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。
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/实体抽取/关系抽取等等schema数据,如果需要,...
LLaMA-Factory Qwen1.5-7B 可以自己去安装部署,我也准备了相应依赖pip list。 具体关于LLaMA-Factory的部署、使用和自定义数据集,可以参考这篇文章: 只需3个脚本,完成基于LLaMA-Factory的大模型训练、Lora权重合并以及构建推理服务 三、训练 整体训练耗时2.5小时,采用lora的方式,loss图如下所示: 训练可以采用web页面训...
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-...
LLaMa-Factory支持多种数据格式,你可以根据自己的数据源进行转换。 数据清洗。在训练之前,你需要对数据进行清洗,去除无关的信息和噪声,以提高训练效果。 数据格式转换。将你的数据转换为LLaMa-Factory支持的格式,如JSONL、CSV等。你可以使用Python脚本或第三方工具进行转换。 数据划分。将数据划分为训练集、验证集和...
LLama-Factory是一个专为LLama系列模型设计的工具链,它包含了从数据准备、模型训练、微调到部署的全套解决方案。通过LLama-Factory,用户可以根据自己的需求,定制训练数据、调整模型参数,最终生成满足特定应用场景的AI模型。 准备工作 1. 硬件环境 GPU或TPU:LLama3模型的训练和微调需要大量的计算资源,因此建议使用高性能的...
接触大模型有一段时间了,最近学习了一下使用LLaMA-Factory来对开源大模型进行微调,LLaMA-Factory是一个非常好用的开源微调大模型工具,GitHub:LLaMA-Facotry,相关的介绍可以直接去官方网站上去查看。 本文基于Ubuntu系统对使用LLaMA-Factory来对qwen2-1.5B模型进行微调; ...
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...