Ollama安装完成后,可以将模型部署在本地。 部署模型库中的模型 首先下载Ollama: 以Windows系统为例 安装完成后,即可通过命令直接下载使用模型库中的模型,这里以llama3.1为例: ollama run llama3.1 输入/?可以调出提示: 部署自定义模型 由于通过LlaMA-Factory导出的模型与Ollama所需格式有区别,需要借助Llama.cpp的代...
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 uv venv -p 3.11 uv pip install -e ".[torch,me...
13. 进阶-导出GGUF,部署Ollama GGUF 是lllama.cpp设计的大模型存储格式,可以对模型进行高效的压缩,减少模型的大小与内存占用,从而提升模型的推理速度和效率。Ollama框架可以帮助用户快速使用本地的大型语言模型,那如何将LLaMA-Factory项目的训练结果 导出到Ollama中部署呢?需要经过如下几个步骤 将lora模型合并 安装gg...
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 uv venv -p 3.11 uv pip install -e ".[torch,metrics]" 1. 2. 3. 4. 5. 安装flash-attention训练加...
Llama-Factory支持多种微调方法,如增量预训练、指令监督微调等,并具备先进的算法和实用技巧,如FlashAttention-2、Unsloth等。 三、Ollama平台介绍 Ollama是一个面向全球用户的强大平台,支持多种语言模型的部署和应用。通过Ollama,用户可以轻松地将微调后的模型部署到实际场景中,实现与用户的交互。Ollama提供了丰富的...
E:\LLaMA-Factory-main\merge_mode_lora\myqwen 就是合并的模型目录,E:\LLaMA-Factory-main\merge_mode_lora\myqwen\my_qwen.gguf就是模型转换的路径和模型名称。 导入模型 cmd进入模型转换的输出目录,执行 ollama create my_qwen -f Modelfile 开始导入模型。
三 下载ollama 访问ollama.com,下载Ollama客户端,下载Windows版本,如果你的电脑是MacOs,下载对应的版本即可。 安装完成后,打开Windows命令窗口,输入ollama,出现如下提示,说明安装成功,可以使用了: 导入你的模型: 在cmd中,cd 你的模型所在目录 创建一个Modelfile文件内容如下: ...
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh Manual install instructions Docker The official Ollama Docker image ollama/ollama is available on Docker Hub. Libraries ollama-python ollama-js Quickstart To run and chat with Llama 3.2: ollama run llama3.2 Model library Ollama supports a ...
导入ollama命令如下 Modefile: FROM ./llama3.2test.gguf ollama create llama3.2test -f Modelfile ollama总是胡乱回答 Reproduction 微调代码如下 stage: sft do_train: true model_name_or_path: /root/data/module/Llama-3.2-1B dataset_dir: /dev/shm/modelDataInfo/2024-12-11/admin/DJx9M/ ...
我们在 ChatGLM 的 P-Tuning 中采用pre_seq_len=128,在 LLaMA Factory 的 LoRA 微调中采用lora_rank=32。 更新日志 [25/02/11] 我们支持了在导出模型时保存Ollama配置文件。详细用法请参照examples。 [25/02/05] 我们支持了在语音理解任务上微调Qwen2-Audio和MiniCPM-o-2.6模型。