fine_moss.bash

output_dir='lora/moss-v1'
mkdir -p ${output_dir}
CUDA_VISIBLE_DEVICES="0,1,2,3" torchrun --nproc_per_node=4 --master_port=1287 src/finetune.py \
    --do_train --do_eval \
    --overwrite_output_dir \
    --stage 'sft' \
    --model_name_or_path 'models/moss-moon-003-sft' \
    --model_name 'moss' \
    --template 'alpaca' \
    --train_file 'data/NER/train.json' \
    --val_set_size 100 \
    --output_dir=${output_dir} \
    --per_device_train_batch_size 2 \
    --per_device_eval_batch_size 2 \
    --gradient_accumulation_steps 4 \
    --preprocessing_num_workers 16 \
    --num_train_epochs 10 \
    --learning_rate 5e-5 \
    --max_grad_norm 0.5 \
    --optim "adamw_torch" \
    --max_source_length 400 \
    --cutoff_len 700 \
    --max_target_length 300 \
    --evaluation_strategy "epoch" \
    --save_strategy "epoch" \
    --save_total_limit 10 \
    --lora_r 8 \
    --lora_alpha 16 \
    --lora_dropout 0.05 \
    --bf16 \
    --bits 4