假设我们有一个关于企业分类的任务,需要使用LLaMA-Factory框架进行LORA微调并部署模型。 数据集准备:首先,我们需要准备一个包含企业相关信息和分类标签的数据集。数据集需要按照LLaMA-Factory要求的格式进行组织,并添加到dataset_info.json文件中。 LORA微调:使用准备好的数据集进行LORA微调。在微调过程中,可以调整学习率、...
模型微调技术:基于llama-factory与自定义数据集的实践, 视频播放量 249、弹幕量 0、点赞数 6、投硬币枚数 4、收藏人数 17、转发人数 2, 视频作者 唐国梁Tommy的精品课, 作者简介 关注三连私我获取课程资料。,相关视频:环境配置指南:Llama3模型与vLLM推理实操,Llama3模
比较常见的alpaca_gpt4_data_zh.json就是标准的alpaca格式,我们自己在界面能够顺利加载的原因在于,所有的数据文件,在LLaMA-Factory项目中均使用dataset_info.json进行定义和管理,其存储位置在LLaMA-Factory/data目录下: 在这个文件中,定义一个数据集的格式如下: "数据集名称": { "hf_hub_url": "...
Llama-factory自带Identity数据集: 内容如下: 大家可以将name和author换成自己公司和模型的名字,例如XX公司的YY智能大模型。 模型选择Qwen1.5-0.5B-Chat, 方式选择full。开始训练,需要10G左右显存。 从损失图上看10轮左右彻底收敛,可是这时候早就过拟了。例如你问它地球是什么,它会告诉你地球是XX公司的智能大模型。
3 LLaMA-Factory中默认的Qwen使用 教程 转移模型 开启API 自定义服务-API 调用API 结果 4 LLaMA-Factory中切换模型到llame3 下载Llama3-8B-chat模型 修改api.sh 开启API 调用API 结果 5 微调需要的数据集 5.1 LLaMA-Factory镜像框架中数据集流程 5.2 cmmlu 转化为训练格式 5.3 COIG转化为训练格式 6 微调 6.1...
1、数据集定义 针对实际的微调需求,使用专门针对业务垂直领域的私有数据进行大模型微调才是我们需要做的。因此,我们需要探讨如何在LLaMA-Factory项目及上述创建的微调流程中引入自定义数据集进行微调。**对于LLaMA-Factory项目,目前仅支持两种格式的数据集:alpaca 和sharegpt。 1.1 alpaca alpaca 格式的数据集按照...
使用LLaMA Factory 微调 Llama-3 中文对话模型 项目主页:https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory 这个过程超级简单,半个多小时在T4上就能跑完。 完全可以替换成自己的数据,支持中文数据。 安装LLaMA Factory 依赖 1%cd/content/2%rm-rf LLaMA-Factory3!git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git...
使用LLaMA Factory 微调 Llama-3 中文对话模型 项目主页:https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory 这个过程超级简单,半个多小时在T4上就能跑完。 完全可以替换成自己的数据,支持中文数据。 安装LLaMA Factory 依赖 1%cd /content/ 2%rm -rf LLaMA
一,数据准备和模型训练 step1-下载项目: 从github中克隆LLaMa-Factory项目到本地 step2-准备数据: 将原始LLaMA-Factory/data/文件夹下的dataset_info.json,增加本地的数据。注意,本地数据只能改成LLama-Factory接受的形式,即本地数据只能支持”promtp/input/output“这种对话的格式,不支持传统的文本分类/...
训练数据集的正确构造和配置 3.1 硬件环境校验 显卡驱动和CUDA的安装,网络教程很多,不在本教程范围以内 使用以下命令做最简单的校验 nvidia-smi 预期输出如图,显示GPU当前状态和配置信息 那多大的模型用什么训练方式需要多大的GPU呢,可参考 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory?tab=readme-ov-file#hardware-re...