layers.28.self_attn.k_proj
98- layers.29.self_attn.k_proj
99- layers.30.self_attn.k_proj
100- layers.31.self_attn.k_proj
101- layers.0.self_attn.o_proj
102- layers.1.self_attn.o_proj
103- layers.2.self_attn.o_proj
104- layers.3.self_attn.o_proj
105- layers.4.self_attn.o_proj
106- layers.5.self_attn.o_proj
107- layers.6.self_attn.o_proj
108- layers.7.self_attn.o_proj
109- layers.8.self_attn.o_proj
110- layers.9.self_attn.o_proj
111- layers.10.self_attn.o_proj
112- layers.11.self_attn.o_proj
113- layers.12.self_attn.o_proj
114- layers.13.self_attn.o_proj
115- layers.14.self_attn.o_proj
116- layers.15.self_attn.o_proj
117- layers.16.self_attn.o_proj
118- layers.17.self_attn.o_proj
119- layers.18.self_attn.o_proj
120- layers.19.self_attn.o_proj
121- layers.20.self_attn.o_proj
122- layers.21.self_attn.o_proj
123- layers.22.self_attn.o_proj
124- layers.23.self_attn.o_proj
125- layers.24.self_attn.o_proj
126- layers.25.self_attn.o_proj
127- layers.26.self_attn.o_proj
128- layers.27.self_attn.o_proj
129- layers.28.self_attn.o_proj
130- layers.29.self_attn.o_proj
131- layers.30.self_attn.o_proj
132- layers.31.self_attn.o_proj
133- layers.0.self_attn.q_proj
134- layers.1.self_attn.q_proj
135- layers.2.self_attn.q_proj
136- layers.3.self_attn.q_proj
137- layers.4.self_attn.q_proj
138- layers.5.self_attn.q_proj
139- layers.6.self_attn.q_proj
140- layers.7.self_attn.q_proj
141- layers.8.self_attn.q_proj
142- layers.9.self_attn.q_proj
143- layers.10.self_attn.q_proj
144- layers.11.self_attn.q_proj
145- layers.12.self_attn.q_proj
146- layers.13.self_attn.q_proj
147- layers.14.self_attn.q_proj
148- layers.15.self_attn.q_proj
149- layers.16.self_attn.q_proj
150- layers.17.self_attn.q_proj
151- layers.18.self_attn.q_proj
152- layers.19.self_attn.q_proj
153- layers.20.self_attn.q_proj
154- layers.21.self_attn.q_proj
155- layers.22.self_attn.q_proj
156- layers.23.self_attn.q_proj
157- layers.24.self_attn.q_proj
158- layers.25.self_attn.q_proj
159- layers.26.self_attn.q_proj
160- layers.27.self_attn.q_proj
161- layers.28.self_attn.q_proj
162- layers.29.self_attn.q_proj
163- layers.30.self_attn.q_proj
164- layers.31.self_attn.q_proj
165- layers.0.mlp.down_proj
166- layers.1.mlp.down_proj
167- layers.2.mlp.down_proj
168- layers.3.mlp.down_proj
169- layers.4.mlp.down_proj
170- layers.5.mlp.down_proj
171- layers.6.mlp.down_proj
172- layers.7.mlp.down_proj
173- layers.8.mlp.down_proj
174- layers.9.mlp.down_proj
175- layers.10.mlp.down_proj
176- layers.11.mlp.down_proj
177- layers.12.mlp.down_proj
178- layers.13.mlp.down_proj
179- layers.14.mlp.down_proj
180- layers.15.mlp.down_proj
181- layers.16.mlp.down_proj
182- layers.17.mlp.down_proj
183- layers.18.mlp.down_proj
184- layers.19.mlp.down_proj
185- layers.20.mlp.down_proj
186- layers.21.mlp.down_proj
187- layers.22.mlp.down_proj
188- layers.23.mlp.down_proj
189- layers.24.mlp.down_proj
190- layers.25.mlp.down_proj
191- layers.26.mlp.down_proj
192- layers.27.mlp.down_proj
193- layers.28.mlp.down_proj
194- layers.29.mlp.down_proj
195- layers.30.mlp.down_proj
196- layers.31.mlp.down_proj
197- layers.0.mlp.up_proj
198- layers.1.mlp.up_proj
199- layers.2.mlp.up_proj
200- layers.3.mlp.up_proj
201- layers.4.mlp.up_proj
202- layers.5.mlp.up_proj
203- layers.6.mlp.up_proj
204- layers.7.mlp.up_proj
205- layers.8.mlp.up_proj
206- layers.9.mlp.up_proj
207- layers.10.mlp.up_proj
208- layers.11.mlp.up_proj
209- layers.12.mlp.up_proj
210- layers.13.mlp.up_proj
211- layers.14.mlp.up_proj
212- layers.15.mlp.up_proj
213- layers.16.mlp.up_proj
214- layers.17.mlp.up_proj
215- layers.18.mlp.up_proj
216- layers.19.mlp.up_proj
217- layers.20.mlp.up_proj
218- layers.21.mlp.up_proj
219- layers.22.mlp.up_proj
220- layers.23.mlp.up_proj
221- layers.24.mlp.up_proj
222- layers.25.mlp.up_proj
223- layers.26.mlp.up_proj
224- layers.27.mlp.up_proj
225- layers.28.mlp.up_proj
226- layers.29.mlp.up_proj
227- layers.30.mlp.up_proj
228- layers.31.mlp.up_proj
229 # important: you need to unfreeze the lm.head
230- lm.head
231
232wandb_project: axolotl-sailor7b-toba
233wandb_entity:
234wandb_watch:
235wandb_run_id:
236wandb_log_model:
237
238gradient_accumulation_steps: 2
239micro_batch_size: 2
240num_epochs: 3
241optimizer: adamw_bnb_8bit
242lr_scheduler: cosine
243learning_rate: 0.00025
244
245train_on_inputs: false
246group_by_length: false
247bf16: true
248fp16: false
249tf32: false
250
251gradient_checkpointing: true
252early_stopping_patience:
253resume_from_checkpoint:
254local_rank:
255logging_steps: 1
256xformers_attention:
257flash_attention: true
258
259warmup_steps: 100
260eval_steps: 0.2
261eval_table_size:
262eval_table_max_new_tokens: 128
263save_steps:
264debug:
265deepspeed:
266weight_decay: 0.0
267fsdp:
268fsdp_config:
269special_tokens:| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss |
|---|---|---|---|
| 5.0998 | 0.0 | 1 | 5.1501 |
| 1.3477 | 0.6 | 622 | 1.6304 |
| 1.268 | 1.2 | 1244 | 1.4755 |
| 0.8714 | 1.8 | 1866 | 1.2799 |
| 0.4408 | 2.4 | 2488 | 1.3876 |