一、基础设置参数 1. 模型选择 LlamaFactory支持从Hugging Face下载多种预训练模型,用户可以根据任务需求选择合适的模型。这一步是微调的基础,模型的选择将直接影响后续的训练效果和效率。 2. 截断长度(—cutoff_len) 截断长度是指模型处理输入序列时的最大标记(token)数量。对于长文本任务,如文本生成或翻译,可能需要...
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。
这里有三种，full全参数微调， Freeze（冻结部分参数） LoRA（Low-Rank Adaptation），还有 QLoRA 等。全参数微调可以最大的模型适应性，可以全面调整模型以适应新任务。通常能达到最佳性能。Freeze 训练速度比全参数微调快，会降低计算资源需求。LoRA ：显著减少了可训练参数数量，降低内存需求，训练速度快，计算效率高。
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:
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支持多种训练方法,包括预训练、指令监督微调、奖励模型训练、PPO训练等。用户可以根据自己的需求选择合适的训练方法。 精度选择:LLaMA-Factory提供了多种精度选项,包括32比特全参数微调、16比特冻结微调、16比特LoRA微调和基于AQLM/AWQ/GPTQ/LLM.int8的2/4/8比特QLoRA微调。用户可以根据自己的硬件资源...
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...
LLaMA-Factory 支持通过 WebUI 零代码微调大语言模型。 在完成安装后,通过以下指令进入 WebUI: llamafactory-cli webui WebUI 主要分为四个界面:训练、评估与预测、对话、导出。 训练 在开始训练模型之前,需要指定的参数有: 模型名称及路径 训练阶段 微调方法 训练数据集 学习率、训练轮数等训练参数 微调参数等其...