plamo-2-1b-gorilla-chat2

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<img src="https://raw.githubusercontent.com/axolotl-ai-cloud/axolotl/main/image/axolotl-badge-web.png" alt="Built with Axolotl" width="200" height="32"/>

<details><summary>See axolotl config</summary>

axolotl version: 0.7.0

# モデルの設定
base_model: /notebooks/plamo-2-1b-gorilla-chat2              # HuggingFace上のモデル名
model_type: AutoModelForCausalLM         # モデルのロードに使用するクラス
tokenizer_type: AutoTokenizer           # トークナイザのロードに使用するクラス
trust_remote_code: true                 # リモートのカスタムコードを信頼してモデルをロード

hub_model_id: zamagi/fft-1
hub_strategy: "end"
push_dataset_to_hub:
hf_use_auth_token: true

plugins:
  - axolotl.integrations.liger.LigerPlugin
liger_cross_entropy: false
liger_rope: true
liger_rms_norm: true
liger_swiglu: true
liger_fused_linear_cross_entropy: true

# 8bit/4bit設定（8bitモードでメモリ削減）
load_in_8bit: false   #f                      # 8bit量子化されたモデルをロード
load_in_4bit: false                     # 4bit量子化は使用しない
strict: false                           # 重みの厳密な一致を要求しない（追加トークン等がある場合に許容）

chat_template: tokenizer_default

# データセットの設定
datasets:
  - path: llm-jp/magpie-sft-v1.0         # 使用するデータセット（Hugging Face上のデータセット名）
    type: chat_template                 # 会話形式のデータセットを使用
    field_messages: conversations       # 会話データが格納されたフィールド名
    message_property_mappings:         # メッセージ内のプロパティ名のマッピング
      role: role                       # 役割（ユーザー/システム/アシスタント）を示すフィールド
      content: content                 # メッセージ内容を示すフィールド
    roles_to_train: ["assistant"]       # 学習対象とする役割（アシスタントの発話のみ学習）
    train_on_eos: last
dataset_prepared_path: notebooks/last_run_prepared  # 前処理済みデータの保存先（キャッシュ用）


shuffle_merged_datasets: true
dataset_prepared_path: /notebooks/data/fft-data
#val_set_size: 0.003
output_dir: /notebooks/data/27b-fft-out-1
dataset_keep_in_memory: false

gpu_memory_limit: 48GiB

sequence_len: 2048
sample_packing: true
eval_sample_packing: false
pad_to_sequence_len: true

adapter:
lora_model_dir:
lora_r:
lora_alpha:
lora_dropout:
lora_target_linear:
lora_fan_in_fan_out:


# トレーニングの設定
gradient_accumulation_steps: 4
micro_batch_size: 8
num_epochs: 2
optimizer: paged_adamw_8bit
lr_scheduler:
cosine_min_lr_ratio: 0.1
learning_rate: 0.00001
max_steps: 5000

train_on_inputs: false
group_by_length: false
bf16: auto
fp16:
tf32: false

#wandb: false
#wandb_project: 27b-fft
#wandb_entity: aratako-lm
#wandb_watch:
#wandb_name: attempt-01
#wandb_log_model:

gradient_checkpointing: true
early_stopping_patience:
auto_resume_from_checkpoints: true
local_rank:
logging_steps: 1
xformers_attention: 
flash_attention: 

save_strategy: steps
save_steps: 100
save_total_limit: 2

warmup_steps: 50
eval_steps: 100
eval_batch_size: 1
eval_table_size:
eval_max_new_tokens:

debug:
deepspeed: /notebooks/axolotl/deepspeed_configs/zero3_bf16.json
weight_decay: 0.01
fsdp:
fsdp_config:



# 出力の保存設定
output_dir: /notebooks/output/plamo-2-1b-gorilla-chat2   # チェックポイントや最終モデルの出力先ディレクトリ
hub_model_id: zamagi/plamo-2-1b-gorilla-chat2   # (オプション) Hugging Face Hubにアップロードする場合のリポジトリ名

</details><br>

plamo-2-1b-gorilla-chat2

This model was trained from scratch on the llm-jp/magpie-sft-v1.0 dataset.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

• learning_rate: 1e-05
• train_batch_size: 8
• eval_batch_size: 1
• seed: 42
• distributed_type: multi-GPU
• gradient_accumulation_steps: 4
• total_train_batch_size: 32
• optimizer: Use OptimizerNames.PAGED_ADAMW_8BIT with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
• lr_scheduler_type: cosine
• lr_scheduler_warmup_steps: 50
• training_steps: 1112

Training results

Framework versions

• Transformers 4.49.0
• Pytorch 2.5.1+cu124
• Datasets 3.2.0
• Tokenizers 0.21.1