Spaces:
Running
Running
File size: 50,804 Bytes
2852136 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520 521 522 523 524 525 526 527 528 529 530 531 532 533 534 535 536 537 538 539 540 541 542 543 544 545 546 547 548 549 550 551 552 553 554 555 556 557 558 559 560 561 562 563 564 565 566 567 568 569 570 571 572 573 574 575 576 577 578 579 580 581 582 583 584 585 586 587 588 589 590 591 592 593 594 595 596 597 598 599 600 601 602 603 604 605 606 607 608 609 610 611 612 613 614 615 616 617 618 619 620 621 622 623 624 625 626 627 628 629 630 631 632 633 634 635 636 637 638 639 640 641 642 643 644 645 646 647 648 649 650 651 652 653 654 655 656 657 658 659 660 661 662 663 664 665 666 667 668 669 670 671 672 673 674 675 676 677 678 679 680 681 682 683 684 685 686 687 688 689 690 691 692 693 694 695 696 697 698 699 700 701 702 703 704 705 706 707 708 709 710 711 712 713 714 715 716 717 718 719 720 721 722 723 724 725 726 727 728 729 730 731 732 733 734 735 736 737 738 739 740 741 742 743 744 745 746 747 748 749 750 751 752 753 754 755 756 757 758 759 760 761 762 763 764 765 766 767 768 769 770 771 772 773 774 775 776 777 778 779 780 781 782 783 784 785 786 787 788 789 790 791 792 793 794 795 796 797 798 799 800 801 802 803 804 805 806 807 808 809 810 811 812 813 814 815 816 817 818 819 820 821 822 823 824 825 826 827 828 829 830 831 832 833 834 835 836 837 838 839 840 841 842 843 844 845 846 847 848 849 850 851 852 853 854 855 856 857 858 859 860 861 862 863 864 865 866 867 868 869 870 871 872 873 874 875 876 877 878 879 880 881 882 883 884 885 886 887 888 889 890 891 892 893 894 895 896 897 898 899 900 901 902 903 904 905 906 907 908 909 910 911 912 913 914 915 916 917 918 919 920 921 922 923 924 925 926 927 928 929 930 931 932 933 934 935 936 937 938 939 940 941 942 943 944 945 946 947 948 949 950 951 952 953 954 955 956 957 958 959 960 961 962 963 964 965 966 967 968 969 970 971 972 973 974 975 976 977 978 979 980 981 982 983 984 985 986 987 988 989 990 991 992 993 994 995 996 997 998 999 1000 1001 1002 1003 1004 1005 1006 1007 1008 1009 1010 1011 1012 1013 1014 1015 1016 1017 1018 1019 1020 1021 1022 1023 1024 1025 1026 1027 1028 1029 1030 1031 1032 1033 1034 1035 1036 1037 1038 1039 1040 1041 1042 1043 1044 1045 1046 1047 1048 1049 1050 1051 1052 1053 1054 1055 1056 1057 1058 1059 1060 1061 1062 1063 1064 1065 1066 1067 1068 1069 1070 1071 1072 1073 1074 1075 1076 1077 1078 1079 1080 1081 1082 1083 1084 1085 1086 1087 1088 1089 1090 1091 1092 1093 1094 1095 1096 1097 1098 1099 1100 1101 1102 1103 1104 1105 1106 1107 1108 1109 1110 1111 1112 1113 1114 1115 1116 1117 1118 1119 1120 1121 1122 1123 1124 1125 1126 1127 1128 1129 1130 1131 1132 1133 1134 1135 1136 1137 1138 1139 1140 1141 1142 1143 1144 1145 1146 1147 1148 1149 1150 1151 1152 1153 1154 1155 1156 1157 1158 1159 1160 1161 1162 1163 1164 1165 1166 1167 1168 1169 1170 1171 1172 1173 1174 1175 1176 1177 1178 1179 1180 1181 1182 1183 1184 1185 1186 1187 1188 1189 1190 1191 1192 1193 1194 1195 1196 1197 1198 1199 1200 1201 1202 1203 1204 1205 1206 1207 1208 1209 1210 1211 1212 1213 1214 1215 1216 1217 1218 1219 1220 1221 1222 1223 1224 1225 1226 1227 1228 1229 1230 1231 1232 1233 1234 1235 1236 1237 1238 1239 1240 1241 1242 1243 1244 1245 1246 1247 1248 1249 1250 1251 1252 1253 1254 1255 1256 1257 1258 1259 1260 1261 1262 1263 1264 1265 1266 1267 1268 1269 1270 1271 1272 1273 1274 1275 1276 1277 1278 1279 1280 1281 1282 1283 1284 1285 1286 1287 1288 1289 1290 1291 1292 1293 1294 1295 1296 1297 1298 1299 1300 1301 1302 1303 1304 1305 1306 1307 1308 1309 1310 1311 1312 1313 1314 1315 1316 1317 1318 1319 1320 1321 1322 1323 1324 1325 1326 1327 1328 1329 1330 1331 1332 1333 1334 1335 1336 1337 1338 1339 1340 1341 1342 1343 1344 1345 1346 1347 1348 1349 1350 1351 1352 1353 1354 1355 1356 1357 1358 1359 1360 1361 1362 1363 1364 1365 1366 1367 1368 1369 1370 1371 1372 1373 