本文将深入探讨LLaMA Factory多卡微调的实战教程,从环境配置到模型选择与下载,再到多卡微调步骤及优化技巧,为读者提供一条清晰的技术路径。 一、环境配置 在进行多卡微调之前,确保你的环境满足以下要求: 硬件要求: 显卡:建议选择支持CUDA的GPU,如NVIDIA的A100或V100系列,显存至少80G以上。 系统:CentOS 7及以上版本,...
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_MACHINE debug: false distributed_type: FSDP downcast_bf16: 'no' fsdp_config: fsdp_auto_wrap_policy: TRANSFORMER_BASED_WRAP fsdp_backward_...
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 10:48 【LLaMA Board超详细解读】不需要写一行代码,通过前端页面也能实现大模型高效微调的方法,还不进来看看吗? 31:50 【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! 07...
一、LLaMA-Factory的构建动机 LLaMA-Factory的构建动机主要源于大模型训练过程中所面临的计算资源瓶颈。传统的大模型训练方法通常需要使用高性能计算集群,而这些集群往往价格昂贵且难以获取。因此,LLaMA-Factory致力于提供一个高效、易用、可扩展的微调框架,使得研究者和开发者能够在消费级的硬件资源上完成大模型的训练,从...
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。
首先把自己的数据集全部按照标准格式处理了: 参考Qwen LLaMA-Factory 教程 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 ...
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 10:48 【LLaMA Board超详细解读】不需要写一行代码,通过前端页面也能实现大模型高效微调的方法,还不进来看看吗? 31:50 【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! 07...
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...
请问全量微调跟训练pretrain有区别吗 Owner hiyouga commented May 15, 2024 使用https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/examples/deepspeed/ds_z3_offload_config.json hiyouga added solved and removed pending labels May 15, 2024 hiyouga closed this as completed May 15, 2024 Sign...
首先,微调得到一个加长版的模型 如本部分开头提到的,“mattshumer/Llama-3-8B-16K”的huggingface页面上有介绍到把rope_theta参数扩大到2倍(因为对于这个模型而言,长度从8K到16K扩展2倍,则对应参数扩大2倍,而Llama 3的rope_theta设置的50 0000,故rope_theta从50 0000扩大到100 0000) 而这个rope_theta参数其实指...