根据显存大小调整batch_size、gradient_accumulation_steps等参数,确保训练过程稳定。 2. 使用DeepSpeed进行微调 安装并配置DeepSpeed,利用其强大的多卡并行能力加速微调过程。 编写微调脚本,设置合适的优化器、学习率调度器等。 3. 启动微调任务 在命令行中运行微调脚本,监控训练过程,并根据需要调整参数。 四、常见问题与...
下载LLaMA-Factory 下载地址:LLaMA-Factory。 使用教程: 见命令行接口部分 微调 使用一机多卡的配置进行微调需要配置文件如下: config.yaml compute_environment:LOCAL_MACHINEdebug:falsedistributed_type:FSDPdowncast_bf16:'no'fsdp_config:fsdp_auto_wrap_policy:TRANSFORMER_BASED_WRAPfsdp_backward_prefetch:BACKWARD_PR...
快来了解一下LLaMA Factory微调框架,10分钟快速上手,轻松完成大模型高效微调,公开课节选自付费课程《大模型技术实战课》,2024最新版3期课程现已上线!6大主流大模型+14项大模型工具+5大热门方向企业级实战项目,零基础直达大模型企业级应用!【付费课程信息】添加+🌏:littlecat_1201,回复“大模型”详询哦～...
把数据加到data目录下,并且在data/dataset_info.json目录里面加上数据集相应的配置 我是用的4台8卡机器,训练脚本配置如下: #!/bin/bash set -x # 环境通用设置 export TOKENIZERS_PARALLELISM=false export NCCL_VERSION=2.17.1 export NCCL_IB_HCA=mlx5 export NCCL_IB_GID_INDEX=3 export NCCL_IB_TIMEOUT...
使用LLaMA-Factory进行大模型的多卡分布式微调非常简单。首先,用户需要编写Dockerfile,将大模型及其依赖项打包成容器镜像。然后,在Docker环境中运行容器镜像,启动多卡分布式训练任务。LLaMA-Factory会自动分配GPU资源,实现并行计算,并提供多种微调Trick以优化训练过程。最后,用户可以通过简单的命令查看训练结果和模型性能。 四...
与LLaMA-Factory官方微调脚本中不一样地方主要有下面几个: 1. template这里改为了刚刚设置的TigerBot格式 2. 在一些老卡上(比如超级便宜的P40显卡),他们是Ampere架构前的显卡,不支持bf16,所以不要开这个。 3. 虽然是多卡微调,但是在这个运行脚本中看不到对应的设置。
简介:LLaMA-Factory是微调工具,包含Dockerfile和train.sh脚本,适用于多卡训练。Dockerfile基于nvidia/cuda:12.1.0镜像,安装Python 3.10、PyTorch 2.2.0、transformers等库。train.sh运行Docker容器,使用accelerate launch进行训练,参数包括模型路径、学习率、优化器设置等。注意使用--shm-size 32G --gpus all,并可选启用...
快来了解一下LLaMA Factory微调框架,10分钟快速上手,轻松完成大模型高效微调 木羽Cheney 4628 29 【直接可用的微调脚本】单机多卡微调ChatGLM3、Qwen,还可以接入 Tensorboard 可视化训练Loss,快来学习先人一步! 木羽Cheney 1987 2 【保姆级教程】使用LLaMA-Factory,实现Llama3中文增强模型微调+法律大模型微调 AI大...
在两台两卡3090上微调, Reproduction 启动命令 FORCE_TORCHRUN=1 NNODES=2 RANK=0 MASTER_ADDR=192.168.0.1 MASTER_PORT=29500 llamafactory-cli train examples/train_lora/llama3_lora_sft_ds3.yaml FORCE_TORCHRUN=1 NNODES=2 RANK=1 MASTER_ADDR=192.168.0.1 MASTER_PORT=29500 llamafactory-cli train exam...
使用命令CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli train examples/qlora_single_gpu/llama3_lora_sft_bitsandbytes.yaml训练后的模型,如何使用多卡推理? CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2 llamafactory-cli webchat examples/merge_lora/llama3_lora_sft.yaml通过这个脚本指定CUDA_VISIBLE_DEVICES发现并未生效 ...