1374 1375 1376 1377 1378 1379 1380 1381 1382 1383 1384 1385 1386 1387 1388 1389 1390 1391 1392 1393 1394 1395 1396 1397 1398 1399 1400 1401 1402 1403 1404 1405 1406 1407 1408 1409 1410 1411 1412 1413 1414 1415 1416 1417 1418 1419 1420 1421 1422 1423 1424 1425 1426 1427 1428 1429 1430 1431 1432 1433 1434 1435 1436 1437 1438 1439 1440 1441 1442 1443 1444 1445 1446 1447 1448 1449 1450 1451 1452 1453 1454 1455 1456 1457 1458 1459 1460 1461 1462 1463 1464 1465 1466 1467 1468 1469 1470 1471 1472 1473 1474 1475 1476 1477 1478 1479 1480 1481 1482 1483 1484 1485 1486 1487 1488 1489 1490 1491 1492 1493 1494 1495 1496 1497 1498 1499 1500 1501 1502 1503 1504 1505 1506 1507 1508 1509 1510 1511 1512 1513 1514 1515 1516 1517 1518 1519 1520 1521 1522 1523 1524 1525 1526 1527 1528 1529 1530 1531 1532 1533 1534 1535 1536 1537 1538 1539 1540 1541 1542 1543 1544 1545 1546 1547 1548 1549 1550 1551 1552 1553 1554 1555 1556 1557 1558 1559 1560 1561 1562 1563 1564 1565 1566 1567 1568 1569 1570 1571 1572 1573 1574 1575 1576 1577 1578 1579 1580 1581 1582 1583 1584 1585 1586 1587 1588 1589 1590 1591 1592 1593 1594 1595 1596 1597 1598 1599 1600 1601 1602 1603 1604 1605 1606 1607 1608 1609 1610 1611 1612 1613 1614 1615 1616 1617 |
# Copyright 2024 the LlamaFactory team.
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.
LOCALES = {
"lang": {
"en": {
"label": "Lang",
},
"ru": {
"label": "Русский",
},
"zh": {
"label": "语言",
},
},
"model_name": {
"en": {
"label": "Model name",
},
"ru": {
"label": "Название модели",
},
"zh": {
"label": "模型名称",
},
},
"model_path": {
"en": {
"label": "Model path",
"info": "Path to pretrained model or model identifier from Hugging Face.",
},
"ru": {
"label": "Путь к модели",
"info": "Путь к предварительно обученной модели или идентификатор модели от Hugging Face.",
},
"zh": {
"label": "模型路径",
"info": "本地模型的文件路径或 Hugging Face 的模型标识符。",
},
},
"finetuning_type": {
"en": {
"label": "Finetuning method",
},
"ru": {
"label": "Метод дообучения",
},
"zh": {
"label": "微调方法",
},
},
"checkpoint_path": {
"en": {
"label": "Checkpoint path",
},
"ru": {
"label": "Путь контрольной точки",
},
"zh": {
"label": "检查点路径",
},
},
"advanced_tab": {
"en": {
"label": "Advanced configurations",
},
"ru": {
"label": "Расширенные конфигурации",
},
"zh": {
"label": "高级设置",
},
},
"quantization_bit": {
"en": {
"label": "Quantization bit",
"info": "Enable 4/8-bit model quantization (QLoRA).",
},
"ru": {
"label": "Уровень квантования",
"info": "Включить 4/8-битное квантование модели (QLoRA).",
},
"zh": {
"label": "量化等级",
"info": "启用 4/8 比特模型量化（QLoRA）。",
},
},
"template": {
"en": {
"label": "Prompt template",
"info": "The template used in constructing prompts.",
},
"ru": {
"label": "Шаблон запроса",
"info": "Шаблон, используемый при формировании запросов.",
},
"zh": {
"label": "提示模板",
"info": "构建提示词时使用的模板",
},
},
"rope_scaling": {
"en": {
"label": "RoPE scaling",
},
"ru": {
"label": "Масштабирование RoPE",
},
"zh": {
"label": "RoPE 插值方法",
},
},
"booster": {
"en": {
"label": "Booster",
},
"ru": {
"label": "Ускоритель",
},
"zh": {
"label": "加速方式",
},
},
"visual_inputs": {
"en": {
"label": "Visual inputs",
},
"ru": {
"label": "визуальные входы",
},
"zh": {
"label": "图像输入",
},
},
"training_stage": {
"en": {
"label": "Stage",
"info": "The stage to perform in training.",
},
"ru": {
"label": "Этап",
"info": "Этап выполнения обучения.",
},
"zh": {
"label": "训练阶段",
"info": "目前采用的训练方式。",
},
},
"dataset_dir": {
"en": {
"label": "Data dir",
"info": "Path to the data directory.",
},
"ru": {
"label": "Директория данных",
"info": "Путь к директории данных.",
},
"zh": {
"label": "数据路径",
"info": "数据文件夹的路径。",
},
},
"dataset": {
"en": {
"label": "Dataset",
},
"ru": {
"label": "Набор данных",
},
"zh": {
"label": "数据集",
},
},
"data_preview_btn": {
"en": {
"value": "Preview dataset",
},
"ru": {
"value": "Просмотреть набор данных",
},
"zh": {
"value": "预览数据集",
},
},
"preview_count": {
