等待模型微调训练完成后,点击“Export”选项卡进入导出功能区。 2. 配置导出参数 Max shard size:设置每个拆分模型的最大大小,建议2-5GB。 Export dir:设置模型保存的路径。 点击“Export”按钮开始导出模型。 四、模型加载与应用 1. 加载导出后的模型 在LLaMA-Factory的webui中选择“chat”标签,输入导出后模型的...
下载完,新建Qwen/Qwen2-1.5B模型文件夹,将下载内容放入该文件夹,然后将模型文件夹放在LLaMA-Factory目录下,供后面训练的时候使用; 2.训练 在LLaMA-Factory项目中,单显卡可以用命令或web页面训练,多显卡只能用用命令的方式,当前系统是单显卡,所以使用的web页面训练,另外web页面也比较直观,在LLaMA-Factory目录下,执行...
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3 安装llama factory 回到上层目录,将llama factory源代码拉到此处 git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git完成后进入项目目录,cd LLaMA-Factory安装环境依赖 pip install -e .[metrics,modelscope,qwen] pip install -r requirements.txt --index-url https://mirrors.huaweicloud.com/repository...
配置merge.sh 主要就是配置两个模型的路径:原始大模型+lora微调的大模型 LLaMA-Factory-0.6.0/examples/merge_lora/merge.sh #!/bin/bashCUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2 python ../../src/export_model.py\--model_name_or_path /mnt/workspace/fundamental_models/Qwen1.5-14B-Chat\--adapter_name_or_path...
奖励建模Reward Modeling:模型学习如何从环境中获得奖励,以做出更好的未来决策。 PPO训练:使用策略梯度方法训练模型,以提高环境中的性能。 DPO训练:该模型使用深度强化学习方法进行训练,以提高在环境中的性能。 2、数据目录Data dir 训练数据集文件所在的路径指的是LLaMA Factory目录中的一个文件夹,通常是数据目录。
一行命令导出并上传到huggingface CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli export config/llava_lora_sft_export.yaml 总结 所有代码都可以在以下仓库复现 https://github.com/BUAADreamer/MLLM-Finetuning-Demo 同时,笔者也使用 LLaMA-Factory 训练了一个中文医学多模态大模型Chinese-LLaVA-Med,目前还在探索中,欢迎...
llamafactory-cli chat examples/inference/llama3_lora_sft.yaml 该命令会加载 YAML 文件配置的模型，并启动交互式聊天界面，用户可以在命令行中输入文本与模型进行交互。● 导出微调模型： 如果你希望将微调后的模型进行导出以用于部署，可以使用以下命令：llamafactory-cli export examples/merge_lora/llama3_lora_sft...
在E:\AI文件夹下拉取LLaMA-Factory.git,注意挂代理加速 git config --global http.https://github.com.proxy socks5://127.0.0.1:1080 # 对github设置socks5代理 git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git cd LLaMA-Factory ...
本文探讨了如何通过**LLaMA-Factory**这一工具来优雅地改变本地部署的大语言模型(如Qwen2-7B-instruct)的自我认知,避免传统系统提示词(system_prompt)方式的不便。主要步骤包括准备过程、大模型微调、模型验证及导出。 **一、 引言** - **传统方法**:使用系统提示词改变模型自我认知虽可行但不优雅,每次对话都需...