1from llmtuner import run_exp 2from llmtuner.extras.misc import torch_gc 3 4%cd /content/LLaMA-Factory/ 5 6run_exp(dict( 7 stage="sft", # 进行指令监督微调 8 do_train=True, 9 model_name_or_path="unsloth/llama-3-8b-Instruct-bnb-4bit", # 使用 4 比特量化版 Llama-3-8b-Instruct...
微调过程大约需要 50 分钟。 训练脚本: from llmtuner import run_exp %cd /content/LLaMA-Factory/ run_exp(dict( stage="sft", do_train=True, model_name_or_path="unsloth/llama-3-8b-Instruct-bnb-4bit", dataset="identity,alpaca_gpt4_en,alpaca_gpt4_zh", template="llama3", finetuning_type...
1. 启动LLaMA-Factory Web UI 在项目根目录下,运行以下命令启动LLaMA-Factory的Web UI界面: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 GRADIO_SHARE=0 GRADIO_SERVER_PORT=8080 llamafactory-cli webui 访问Web UI界面,选择Llama3模型,并配置模型路径。 2. 配置微调参数 在Web UI界面中,根据需求配置微调参数,包括学习率、批大小、...
使用Llama Factory 实现中文llama3微调(附项目教程), 视频播放量 168、弹幕量 48、点赞数 8、投硬币枚数 6、收藏人数 11、转发人数 0, 视频作者 Langchain, 作者简介 AI人工智能工程师,喜欢分享一些人工智能的学习方法与运用。 希望这些技术能对你有帮助。,相关视频:腾
LLama-Factory是一个专为LLama系列模型设计的训练和微调平台。它提供了丰富的工具和接口,帮助用户轻松地对LLama3模型进行定制和优化。无论是数据准备、模型训练还是评估部署,LLama-Factory都能提供一站式解决方案。 二、准备阶段 1. 环境搭建 首先,你需要在本地或云服务器上安装LLama-Factory及其依赖项。这通常包括Pyt...
Llama3大模型部署+微调文档和代码已打包~使用llamfa-factory项目微调llama3模型,使用自带数据集微调中文增强模型,自定义数据集微调垂直领域大模型。微调方法可直接用于微调qwen,chatglm3,phi等国内外常见大模型,支持windows系统, 视频播放量 279、弹幕量 94、点赞数 14
下载微调工具 LLaMA-Factory 下载llama3-8B 开始微调 测试微调结果 模型合并后导出 vllm 加速推理 环境准备 autodl 服务器: https://www.autodl.com/console/homepage/personal 基本上充 5 块钱就可以搞完。强烈建议选 4090(24G),不然微调的显存不够。
LLaMA Factory是一款开源低代码大模型微调框架,集成了业界广泛使用的微调技术,支持通过Web UI界面零代码微调大模型。本教程将基于Meta AI开源的LlaMA 3 8B模型,介绍如何使用PAI平台及LLaMA Factory训练框架完成模型的中文化与角色扮演微调和评估。 准备环境和资源 ...
使用LLaMA Factory 微调 Llama-3 中文对话模型安装LLaMA Factory 依赖%cd /content/ %rm -rf LLaMA-Factory !git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git %cd LLaMA-Factory %ls !pip install "unsloth[colab-new] @ git+https://github.com/unslothai/unsloth.git" !pip install --no-...
本次教程介绍了如何使用PAI和LLaMA Factory框架,基于轻量化LoRA方法微调Llama-3模型,使其能够进行中文问答和角色扮演,同时通过验证集ROUGE分数和人工测试验证了微调的效果。在后续实践中,可以使用实际业务数据集,对模型进行微调,得到能够解决实际业务场景问题的本地领