"en": {
"label": "Count",
},
"ru": {
"label": "Количество",
},
"zh": {
"label": "数量",
},
},
"page_index": {
"en": {
"label": "Page",
},
"ru": {
"label": "Страница",
},
"zh": {
"label": "页数",
},
},
"prev_btn": {
"en": {
"value": "Prev",
},
"ru": {
"value": "Предыдущая",
},
"zh": {
"value": "上一页",
},
},
"next_btn": {
"en": {
"value": "Next",
},
"ru": {
"value": "Следующая",
},
"zh": {
"value": "下一页",
},
},
"close_btn": {
"en": {
"value": "Close",
},
"ru": {
"value": "Закрыть",
},
"zh": {
"value": "关闭",
},
},
"preview_samples": {
"en": {
"label": "Samples",
},
"ru": {
"label": "Примеры",
},
"zh": {
"label": "样例",
},
},
"learning_rate": {
"en": {
"label": "Learning rate",
"info": "Initial learning rate for AdamW.",
},
"ru": {
"label": "Скорость обучения",
"info": "Начальная скорость обучения для AdamW.",
},
"zh": {
"label": "学习率",
"info": "AdamW 优化器的初始学习率。",
},
},
"num_train_epochs": {
"en": {
"label": "Epochs",
"info": "Total number of training epochs to perform.",
},
"ru": {
"label": "Эпохи",
"info": "Общее количество эпох обучения.",
},
"zh": {
"label": "训练轮数",
"info": "需要执行的训练总轮数。",
},
},
"max_grad_norm": {
"en": {
"label": "Maximum gradient norm",
"info": "Norm for gradient clipping.",
},
"ru": {
"label": "Максимальная норма градиента",
"info": "Норма для обрезки градиента.",
},
"zh": {
"label": "最大梯度范数",
"info": "用于梯度裁剪的范数。",
},
},
"max_samples": {
"en": {
"label": "Max samples",
"info": "Maximum samples per dataset.",
},
"ru": {
"label": "Максимальное количество образцов",
"info": "Максимальное количество образцов на набор данных.",
},
"zh": {
"label": "最大样本数",
"info": "每个数据集的最大样本数。",
},
},
"compute_type": {
"en": {
"label": "Compute type",
"info": "Whether to use mixed precision training.",
},
"ru": {
"label": "Тип вычислений",
"info": "Использовать ли обучение смешанной точности.",
},
"zh": {
"label": "计算类型",
"info": "是否使用混合精度训练。",
},
},
"cutoff_len": {
"en": {
"label": "Cutoff length",
"info": "Max tokens in input sequence.",
},
"ru": {
"label": "Длина обрезки",
"info": "Максимальное количество токенов во входной последовательности.",
},
"zh": {
"label": "截断长度",
"info": "输入序列分词后的最大长度。",
},
},
"batch_size": {
"en": {
"label": "Batch size",
"info": "Number of samples processed on each GPU.",
},
"ru": {
"label": "Размер пакета",
"info": "Количество образцов для обработки на каждом GPU.",
},
"zh": {
"label": "批处理大小",
"info": "每个 GPU 处理的样本数量。",
},
},
"gradient_accumulation_steps": {
"en": {
"label": "Gradient accumulation",
"info": "Number of steps for gradient accumulation.",
},
"ru": {
"label": "Накопление градиента",
"info": "Количество шагов накопления градиента.",
},
"zh": {
"label": "梯度累积",
"info": "梯度累积的步数。",
},
},
"val_size": {
"en": {
"label": "Val size",
"info": "Proportion of data in the dev set.",
},
"ru": {
"label": "Размер валидации",
"info": "Пропорция данных в наборе для разработки.",
},
"zh": {
"label": "验证集比例",
"info": "验证集占全部样本的百分比。",
},
},
"lr_scheduler_type": {
"en": {
"label": "LR scheduler",
"info": "Name of the learning rate scheduler.",
},
"ru": {
"label": "Планировщик скорости обучения",
"info": "Название планировщика скорости обучения.",
},
"zh": {
"label": "学习率调节器",
"info": "学习率调度器的名称。",
},
},
"extra_tab": {
"en": {
"label": "Extra configurations",
},
"ru": {
"label": "Дополнительные конфигурации",
},
"zh": {
"label": "其它参数设置",
},
},
"logging_steps": {
"en": {
"label": "Logging steps",
"info": "Number of steps between two logs.",
},
"ru": {
"label": "Шаги логирования",
"info": "Количество шагов между двумя записями в журнале.",
},
"zh": {
"label": "日志间隔",
"info": "每两次日志输出间的更新步数。",
},
},
"save_steps": {
"en": {
"label": "Save steps",
"info": "Number of steps between two checkpoints.",
},
"ru": {
"label": "Шаги сохранения",
"info": "Количество шагов между двумя контрольными точками.",
},
"zh": {
"label": "保存间隔",
"info": "每两次断点保存间的更新步数。",
},
},
"warmup_steps": {
"en": {
"label": "Warmup steps",
