llamafactory-cli webchat \ --model_name_or_path /media/codingma/LLM/llama3/Meta-Llama-3-8B-Instruct \ --template llama3 需要注意的是,本次及后续所有的程序的入口都是llamafactory-cli, 通过不同的参数控制现在是实现什么功能,比如现在是想使用网页版本直接推理,所以第一个参数设置为webchat, 所有的可...
LLaMA-Factory作为一个开源的微调框架,应运而生,为开发者提供了一个简便、高效的工具,以便在现有的预训练模型基础上,快速适应特定任务需求,提升模型表现。LLaMA-Factory作为一个功能强大且高效的大模型微调框架,通过其用户友好的界面和丰富的功能特性,为开发者提供了极大的便利。 一、LLaMA-Factory 什么是LLaMA-Factory?
Llama-Factory 支持多种硬件设备，包括 NVIDIA GPU、Ascend NPU、AMD GPU 等。通过自动调整计算精度（如 bfloat16、float16、float32），Llama-Factory 能够在不同设备上优化计算效率和内存使用。例如，在支持 bfloat16 精度的设备上，框架会自动切换到该模式，以提高推理速度，同时保持模型的高精度表现。2. 推理优...
2.4.2 frpc 客户端赋权和启动 因为我们已经将frpc 客户端程序和frpc.ini 配置文件随着程序包https://openi.pcl.ac.cn/zhouhui/LLaMA-Factory.git 一并上传到启智平台。所以frpc 和frpc.ini 也就随着程序部署在/mnt/workspace/LLaMA-Factory/src目录下 修改fppc.ini 配置文件让它和服务端地址连接通讯,修改配置文件...
一、LLaMA-Factory工具介绍与核心优势 LLaMA-Factory是基于Meta开源LLaMA系列模型打造的微调工具包,专为降低大语言模型(LLM)应用门槛设计。其核心优势体现在: 模块化设计:提供数据处理、训练配置、评估可视化等完整pipeline 多GPU支持:原生适配DeepSpeed/FSDP分布式训练框架 高效微调:集成LoRA/QLoRA等参数高效微调方法 跨模型...
今天力荐的项目是LLaMA-Factory,我在去年8月份就开始使用这个项目进行模型部署和微调训练(fine tune),当时各家大模型仅限于推理测试,OpenAI还没有对外提供微调服务,加上这个项目部署丝滑(更新及时,不会出现环境依赖问题,代码逻辑上几乎无错误),觉得好牛啊。现在来看项目已经达到22K星,果然酒深不怕巷子香。
首先安装LLaMA-Factory git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git cd LLaMA-Factory pip install -e .[torch,metrics] 检查机器含有可用GPU importtorchtry:asserttorch.cuda.is_available()isTrueexceptAssertionError:print("Please set up a GPU before using LLaMA Factory") ...
LLaMA Factory 是一个用于微调大型语言模型的强大工具，特别是针对 LLaMA 系列模型。可以适应不同的模型架构和大小。支持多种微调技术，如全参数微调、LoRA（ Low-Rank Adaptation ）、QLoRA（ Quantized LoRA ）等。还给我们提供了简单实用的命令行接口。支持多 cpu 训练，多任务微调，还有各种内存优化技术，如梯度...
LLaMA-Factory是一个在github上开源的,专为大模型训练设计的平台。项目提供中文说明,可以参考官方文档:https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/README_zh.md 为什么要学习LLaMA-Factory? 大模型技术发展到现在,企业想要真正利用大模型做些事情,一定需要懂得大模型微调的过程。注意,这里说的是过程,而不...
一、LLaMA-Factory核心价值与适用场景 LLaMA-Factory作为开源大语言模型微调框架,专为简化Llama系列模型的适配流程而生。其核心优势体现在三个方面: 效率提升:支持LoRA、QLoRA等参数高效微调方法,相比全参数训练可节省90%显存 多模态支持:最新版本已集成视觉-语言模型微调能力 工业级部署:提供ONNX/TensorRT导出接口,支持...