LlamaFactory支持多种学习率调度器类型,如余弦退火调度、线性调度等。用户可以根据任务需求和模型大小来选择合适的学习率调度器类型。 3. 量化等级与量化方法 量化技术可以进一步减少模型调整过程中需要的计算资源和存储空间。LlamaFactory支持多种量化等级和量化方法,如8位量化(INT8)、4位量化(INT4)以及Bitsandbytes和H...
Llama-Factory训练参数解释如下: --quantization_bit4/8:启用QLoRA训练。 --lora_target:LoRA作用模块,默认模块应作为该参数的默认值,可使用--lora_targetall参数指定全部模块。 --model_name_or_path:模型地址。 --do_train:表示进行训练。 --dataset:使用的数据集。 --finetuning_type:微调的方法。 --...
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，如梯度检...
预训练是LLaMA-Factory的核心功能之一,通过在大规模无标签数据上训练模型,提升其泛化能力和性能。 1. 数据准备 准备大规模无标签数据集,用于预训练模型。数据集应涵盖广泛的领域和话题,以确保模型能够学习到丰富的语言表示。 2. 配置文件设置 在预训练配置文件中,设置适当的训练参数,如学习率、优化器、训练轮次等。
LLama-Factory微调数据集预处理参数说明 ModelLink开源仓已经支持LLama-Factory格式的数据预处理,目前仅支持sft全参微调,lora微调。数据集预处理脚本参数说明如下: --input:原始数据集的存放路径。 --output-prefix:处理后的数据集保存路径+数据集名称(例如:moss-003-sft-data) --tokenizer-type:tokenizer的类型,可...
另外两个关键参数解释如下,后续的基本所有环节都会继续使用这两个参数 当然你也可以提前把相关的参数存在yaml文件里,比如LLaMA-Factory/examples/inference/llama3.yaml at main · hiyouga/LLaMA-Factory, 本地位置是 examples/inference/llama3.yaml ,内容如下 ...
最近llama-factory的配置参数有很多不懂的地方,整理了一些但也有可能有错,仅供大家参考。 # 可选参数 # 模型和适配器相关 --adapter_name_or_path # 描述: 适配器的名称或路径。 --adapter_folder # 描述: 适配器文件夹路径。 --cache_dir # 描述: 缓存目录。
LLaMA Factory是一款开源低代码大模型微调框架,集成了业界最广泛使用的微调技术,支持通过Web UI界面零代码微调大模型,目前已经成为开源社区内最受欢迎的微调框架,GitHub星标超过2万。 运行环境要求 •硬件: GPU:推荐使用24GB显存的显卡或者更高配置 ...
LlamaFactory是一个强大的工具，专为微调大型语言模型，特别是针对LLaMA系列，支持多方面特性。首先，LlamaFactory具有灵活的模型适应性，支持不同架构和规模的模型。其命令行接口简洁易用，便于操作。它支持多CPU并行训练，以及如梯度检查点和梯度累积等内存优化技术，提高效率。微调方法包括全参数微调（全面...
【保姆级教程】使用LLaMA-Factory微调LLAMA模型!训练微调法律大模型!支持LAMA3、Qwen、Chat GLM等模型! 机器学习吴恩达 3046 30 叶梓老师大模型人工智能培训课程《LlamaFactory原理及实践》第三部分:使用Llama Factory的重要参数 人工智能讲师老师叶梓 31 0 【Deepseek保姆级教程】15分钟教你搭建一个强大的AI翻译工作...