"info": "Number of steps used for warmup.",
},
"ru": {
"label": "Шаги прогрева",
"info": "Количество шагов, используемых для прогрева.",
},
"zh": {
"label": "预热步数",
"info": "学习率预热采用的步数。",
},
},
"neftune_alpha": {
"en": {
"label": "NEFTune Alpha",
"info": "Magnitude of noise adding to embedding vectors.",
},
"ru": {
"label": "NEFTune Alpha",
"info": "Величина шума, добавляемого к векторам вложений.",
},
"zh": {
"label": "NEFTune 噪声参数",
"info": "嵌入向量所添加的噪声大小。",
},
},
"optim": {
"en": {
"label": "Optimizer",
"info": "The optimizer to use: adamw_torch, adamw_8bit or adafactor.",
},
"ru": {
"label": "Оптимизатор",
"info": "Оптимизатор для использования: adamw_torch, adamw_8bit или adafactor.",
},
"zh": {
"label": "优化器",
"info": "使用的优化器：adamw_torch、adamw_8bit 或 adafactor。",
},
},
"resize_vocab": {
"en": {
"label": "Resize token embeddings",
"info": "Resize the tokenizer vocab and the embedding layers.",
},
"ru": {
"label": "Изменение размера токенных эмбеддингов",
"info": "Изменить размер словаря токенизатора и слоев эмбеддинга.",
},
"zh": {
"label": "更改词表大小",
"info": "更改分词器词表和嵌入层的大小。",
},
},
"packing": {
"en": {
"label": "Pack sequences",
"info": "Pack sequences into samples of fixed length.",
},
"ru": {
"label": "Упаковка последовательностей",
"info": "Упаковка последовательностей в образцы фиксированной длины.",
},
"zh": {
"label": "序列打包",
"info": "将序列打包为等长样本。",
},
},
"upcast_layernorm": {
"en": {
"label": "Upcast LayerNorm",
"info": "Upcast weights of layernorm in float32.",
},
"ru": {
"label": "Приведение весов LayerNorm",
"info": "Приведение весов LayerNorm к float32.",
},
"zh": {
"label": "缩放归一化层",
"info": "将归一化层权重缩放至 32 位精度。",
},
},
"use_llama_pro": {
"en": {
"label": "Enable LLaMA Pro",
"info": "Make the parameters in the expanded blocks trainable.",
},
"ru": {
"label": "Включить LLaMA Pro",
"info": "Сделать параметры в расширенных блоках обучаемыми.",
},
"zh": {
"label": "使用 LLaMA Pro",
"info": "仅训练块扩展后的参数。",
},
},
"shift_attn": {
"en": {
"label": "Enable S^2 Attention",
"info": "Use shift short attention proposed by LongLoRA.",
},
"ru": {
"label": "Включить S^2 внимание",
"info": "Использовать сдвиг внимания на короткие дистанции предложенный LongLoRA.",
},
"zh": {
"label": "使用 S^2 Attention",
"info": "使用 LongLoRA 提出的 shift short attention。",
},
},
"report_to": {
"en": {
"label": "Enable external logger",
"info": "Use TensorBoard or wandb to log experiment.",
},
"ru": {
"label": "Включить внешний регистратор",
"info": "Использовать TensorBoard или wandb для ведения журнала экспериментов.",
},
"zh": {
"label": "启用外部记录面板",
"info": "使用 TensorBoard 或 wandb 记录实验。",
},
},
"freeze_tab": {
"en": {
"label": "Freeze tuning configurations",
},
"ru": {
"label": "конфигурации для настройки заморозки",
},
"zh": {
"label": "部分参数微调设置",
},
},
"freeze_trainable_layers": {
"en": {
"label": "Trainable layers",
"info": "Number of the last(+)/first(-) hidden layers to be set as trainable.",
},
"ru": {
"label": "Обучаемые слои",
"info": "Количество последних (+)/первых (-) скрытых слоев, которые будут установлены как обучаемые.",
},
"zh": {
"label": "可训练层数",
"info": "最末尾（+）/最前端（-）可训练隐藏层的数量。",
},
},
"freeze_trainable_modules": {
"en": {
"label": "Trainable modules",
"info": "Name(s) of trainable modules. Use commas to separate multiple modules.",
},
"ru": {
"label": "Обучаемые модули",
"info": "Название обучаемых модулей. Используйте запятые для разделения нескольких модулей.",
},
"zh": {
"label": "可训练模块",
"info": "可训练模块的名称。使用英文逗号分隔多个名称。",
},
},
"freeze_extra_modules": {
"en": {
"label": "Extra modules (optional)",
"info": (
"Name(s) of modules apart from hidden layers to be set as trainable. "
"Use commas to separate multiple modules."
),
},
"ru": {
"label": "Дополнительные модули (опционально)",
"info": (
"Имена модулей, кроме скрытых слоев, которые следует установить в качестве обучаемых. "
"Используйте запятые для разделения нескольких модулей."
