- Upstream and downstream training framework based on lightning and transformers
- pure code
- pip install -U deep_training
- 源码安装
pip uninstall deep_training
pip install -U git+https://github.com/ssbuild/deep_training.git
- 源码重装
pip install -U git+https://github.com/ssbuild/deep_training.git --no-deps --force-reinstall
- 支持 datasets on the way
- 支持 transformer Trainer on the way
- 解耦 lightning on the way
lamb,adma,adamw_hf,adam,adamw,adamw_torch,adamw_torch_fused,adamw_torch_xla,adamw_apex_fused,
adafactor,adamw_anyprecision,sgd,adagrad,adamw_bnb_8bit,adamw_8bit,lion,lion_8bit,lion_32bit,
paged_adamw_32bit,paged_adamw_8bit,paged_lion_32bit,paged_lion_8bit,
lamb_fused_dp adagrad_cpu_dp adam_cpu_dp adam_fused_dp
linear,WarmupCosine,CAWR,CAL,Step,ReduceLROnPlateau, cosine,cosine_with_restarts,polynomial,
constant,constant_with_warmup,inverse_sqrt,reduce_lr_on_plateau
-
2023-08-16
- 0.1.21 release 增加 5种 rope scale 方法 , fix chatglm2-6b-32k 推理 rope_ratio
- 0.1.21.post1 fix moss rope
-
2023-08-09
- 0.1.17 update qwen model
- 0.1.17.post0 update qwen config
-
2023-08-08
- 0.1.15.rc2 support XVERSE-13B 完整训练 xverse_finetuning
-
2023-08-05
- support qwen(千问) 完整训练 qwen_finetuning
- 0.1.13.post2 fix quantization bug
- 0.1.14 release fix qwen stream
-
2023-07-18
- support InternLm(书生) 完整训练 internlm_finetuning
-
2023-07-11
- 2023-07-11 support baichuan v2 完整训练 baichuan2_finetuning
- 2023-07-11 fix adalora some bugs
- 2023-07-16 support rwkv world training
- 2023-07-16 0.1.12 release
-
2023-07-04
- 0.1.11 release
- fix baichuan and chatglm2 some bugs
- support conv2d for lora
- support arrow parquet dataset
- 0.1.11 release
-
2023-06-06
- 0.1.11 rc0 add baichuan model 完整训练 baichuan_finetuning
- 0.1.11 rc1 add chatglm2 model 完整训练 chatglm2_finetuning
-
2023-06-06
- 0.1.9 is merged into 0.1.10
- 0.1.10
- release add qlora and support more optimizer and scheduler
- support lora prompt for deepspeed training
- support rwkv4 完整训练 rwkv_finetuning
- 0.1.10.post0
- fix package setup for cpp and cu code for rwkv4
- 0.1.10.post1
- fix infer for rwkv4
-
2023-05-24
- 0.1.8 release fix load weight in prompt_tuning,p_tuning,prefix_tuning,adaption_prompt
-
2023-05-19
- 0.1.7 release fix 0.1.5 rl bugs
- 0.1.7.post0 release fix chatglm-6b-int4,chatglm-6b-int4 p-tuning-v2 training , fix ilql lightning import
- 0.1.7.post1 release fix load weight in prompt_tuning,p_tuning,prefix_tuning,adaption_prompt
-
2023-05-10
- 0.1.5 release
- fix lora v2 modules_to_save 自定义额外训练模块
- 增加reward ppo llm 完整训练 rlhf_llm
- 增加reward ppo chatglm 完整训练 rlhf_chatglm
- 增加reward ppo chatyuan 完整训练 rlhf_chatyuan
- 0.1.5.post2 release
- fix prompt modules_to_save 自定义额外训练模块
- 增加 ilql 离线模式训练 ilql 完整训练 rlhf_llm
- 0.1.5.post4 release
- fix opt model hidden_size for ppo ilql
- fix ppotrainer ilqltrainer deepspeed save weight
- import AdmaW from transformers or but torch firstly
-
2023-05-02
- 0.1.4 增加 prompt_tuning,p_tuning,prefix_tuning,adaption_prompt
-
2023-04-28
- 0.1.3.post0 新版本基于lightning
- pytorch-lightning 更名 lightning
- 分离numpy-io模块
-
2023-04-21
- 0.1.3rc0 增加 moss chat模型 完整训练参考 moss_finetuning
- moss 量化int4 int8推理
-
2023-04-11
- 0.1.2 重构lora v2, 增加adalora
- 0.1.2.post0 fix lova v1,lova v2 load_in_8bit
-
2023-04-07
