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。大模型入门教程 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多2577 92 6:29 App Meta AI 发布 Llama 3.2 !正式开源,手机也能用!多模态AI模型,性能与GPT4o-mini 相当,能够在边缘设备上高效...
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...
创建用于存放模型的文件夹,取名为models 将llama3 8b的模型文件项目下载到此处。下载时间稍微有点长,请耐心等待 git clone https://www.modelscope.cn/LLM-Research/Meta-Llama-3-8B-Instruct.git 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-...
在E:\mypath文件夹内新建llamafactory-cli.bat文件,文本编辑器打开输入以下内容并保存 @echooffcd/d E:\AI\LLaMA-Factory .\.venv\Scripts\llamafactory-cli.exe %* 新开一个终端,输入以下指令开启web界面 llamafactory-cli webui 下载基础模型 使用带-Chat或-Instruct标签的模型作为基础模型 以Qwen2.5-7B-Instr...
3.模型越小,提示占的比重越高。提示工程也是一门学问。 数据注册(以alpaca格式为例) 将准备好的json文件上传到LLaMA-Factory-0.6.0/data/目录下,示例为xxx.json 终端进入该目录,运行sha1sum xxx.json,计算数据集,完成配置。会返回file_sha1 在LLaMA-Factory-0.6.0/data/目录下找到dataset_info.json,对配置的...
conda create -n llama_factory python=3.10 # Activate the virtual environment conda activate llama_factory # Install dependencies cd LLaMA-Factory pip install -r requirements.txt 接下来,下载您选择的LLM,包括ChatGLM,百川,QWen, LLaMA等。在这里,我们将使用BaiChuan 模型进行演示: ...
同时,在模型量化方面,它能够有效地压缩模型的规模,大大减少了模型运行所需的计算量和存储空间。这意味着您可以在性能稍弱的设备上也能流畅地运行模型,使其应用不再受限于高端硬件。 还有很重要的一点,LLaMA-Factory 提供了一站式的服务。从开始的模型微调,到中间的量化处理,再到最后的顺利运行,整个过程一气呵成,...
模型量化是 Llama-Factory 的另一大亮点。它支持 4位和8位量化(LLM.int8 和 QLoRA),通过减少模型权重的比特数,显著降低了内存占用。这不仅使得在资源受限的设备上进行模型微调成为可能,还在不显著影响模型精度的前提下,提升了推理速度。量化技术的应用,使得 Llama-Factory 能够在更广泛的硬件环境中高效运行。
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 335、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
PEFT文档地址: https://hf-mirror.com/docs/peft/indexPEFT可以轻松与Transformers库集成,一起完成模型微调的工作。微调方式包括LoRA、AdaLoRA、P-tuning等。补充说明:QLoRA是量化LoRA的缩写,需要把模型量化再进行训练,细节暂不研究。 LLaMA-Factory源码分析 从pt预训练开始 首先从分析pt预训练过程开始研究。根据官方...