),
},
"zh": {
"label": "额外模块（非必填）",
"info": "除隐藏层以外的可训练模块名称。使用英文逗号分隔多个名称。",
},
},
"lora_tab": {
"en": {
"label": "LoRA configurations",
},
"ru": {
"label": "Конфигурации LoRA",
},
"zh": {
"label": "LoRA 参数设置",
},
},
"lora_rank": {
"en": {
"label": "LoRA rank",
"info": "The rank of LoRA matrices.",
},
"ru": {
"label": "Ранг матриц LoRA",
"info": "Ранг матриц LoRA.",
},
"zh": {
"label": "LoRA 秩",
"info": "LoRA 矩阵的秩大小。",
},
},
"lora_alpha": {
"en": {
"label": "LoRA alpha",
"info": "Lora scaling coefficient.",
},
"ru": {
"label": "LoRA alpha",
"info": "Коэффициент масштабирования LoRA.",
},
"zh": {
"label": "LoRA 缩放系数",
"info": "LoRA 缩放系数大小。",
},
},
"lora_dropout": {
"en": {
"label": "LoRA dropout",
"info": "Dropout ratio of LoRA weights.",
},
"ru": {
"label": "Вероятность отсева LoRA",
"info": "Вероятность отсева весов LoRA.",
},
"zh": {
"label": "LoRA 随机丢弃",
"info": "LoRA 权重随机丢弃的概率。",
},
},
"loraplus_lr_ratio": {
"en": {
"label": "LoRA+ LR ratio",
"info": "The LR ratio of the B matrices in LoRA.",
},
"ru": {
"label": "LoRA+ LR коэффициент",
"info": "Коэффициент LR матриц B в LoRA.",
},
"zh": {
"label": "LoRA+ 学习率比例",
"info": "LoRA+ 中 B 矩阵的学习率倍数。",
},
},
"create_new_adapter": {
"en": {
"label": "Create new adapter",
"info": "Create a new adapter with randomly initialized weight upon the existing one.",
},
"ru": {
"label": "Создать новый адаптер",
"info": "Создать новый адаптер с случайной инициализацией веса на основе существующего.",
},
"zh": {
"label": "新建适配器",
"info": "在现有的适配器上创建一个随机初始化后的新适配器。",
},
},
"use_rslora": {
"en": {
"label": "Use rslora",
"info": "Use the rank stabilization scaling factor for LoRA layer.",
},
"ru": {
"label": "Использовать rslora",
"info": "Использовать коэффициент масштабирования стабилизации ранга для слоя LoRA.",
},
"zh": {
"label": "使用 rslora",
"info": "对 LoRA 层使用秩稳定缩放方法。",
},
},
"use_dora": {
"en": {
"label": "Use DoRA",
"info": "Use weight-decomposed LoRA.",
},
"ru": {
"label": "Используйте DoRA",
"info": "Используйте LoRA с декомпозицией весов.",
},
"zh": {
"label": "使用 DoRA",
"info": "使用权重分解的 LoRA。",
},
},
"use_pissa": {
"en": {
"label": "Use PiSSA",
"info": "Use PiSSA method.",
},
"ru": {
"label": "используйте PiSSA",
"info": "Используйте метод PiSSA.",
},
"zh": {
"label": "使用 PiSSA",
"info": "使用 PiSSA 方法。",
},
},
"lora_target": {
"en": {
"label": "LoRA modules (optional)",
"info": "Name(s) of modules to apply LoRA. Use commas to separate multiple modules.",
},
"ru": {
"label": "Модули LoRA (опционально)",
"info": "Имена модулей для применения LoRA. Используйте запятые для разделения нескольких модулей.",
},
"zh": {
"label": "LoRA 作用模块（非必填）",
"info": "应用 LoRA 的模块名称。使用英文逗号分隔多个名称。",
},
},
"additional_target": {
"en": {
"label": "Additional modules (optional)",
"info": (
"Name(s) of modules apart from LoRA layers to be set as trainable. "
"Use commas to separate multiple modules."
),
},
"ru": {
"label": "Дополнительные модули (опционально)",
"info": (
"Имена модулей, кроме слоев LoRA, которые следует установить в качестве обучаемых. "
"Используйте запятые для разделения нескольких модулей."
),
},
"zh": {
"label": "附加模块（非必填）",
"info": "除 LoRA 层以外的可训练模块名称。使用英文逗号分隔多个名称。",
},
},
"rlhf_tab": {
"en": {
"label": "RLHF configurations",
},
"ru": {
"label": "Конфигурации RLHF",
},
"zh": {
"label": "RLHF 参数设置",
},
},
"pref_beta": {
"en": {
"label": "Beta value",
"info": "Value of the beta parameter in the loss.",
},
"ru": {
"label": "Бета значение",
"info": "Значение параметра бета в функции потерь.",
},
"zh": {
"label": "Beta 参数",
"info": "损失函数中 beta 超参数大小。",
},
},
"pref_ftx": {
"en": {
"label": "Ftx gamma",
"info": "The weight of SFT loss in the final loss.",
},
"ru": {
"label": "Ftx гамма",
"info": "Вес потери SFT в итоговой потере.",
},
"zh": {
"label": "Ftx gamma",
"info": "损失函数中 SFT 损失的权重大小。",
},
},
"pref_loss": {
"en": {
"label": "Loss type",
"info": "The type of the loss function.",
},
"ru": {
"label": "Тип потерь",
"info": "Тип функции потерь.",
},
"zh": {
"label": "损失类型",
"info": "损失函数的类型。",
},
},
"reward_model": {
"en": {
"label": "Reward model",
"info": "Adapter of the reward model in PPO training.",
},
"ru": {
"label": "Модель вознаграждения",
"info": "Адаптер модели вознаграждения для обучения PPO.",
},
"zh": {
"label": "奖励模型",
"info": "PPO 训练中奖励模型的适配器路径。",
},
},
"ppo_score_norm": {
"en": {
"label": "Score norm",
"info": "Normalizing scores in PPO training.",
},
"ru": {
"label": "Норма оценок",
"info": "Нормализация оценок в тренировке PPO.",
