CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli webchat --model_name_or_path /home/zx/zxmodel/Qwen/Qwen2___5-1___5B-Instruct --template qwen 上述命令中,CUDA_VISIBLE_DEVICES指定当前程序使用的是第0张卡;model_name_path参数为huggingface或者modelscope上的标准定义,如“meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruc...
1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git # 进入LLamaFactory目录 cd LLaMA-Factory # ...
4. 启动代理 5. 浏览器中输入http://localhost:7860/后,访问llamafactory 模型训练1. 数据准备 此处复用【课程总结】day24(上):大模型三阶段训练方法(LLaMa Factory)中的数据。 1.1 下载数据git clone https://www.modelscope.cn/datasets/xiaofengalg/Chinese-medical-dialogue.git 1.2 注册自定义数据 在LLamaF...
1.修改LLaMA-Factory/src/llamafactory/webui/interface.py文件中的run_web_ui函数为share=True 2.运行llamafactory-cli webui命令,在运行lamafactory-cli webui命令时出现以下情况: 对于该问题,接下来根据如上图所示指示下载对应的文件,对该文件重命名,然后放在相应的文件夹下,对此文件执行chmod +x frpc_linux_am...
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。
autodl上利用LLaMA-Factory微调中文版llama3模型指南 引言 随着自然语言处理(NLP)技术的不断发展,大型语言模型(LLMs)如雨后春笋般涌现。其中,llama3作为一款性能优异的中文LLM,广泛应用于各种NLP任务中。为了进一步提升模型在特定场景下的表现,我们可以使用LLaMA-Factory工具在autodl平台上对llama3模型进行微调。本文将详细...
LLaMA-Factory是一个开源的、用于训练和微调LLaMA系列模型的工具集。它提供了丰富的配置选项,使得用户可以根据自己的需求对模型进行定制化的微调。 3. AutoDL平台 AutoDL平台是一个自动化深度学习平台,它提供了从数据处理、模型训练到评估的一站式服务。通过AutoDL平台,用户可以更高效地进行模型开发和优化。 二、准备阶段...
git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git cd LLaMA-Factory pip install -e .[metrics] # 下载全部依赖 1. 2. 3. 4. 5. 下载llama3-8B AI检测代码解析 # pip install modelscope import torch from modelscope import snapshot_download, AutoModel, AutoTokenizer ...
本文将介绍如何在AutoDL平台上,利用LLaMa-Factory开源项目对ChatGLM3进行训练,以便读者能够轻松地进行实践应用。 一、准备工作 首先,确保你已经在AutoDL平台上创建了一个项目,并且已经安装了A50显卡的驱动程序。接下来,你需要下载并安装LLaMa-Factory开源项目。LLaMa-Factory是一个专门为训练大型语言模型而设计的开源项目,...
在【模型训练】在AutoDl上使用LLamaFactory进行模型训练中,我们介绍了如何通过SSH建立隧道,进而访问LLamaFactory进行模型训练。本章,我们将介绍如何通过Xinference进行模型推理服务的部署。 环境准备1.1 创建实例 根据以上的依赖环境版本,我们在AutoDL上选择较为稳定的Pytorch2.3.0+Python3.12+CUDA12.1。