确保你的计算机具备足够的计算资源,以便能够顺利运行LLaMA-Factory和ChatGLM3模型。 三、部署LLaMA-Factory 下载LLaMA-Factory的源代码,可以从GitHub上获取:https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory 安装依赖库。进入LLaMA-Factory的目录,运行以下命令安装所需的依赖: pip3 install -r requirements.txt 启动LLaMA-Fac...
一、LLaMA-Factory环境介绍 LLaMA-Factory是一个开源平台,旨在为研究人员和开发者提供便捷的大型语言模型微调环境。通过LLaMA-Factory,用户可以轻松地加载预训练模型,调整模型参数,并在特定数据集上进行训练,从而优化模型性能。 二、微调ChatGLM-3模型 数据准备 在微调ChatGLM-3之前,首先需要准备适用于特定任务的数据集。
【chatglm3】(7):大模型训练利器,使用LLaMa-Factory开源项目,对ChatGLM3进行训练,特别方便,支持多个模型,非常方方便 17:35 【chatglm3】(8):模型执行速度优化,在4090上使用fastllm框架,运行ChatGLM3-6B模型,速度1.1w tokens/s,真的超级快。 17:36 【chatglm3】(9):使用fastchat和vllm部署chatlgm3-6b...
LLaMA-Factory是一个功能强大的模型微调工具,支持多种微调技术,如LoRA、P-Tuning等。通过使用LLaMA-Factory,我们可以轻松地对ChatGLM3模型进行微调,以适应特定的任务需求。 三、企业级知识库改造流程 1. 数据准备 首先,我们需要准备企业知识库的数据。这些数据可能包括文档、FAQ、技术手册等。为了提高处理效率,我们需要...
1、创建LLaMA-Factory\data\chatglm3_zh.json文件,拷贝一下内容。作为训练测试数据 [ { "instruction": "", "input": "安妮", "output": "女仆。 精灵族\n声音温柔娇媚,嗲音。\n年龄:26岁" }, { "instruction": "", "input": "奥利维亚", "output": "元气少女,中气十足。\n活泼可爱,心直口快...
那么从这里来说的话,我暂时想到的解决策略:模型内部按batch来处理request。 这个代码不好改,应该有开源的实现和解决策略。后来我又想到了LLaMA-Factory这个微调框架,他们也是有api_demo的,应该也会遇到这样的问题,因此提了个Issue,还好最终有另外的解,见issue。
LLaMA-Factory官方通过vllm实现了并发流式,暂时还没验证,简单看了下代码,理论上是冒得问题的: vLLM推理框架是一种用于大规模语言模型(Large Language Models, LLMs)的推理加速技术。它的主要目的是提高语言模型的推理速度,从而使得LLMs能够更快速地响应用户的查询。以下是一些关于vLLM推理框架的关键点: 分区(Partiti...
使用LLaMA Factory来训练智谱ChatGLM3-6B模型时,以下是一个训练过程: 1. 环境搭建 a. 安装Python和Anaconda 下载并安装适合你操作系统的Python版本(推荐Python 3.10或更高版本)。 安装Anaconda,以管理Python环境和依赖库。 b. 安装CUDA和cuDNN 根据你的NVIDIA显卡型号,下载并安装对应版本的CUDA和cuDNN。这些库将用于...
AI大模型探索之路-训练篇25:ChatGLM3微调实战-基于LLaMA-Factory微调改造企业级知识库 大模型微调实战:精通、指令微调、开源大模型微调、对齐与垂直领域应用29套AI全栈大模型项目实战,人工智能视频课程-多模态大模型,微调技术训练营,大模型多场景实战,AI图像处理,AI量化投资,OPenCV视觉处理,机器学习,Pytorch深度学习,...
这个代码不好改,应该有开源的实现和解决策略。后来我又想到了LLaMA-Factory这个微调框架,他们也是有api_demo的,应该也会遇到这样的问题,因此提了个Issue,还好最终有另外的解,见issue。 LLaMA-Factory官方通过vllm实现了并发流式,暂时还没验证,简单看了下代码,理论上是冒得问题的: ...