},
"zh": {
"label": "奖励模型",
"info": "PPO 训练中归一化奖励分数。",
},
},
"ppo_whiten_rewards": {
"en": {
"label": "Whiten rewards",
"info": "Whiten the rewards in PPO training.",
},
"ru": {
"label": "Белые вознаграждения",
"info": "Осветлите вознаграждения в обучении PPO.",
},
"zh": {
"label": "白化奖励",
"info": "PPO 训练中将奖励分数做白化处理。",
},
},
"galore_tab": {
"en": {
"label": "GaLore configurations",
},
"ru": {
"label": "Конфигурации GaLore",
},
"zh": {
"label": "GaLore 参数设置",
},
},
"use_galore": {
"en": {
"label": "Use GaLore",
"info": "Enable gradient low-Rank projection.",
},
"ru": {
"label": "Использовать GaLore",
"info": "Включить проекцию градиента на низкоранговое пространство.",
},
"zh": {
"label": "使用 GaLore",
"info": "使用梯度低秩投影。",
},
},
"galore_rank": {
"en": {
"label": "GaLore rank",
"info": "The rank of GaLore gradients.",
},
"ru": {
"label": "Ранг GaLore",
"info": "Ранг градиентов GaLore.",
},
"zh": {
"label": "GaLore 秩",
"info": "GaLore 梯度的秩大小。",
},
},
"galore_update_interval": {
"en": {
"label": "Update interval",
"info": "Number of steps to update the GaLore projection.",
},
"ru": {
"label": "Интервал обновления",
"info": "Количество шагов для обновления проекции GaLore.",
},
"zh": {
"label": "更新间隔",
"info": "相邻两次投影更新的步数。",
},
},
"galore_scale": {
"en": {
"label": "GaLore scale",
"info": "GaLore scaling coefficient.",
},
"ru": {
"label": "LoRA Alpha",
"info": "Коэффициент масштабирования GaLore.",
},
"zh": {
"label": "GaLore 缩放系数",
"info": "GaLore 缩放系数大小。",
},
},
"galore_target": {
"en": {
"label": "GaLore modules",
"info": "Name(s) of modules to apply GaLore. Use commas to separate multiple modules.",
},
"ru": {
"label": "Модули GaLore",
"info": "Имена модулей для применения GaLore. Используйте запятые для разделения нескольких модулей.",
},
"zh": {
"label": "GaLore 作用模块",
"info": "应用 GaLore 的模块名称。使用英文逗号分隔多个名称。",
},
},
"badam_tab": {
"en": {
"label": "BAdam configurations",
},
"ru": {
"label": "Конфигурации BAdam",
},
"zh": {
"label": "BAdam 参数设置",
},
},
"use_badam": {
"en": {
"label": "Use BAdam",
"info": "Enable the BAdam optimizer.",
},
"ru": {
"label": "Использовать BAdam",
"info": "Включите оптимизатор BAdam.",
},
"zh": {
"label": "使用 BAdam",
"info": "使用 BAdam 优化器。",
},
},
"badam_mode": {
"en": {
"label": "BAdam mode",
"info": "Whether to use layer-wise or ratio-wise BAdam optimizer.",
},
"ru": {
"label": "Режим BAdam",
"info": "Использовать ли оптимизатор BAdam с послоевой или пропорциональной настройкой.",
},
"zh": {
"label": "BAdam 模式",
"info": "使用 layer-wise 或 ratio-wise BAdam 优化器。",
},
},
"badam_switch_mode": {
"en": {
"label": "Switch mode",
"info": "The strategy of picking block to update for layer-wise BAdam.",
},
"ru": {
"label": "Режим переключения",
"info": "Стратегия выбора блока для обновления для послойного BAdam.",
},
"zh": {
"label": "切换策略",
"info": "Layer-wise BAdam 优化器的块切换策略。",
},
},
"badam_switch_interval": {
"en": {
"label": "Switch interval",
"info": "Number of steps to update the block for layer-wise BAdam.",
},
"ru": {
"label": "Интервал переключения",
"info": "количество шагов для обновления блока для пошагового BAdam.",
},
"zh": {
"label": "切换频率",
"info": "Layer-wise BAdam 优化器的块切换频率。",
},
},
"badam_update_ratio": {
"en": {
"label": "Update ratio",
"info": "The ratio of the update for ratio-wise BAdam.",
},
"ru": {
"label": "Коэффициент обновления",
"info": "Коэффициент обновления для BAdam с учётом соотношений.",
},
"zh": {
"label": "Block 更新比例",
"info": "Ratio-wise BAdam 优化器的更新比例。",
},
},
"cmd_preview_btn": {
"en": {
"value": "Preview command",
},
"ru": {
"value": "Просмотр команды",
},
"zh": {
"value": "预览命令",
},
},
"arg_save_btn": {
"en": {
"value": "Save arguments",
},
"ru": {
"value": "Сохранить аргументы",
},
"zh": {
"value": "保存训练参数",
},
},
"arg_load_btn": {
"en": {
"value": "Load arguments",
},
"ru": {
"value": "Загрузить аргументы",
},
"zh": {
"value": "载入训练参数",
},
},
"start_btn": {
"en": {
"value": "Start",
},
"ru": {
"value": "Начать",
},
"zh": {
"value": "开始",
},
},
"stop_btn": {
"en": {
"value": "Abort",
},
"ru": {
"value": "Прервать",
},
"zh": {
"value": "中断",
},
},
"output_dir": {
"en": {
"label": "Output dir",
"info": "Directory for saving results.",
},
"ru": {
"label": "Выходной каталог",
"info": "Каталог для сохранения результатов.",
},
"zh": {
"label": "输出目录",
"info": "保存结果的路径。",
},
},
"config_path": {
"en": {
"label": "Config path",
"info": "Path to config saving arguments.",
},
"ru": {