- deep_training 0.1.1 同步更新chatglm 词表配置信息
-
2023-04-02
- release 0.1.0 and lightning >= 2
-
2023-03-15
- 增加ChatGLM模型(稳定版>=0.0.18.post7) 完整训练参考 chatglm_finetuning
- 0.0.18.post8 解决deepspeed进程数据平衡
- 0.0.18.post9 增加流式输出接口stream_chat接口
- 0.0.20 ChatGLM lora 加载权重继续训练 , 修改数据数据编码 ,权重自适应
- 0.0.21.post0 fix ChatGLM deepspeed stage 3 权重加载
-
2023-03-09
- 增加LLaMA 模型(并行版) 完整训练参考 llama_finetuning
-
2023-03-08
- 增加LLaMA 模型(非模型并行版) 完整训练参考 poetry_training
-
2023-03-02
- 增加loRA 训练 , lion,lamb优化器 , 完整训练参考 chatyuan_finetuning
-
2023-02-15
- 增加诗歌PaLM预训练模型
-
2023-02-13
- 增加中文语法纠错模型gector, seq2seq语法纠错模型
-
2023-02-09
- 增加诗歌t5decoder预训练, 诗歌laMDA预训练模型 , t5encoder 预训练模型
-
2023-02-07
- 增加层次分解位置编码选项,让transformer可以处理超长文本
-
2023-01-24
- 增加诗歌gpt2预训练,诗歌t5预训练,诗歌unilm预训练
-
2023-01-20
- 增加对抗训练 FGM, FGSM_Local,FreeAT, PGD, FGSM,FreeAT_Local, 其中FreeAT推荐使用FreeAT_Local,FGSM 推荐使用 FGSM_Local
-
2023-01-19
- 增加promptbertcse监督和非监督模型
-
2023-01-16
- 增加diffcse 监督和非监督模型
-
2023-01-13
- 增加ESimcse 模型
-
2023-01-11
- 增加TSDAE句向量模型
-
2023-01-09
- 增加infonce监督和非监督,simcse监督和非监督,SPN4RE关系模型抽取
-
2023-01-06
- 增加onerel关系模型抽取,prgc关系模型抽取,pure实体模型提取
-
2022-12-24
- 增加unilm模型蒸馏和事件抽取模型
-
2022-12-16
- crf_cascad crf级联抽取实体
- span ner 可重叠多标签,非重叠多标签两种实现方式抽取实体
- mhs_ner 多头选择实体抽取模型
- w2ner 实体抽取模型
- tplinkerplus 实体抽取
- tpliner 关系抽取模型
- tplinkerplus 关系抽取模型
- mhslinker 多头选择关系抽取模型
-
2022-11-17:
- simcse-unilm 系列
- simcse-bert-wwm 系列
- tnews circle loss
- afqmc siamese net similar
-
2022-11-15:
- unilm autotitle seq2seq autotitle
- 普通分类,指针提取命名实体,crf提取命名实体
- prefixtuning 分类 , prefixtuning 分类 , prefixtuning 指针提取命名实体 , prefixtuning crf 提取命名实体
-
2022-11-12:
- gplinker (全局指针提取)
- casrel (A Novel Cascade Binary Tagging Framework for Relational Triple Extraction 参考 https://github.com/weizhepei/CasRel)
- spliner (指针提取关系 sigmoid pointer or simple pointer)
-
2022-11-11:
- cluener_pointer 中文命名实体提取 和 cluener crf 中文命名实体提取
- tnews 中文分类
-
2022-11-06:
- mlm,gpt2,t5等模型预训练任务
- 预训练:
- 数据参考 THUCNews新闻文本分类数据集的子集
- mlm预训练例子 bert roberta等一些列中文预训练
- lm预训练例子 gpt2等一些列中文预训练
- seq2seq 预训练例子 t5 small等一些列中文预训练
- unilm 预训练例子 unilm bert roberta 等一些列中文预训练  
- 中文分类:
- 例子 tnews 中文分类
- 命名实体提取:
- 参考数据 cluner
- cluener 全局指针提取
- cluener crf提取
- cluener crf prompt提取
- cluener mhs ner多头选择提取
- cluener span指针提取
- cluener crf 级联提取
- cluener tplinkerplus 提取
- pure 提取
- cluener w2ner 提取
- 关系提取
- 参考数据 duie和法研杯第一阶段数据
- gplinker 关系提取
- casrel 关系提取
- spliner 关系提取
- mhslinker 关系提取
- tplinker 关系提取
- tplinkerplus 关系提取
- onerel 关系抽取
- prgc 关系提取
- spn4re 关系提取
- 事件提取
- 参考数据 duee事件抽取 DuEE v1.0数据集
- gplinker 事件提取
- prompt 系列:
- 例子 prefixprompt tnews中文分类
- 例子 prefixtuning tnews 中文分类
- 例子 prefixtuning cluener 命名实体全局指针提取
- 例子 prefixtuning cluener 命名实体crf提取
- 例子 prompt mlm 自行构建数据模板集,训练参考 pretrain/mlm_pretrain
- 例子 prompt lm 自行构建数据模板集,训练参考 pretrain/seq2seq_pretrain , pretrain/lm_pretrain
- simcse 系列:
- simcse-unilm 系列 例子 unilm+simce 参考数据 THUCNews新闻文本分类数据集的子集
- simcse-bert-wwm 系列 例子 mlm+simcse 参考数据 THUCNews新闻文本分类数据集的子集
- sentense embeding:
- circle loss 例子 tnews circle loss
- siamese net 例子 afqmc siamese net similar
Create a model factory, lightweight and efficient training program and make it easier, training model easier to get started.
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