1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git # 进入LLamaFactory目录 cd LLaMA-Factory # 安装依赖 pip install -e ".[torch,metrics]"1.2.3.4.5.6.7.8.复制 1.3 启动LLamaFactory llamafactory-cli webui 1.复制 运行结果：1.4 端口映射
我们选择AutoDL中的镜像,下面三个资料链接是该镜像的资料: 1,文档说明:https://www.codewithgpu.com/i/hiyouga/LLaMA-Factory/LLaMA-Factory2,llama3.1模型微调全流程介绍:https://www.bilibili.com/video/BV1a3aQeuEou/3,llama-factory全流程:专为新手设计。:https://www.bilibili.com/video/BV1Yx4y167qs/...
回到AutoDL算力云控制台,进入自己服务器的jupyterlab,运行llama_factory的webui 这里需要使用AutoDL官方的SSH隧道工具,如上图配置,具体下载不赘述 点击链接即可进入llama_factory的webui,这时将右上角改为刚刚下载的模型路径即可完成初步准备工作 二、训练自己的数据集 数据集json配置 在llama_factory的路径下有data文件夹...
此时已经进入到 autodl-tmp 数据盘下面了。 5.克隆 LLaMA-Factory 进入LLaMA-Factory 官网https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory 在Code 里去复制他的 HTTPS 链接。然后在前面加上 Git clone -depth 1 构成一个克隆命令 gitclone --depth1https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git 然后在终端中输入克...
` 使用LLamaFactory微调大模型时,很多依赖的版本关系复杂,很容易出现版本冲突的问题,这里主要涉及到cuda/pytorch/python/auto-gptq/vllm/版本的选择,我在查看了很多博客和技术资料后在autoDl上进行多个版本的组合实验,特此记录一下 一、硬件配置 采用租用云算力服务器方式:由于是基于大于1B的大模型需要硬件配置较高,...
在LLaMA-Factory/data文件夹下找到dataset_info.json。 方法一:设置镜像站 这个数据,ta会去hf官方找,我们可以设置镜像站。 pip install -U huggingface_hub # 安装依赖 export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com/ # 镜像站 1. 2. 方法二:改成本地文件路径 ...
cd LLaMA-Factory # 安装依赖 pip install -e ".[torch,metrics]"1.3 启动LLamaFactoryllamafactory-cli webui运行结果: 1.4 端口映射 因为LLamaFactory的默认访问端口为7860,所以我们需要进行端口映射才可以访问。 注意: • 在ModelScope中,我们是通过export GRADIO_SERVER_PORT=7860 GRADIO_ROOT_PATH=/${JUPYTER...
对于正在研究的大模型数理化增强项目需要使用llama_factory对Qwen2.5进行微调,由于之前进行Yolov8研究AutoDL算力云给我留下了方便快捷、价廉物美的印象,所以这次继续在AutoDL算力云上进行研究。 #一、前期准备 经过仔细考虑选择了AutoDL算力云的三张4090进行并卡训练。