"label": "Путь к конфигурации",
"info": "Путь для сохранения аргументов конфигурации.",
},
"zh": {
"label": "配置路径",
"info": "保存训练参数的配置文件路径。",
},
},
"device_count": {
"en": {
"label": "Device count",
"info": "Number of devices available.",
},
"ru": {
"label": "Количество устройств",
"info": "Количество доступных устройств.",
},
"zh": {
"label": "设备数量",
"info": "当前可用的运算设备数。",
},
},
"ds_stage": {
"en": {
"label": "DeepSpeed stage",
"info": "DeepSpeed stage for distributed training.",
},
"ru": {
"label": "Этап DeepSpeed",
"info": "Этап DeepSpeed для распределенного обучения.",
},
"zh": {
"label": "DeepSpeed stage",
"info": "多卡训练的 DeepSpeed stage。",
},
},
"ds_offload": {
"en": {
"label": "Enable offload",
"info": "Enable DeepSpeed offload (slow down training).",
},
"ru": {
"label": "Включить выгрузку",
"info": "включить выгрузку DeepSpeed (замедлит обучение).",
},
"zh": {
"label": "使用 offload",
"info": "使用 DeepSpeed offload（会减慢速度）。",
},
},
"output_box": {
"en": {
"value": "Ready.",
},
"ru": {
"value": "Готово.",
},
"zh": {
"value": "准备就绪。",
},
},
"loss_viewer": {
"en": {
"label": "Loss",
},
"ru": {
"label": "Потери",
},
"zh": {
"label": "损失",
},
},
"predict": {
"en": {
"label": "Save predictions",
},
"ru": {
"label": "Сохранить предсказания",
},
"zh": {
"label": "保存预测结果",
},
},
"infer_backend": {
"en": {
"label": "Inference engine",
},
"ru": {
"label": "Инференс движок",
},
"zh": {
"label": "推理引擎",
},
},
"load_btn": {
"en": {
"value": "Load model",
},
"ru": {
"value": "Загрузить модель",
},
"zh": {
"value": "加载模型",
},
},
"unload_btn": {
"en": {
"value": "Unload model",
},
"ru": {
"value": "Выгрузить модель",
},
"zh": {
"value": "卸载模型",
},
},
"info_box": {
"en": {
"value": "Model unloaded, please load a model first.",
},
"ru": {
"value": "Модель не загружена, загрузите модель сначала.",
},
"zh": {
"value": "模型未加载，请先加载模型。",
},
},
"role": {
"en": {
"label": "Role",
},
"ru": {
"label": "Роль",
},
"zh": {
"label": "角色",
},
},
"system": {
"en": {
"placeholder": "System prompt (optional)",
},
"ru": {
"placeholder": "Системный запрос (по желанию)",
},
"zh": {
"placeholder": "系统提示词（非必填）",
},
},
"tools": {
"en": {
"placeholder": "Tools (optional)",
},
"ru": {
"placeholder": "Инструменты (по желанию)",
},
"zh": {
"placeholder": "工具列表（非必填）",
},
},
"image": {
"en": {
"label": "Image (optional)",
},
"ru": {
"label": "Изображение (по желанию)",
},
"zh": {
"label": "图像（非必填）",
},
},
"query": {
"en": {
"placeholder": "Input...",
},
"ru": {
"placeholder": "Ввод...",
},
"zh": {
"placeholder": "输入...",
},
},
"submit_btn": {
"en": {
"value": "Submit",
},
"ru": {
"value": "Отправить",
},
"zh": {
"value": "提交",
},
},
"max_length": {
"en": {
"label": "Maximum length",
},
"ru": {
"label": "Максимальная длина",
},
"zh": {
"label": "最大长度",
},
},
"max_new_tokens": {
"en": {
"label": "Maximum new tokens",
},
"ru": {
"label": "Максимальное количество новых токенов",
},
"zh": {
"label": "最大生成长度",
},
},
"top_p": {
"en": {
"label": "Top-p",
},
"ru": {
"label": "Лучшие-p",
},
"zh": {
"label": "Top-p 采样值",
},
},
"temperature": {
"en": {
"label": "Temperature",
},
"ru": {
"label": "Температура",
},
"zh": {
"label": "温度系数",
},
},
"clear_btn": {
"en": {
"value": "Clear history",
},
"ru": {
"value": "Очистить историю",
},
"zh": {
"value": "清空历史",
},
},
"export_size": {
"en": {
"label": "Max shard size (GB)",
"info": "The maximum size for a model file.",
},
"ru": {
"label": "Максимальный размер фрагмента (ГБ)",
"info": "Максимальный размер файла модели.",
},
"zh": {
"label": "最大分块大小（GB）",
"info": "单个模型文件的最大大小。",
},
},
"export_quantization_bit": {
"en": {
"label": "Export quantization bit.",
"info": "Quantizing the exported model.",
},
"ru": {
"label": "Экспорт бита квантования",
"info": "Квантование экспортируемой модели.",
},
"zh": {
"label": "导出量化等级",
"info": "量化导出模型。",
},
},
"export_quantization_dataset": {
"en": {
"label": "Export quantization dataset",
"info": "The calibration dataset used for quantization.",
},
"ru": {
"label": "Экспорт набора данных для квантования",
"info": "Набор данных калибровки, используемый для квантования.",
},
"zh": {
"label": "导出量化数据集",
"info": "量化过程中使用的校准数据集。",
},
},
"export_device": {
"en": {
"label": "Export device",
"info": "Which device should be used to export model.",
},
"ru": {
"label": "Экспорт устройство",
"info": "Какое устройство следует использовать для экспорта модели.",
},
"zh": {
"label": "导出设备",
"info": "导出模型使用的设备类型。",
},
},
"export_legacy_format": {
