AI4Finance-Foundation / AI4Finance-Foundation/FinGPT
Reproducing sentiment finetuning train_lora extremely slow
- 主要言語
- Jupyter Notebook
- スター
- 21.2k
- フォーク
- 3k
- 平均マージ
- 1時間 55分
- マージ済み PR(30日)
- 5
説明
I am trying to reproduce the finetuning for the fingpt-sentiment_llama2-13b_lora
The table claims we can do this in just a single RTX 3090 within a day.
I am using a L4 GPU instead.
I downloaded the models to base_models and the dataset to data correctly
I used the script like this
```
deepspeed -i train_lora.py \
--run_name sentiment-llama2-13b-20epoch-64batch \
--base_model llama2-13b-nr \
--dataset sentiment-train \
--max_length 512 \
--batch_size 16 \
--learning_rate 1e-4 \
--num_epochs 20 \
```
I got an OOM.
So i set the `load_in_8_bit=True`
But I am getting extremely slow fine tuning speed A single epoch is estimated to take 2 days.
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