1. 加载导出后的模型 在LLaMA-Factory的webui中选择“chat”标签,输入导出后模型的绝对路径,加载模型进行对话。 2. 模型测试与应用 加载成功后,可以使用问答框进行测试,确保模型在实际环境中正常运行。 五、关键参数分析 1. 微调类型 Full:完全从头训练模型。 Freeze:冻结模型的部分层,只更新其他部分。 LoRA:通过...
从模型架构到实际应用,(Function Call、Code Interpr 1008 88 14:19 App GLM4一键本地部署保姆级教程,不挑配置,部署+微调+效果展示,小白必看的保姆级教程!大模型本地部署,大模型入门 515 113 4:43 App Llama 3.1 一键本地部署!如何优雅的、本地化、运行Meta 最强开源大模型,100%保证成功,无需GPU也能运行,...
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...
大模型的微调并没有那么难,小白也可以用自己的数据定制化一个属于自己的Qwen大模型,快来学习吧 22:19 LoRA微调后生成的是独立的小模型,10分钟教你借助PEFT库导入和使用lora模型 31:42 不懂微调原理也能直接上手的高效微调框架LLaMA-Factory,可视化的界面,主流的微调算法,最新的大模型,快进来了解一下吧 19:17...
接触大模型有一段时间了,最近学习了一下使用LLaMA-Factory来对开源大模型进行微调,LLaMA-Factory是一个非常好用的开源微调大模型工具,GitHub:LLaMA-Facotry,相关的介绍可以直接去官方网站上去查看。 本文基于Ubuntu系统对使用LLaMA-Factory来对qwen2-1.5B模型进行微调; ...
【B站最详细】使用Ollama+fastGpt搭建一个全能知识库!专属自己!支持多种文件类型,实现本地化大型模型部署,效果非凡! AI大模型老马 2166 95 【喂饭教程】30分种用Llama Factory训练一个专属于自己的中文Llama3!中文版指令(微调教程|模型下载|微调|webUI对话|模型合并和量化) 大模型研学社 326 90 【喂饭教程...
在当前目录(LLaMA-Factory)下继续操作 uv pip install hqq 1. [!tip] 若提示UTF8相关报错解决 开启使用UTF-8提供全球语言支持 打开控制面板,更改系统区域设置,勾选Beta 版:使用Unicode UTF-8 提供全球语言支持(U),这个在安装hqq包时用到 重启电脑,安装完后可将该项取消勾选 ...
如果使用 fp16 精度进行 LLaMA-2 模型的预测,请使用 --per_device_eval_batch_size=1。 Tip我们建议在量化模型的预测中使用 --per_device_eval_batch_size=1 和--max_target_length 128。 参考链接 [1] LLaMA-Factory/README_zh.md at main · hiyouga/LLaMA-Factory (github.com) [2] Sunsimiao: ...
如果使用AutoDL进行部署,则需要在conda激活llama_factory之前执行conda init bash命令来初始化conda环境。然后,重新打开终端窗口并执行conda activate llama_factory。 如果使用的是BaiChuan模型,则需要将transformer的版本修改为4.33.2,否则会遇到AttributeError: ' BaiChuan tokenizer ' object has no attribute 'sp_model'...
使用Llama Factory实现llama3中文版的指令微调相关资料已打包感谢支持!, 视频播放量 333、弹幕量 90、点赞数 46、投硬币枚数 10、收藏人数 22、转发人数 2, 视频作者 大模型研学社, 作者简介 致力于分享大模型最新实战经验,相关视频:【喂饭教程】10分钟学会用Ollama+Dify