"en": {
"label": "Export legacy format",
"info": "Do not use safetensors to save the model.",
},
"ru": {
"label": "Экспорт в устаревший формат",
"info": "Не использовать safetensors для сохранения модели.",
},
"zh": {
"label": "导出旧格式",
"info": "不使用 safetensors 格式保存模型。",
},
},
"export_dir": {
"en": {
"label": "Export dir",
"info": "Directory to save exported model.",
},
"ru": {
"label": "Каталог экспорта",
"info": "Каталог для сохранения экспортированной модели.",
},
"zh": {
"label": "导出目录",
"info": "保存导出模型的文件夹路径。",
},
},
"export_hub_model_id": {
"en": {
"label": "HF Hub ID (optional)",
"info": "Repo ID for uploading model to Hugging Face hub.",
},
"ru": {
"label": "HF Hub ID (опционально)",
"info": "Идентификатор репозитория для загрузки модели на Hugging Face hub.",
},
"zh": {
"label": "HF Hub ID（非必填）",
"info": "用于将模型上传至 Hugging Face Hub 的仓库 ID。",
},
},
"export_btn": {
"en": {
"value": "Export",
},
"ru": {
"value": "Экспорт",
},
"zh": {
"value": "开始导出",
},
},
}
ALERTS = {
"err_conflict": {
"en": "A process is in running, please abort it first.",
"ru": "Процесс уже запущен, пожалуйста, сначала прервите его.",
"zh": "任务已存在，请先中断训练。",
},
"err_exists": {
"en": "You have loaded a model, please unload it first.",
"ru": "Вы загрузили модель, сначала разгрузите ее.",
"zh": "模型已存在，请先卸载模型。",
},
"err_no_model": {
"en": "Please select a model.",
"ru": "Пожалуйста, выберите модель.",
"zh": "请选择模型。",
},
"err_no_path": {
"en": "Model not found.",
"ru": "Модель не найдена.",
"zh": "模型未找到。",
},
"err_no_dataset": {
"en": "Please choose a dataset.",
"ru": "Пожалуйста, выберите набор данных.",
"zh": "请选择数据集。",
},
"err_no_adapter": {
"en": "Please select an adapter.",
"ru": "Пожалуйста, выберите адаптер.",
"zh": "请选择适配器。",
},
"err_no_output_dir": {
"en": "Please provide output dir.",
"ru": "Пожалуйста, укажите выходную директорию.",
"zh": "请填写输出目录。",
},
"err_no_reward_model": {
"en": "Please select a reward model.",
"ru": "Пожалуйста, выберите модель вознаграждения.",
"zh": "请选择奖励模型。",
},
"err_no_export_dir": {
"en": "Please provide export dir.",
"ru": "Пожалуйста, укажите каталог для экспорта.",
"zh": "请填写导出目录。",
},
"err_gptq_lora": {
"en": "Please merge adapters before quantizing the model.",
"ru": "Пожалуйста, объедините адаптеры перед квантованием модели.",
"zh": "量化模型前请先合并适配器。",
},
"err_failed": {
"en": "Failed.",
"ru": "Ошибка.",
"zh": "训练出错。",
},
"err_demo": {
"en": "Training is unavailable in demo mode, duplicate the space to a private one first.",
"ru": "Обучение недоступно в демонстрационном режиме, сначала скопируйте пространство в частное.",
"zh": "展示模式不支持训练，请先复制到私人空间。",
},
"err_tool_name": {
"en": "Tool name not found.",
"ru": "Имя инструмента не найдено.",
"zh": "工具名称未找到。",
},
"err_json_schema": {
"en": "Invalid JSON schema.",
"ru": "Неверная схема JSON.",
"zh": "Json 格式错误。",
},
"err_config_not_found": {
"en": "Config file is not found.",
"ru": "Файл конфигурации не найден.",
"zh": "未找到配置文件。",
},
"warn_no_cuda": {
"en": "CUDA environment was not detected.",
"ru": "Среда CUDA не обнаружена.",
"zh": "未检测到 CUDA 环境。",
},
"warn_output_dir_exists": {
"en": "Output dir already exists, will resume training from here.",
"ru": "Выходной каталог уже существует, обучение будет продолжено отсюда.",
"zh": "输出目录已存在，将从该断点恢复训练。",
},
"info_aborting": {
"en": "Aborted, wait for terminating...",
"ru": "Прервано, ожидание завершения...",
"zh": "训练中断，正在等待进程结束……",
},
"info_aborted": {
"en": "Ready.",
"ru": "Готово.",
"zh": "准备就绪。",
},
"info_finished": {
"en": "Finished.",
"ru": "Завершено.",
"zh": "训练完毕。",
},
"info_config_saved": {
"en": "Arguments have been saved at: ",
"ru": "Аргументы были сохранены по адресу: ",
"zh": "训练参数已保存至：",
},
"info_config_loaded": {
"en": "Arguments have been restored.",
"ru": "Аргументы были восстановлены.",
"zh": "训练参数已载入。",
},
"info_loading": {
"en": "Loading model...",
"ru": "Загрузка модели...",
"zh": "加载中……",
},
"info_unloading": {
"en": "Unloading model...",
"ru": "Выгрузка модели...",
"zh": "卸载中……",
},
"info_loaded": {
"en": "Model loaded, now you can chat with your model!",
"ru": "Модель загружена, теперь вы можете общаться с вашей моделью!",
"zh": "模型已加载，可以开始聊天了！",
},
"info_unloaded": {
"en": "Model unloaded.",
"ru": "Модель выгружена.",
"zh": "模型已卸载。",
},
"info_exporting": {
"en": "Exporting model...",
"ru": "Экспорт модели...",
"zh": "正在导出模型……",
},
"info_exported": {
"en": "Model exported.",
"ru": "Модель экспортирована.",
"zh": "模型导出完成。",
},
}
|