一、基础设置参数 1. 模型选择 LlamaFactory支持从Hugging Face下载多种预训练模型,用户可以根据任务需求选择合适的模型。这一步是微调的基础,模型的选择将直接影响后续的训练效果和效率。 2. 截断长度(—cutoff_len) 截断长度是指模型处理输入序列时的最大标记(token)数量。对于长文本任务,如文本生成或翻译,可能需要...
1、启动LLaMA-Factory 在LLaMA-Factory根目录下启动webui cd LLaMA-Factory llamafactory-cli webui 访问:http://localhost:7860/ 2、配置微调参数 使用loRa进行模型微调 1)设置参数 2)设置输出并开始 完成执行后输出模型: 注:若内存不足,可减少批处理大小,从而降低内存的使用率。 3、合并模型 将base model 与...
这里有三种，full全参数微调， Freeze（冻结部分参数） LoRA（Low-Rank Adaptation），还有 QLoRA 等。全参数微调可以最大的模型适应性，可以全面调整模型以适应新任务。通常能达到最佳性能。Freeze 训练速度比全参数微调快，会降低计算资源需求。LoRA ：显著减少了可训练参数数量，降低内存需求，训练速度快，计算效率高。
LLama-Factory微调数据集预处理参数说明 ModelLink开源仓已经支持LLama-Factory格式的数据预处理,目前仅支持sft全参微调,lora微调。数据集预处理脚本参数说明如下: --input:原始数据集的存放路径。 --output-prefix:处理后的数据集保存路径+数据集名称(例如:moss-003-sft-data) --tokenizer-type:tokenizer的类型,可...
(lf)pai@pai:~/llm/nlp/LLaMA-Factory$ llamafactory-cli train examples/train_lora/qwen2_5_lora_sft.yaml 开始执行。 7. 微调报错处理 在开始执行不久,也就是在读取数据集的时候就抛出了以下错误,如下图: Converting format of dataset(num_proc=16): 0%||0/3601[00:00<?, ? examples/s]multiproces...
在WebUI界面上,选择你要微调的模型和数据集。LLaMA-Factory支持多种微调方法,包括LoRA、全参数微调等。 3. 配置微调参数 根据任务需求,配置学习率、批大小、训练轮次等参数。LLaMA-Factory提供了丰富的参数设置选项,以满足不同场景的需求。 4. 开始微调 点击开始按钮,LLaMA-Factory将自动开始微调过程。在训练过程中,...
Llama3作为一款强大的预训练模型,通过微调可以适应各种特定任务。在百度智能云千帆大模型平台【https://qianfan.cloud.baidu.com/】的支撑下,微调过程变得更加高效和便捷。本文将详细介绍如何使用LLaMA-Factory这一高效框架,结合千帆大模型平台,对Llama3进行微调。 一、引言 LLaMA-Factory是一个专为大型语言模型微调设计...
lora_target被设置到LoraConfig中的target_modules参数中,LoraConfig是PEFT库中提供的。 文档地址:https://hf-mirror.com/docs/peft/v0.9.0/en/package_reference/lora#peft.LoraConfigLLaMA-Factory框架中通过lora_target进行了封装,说明如下: 代码语言:javascript ...
以LLaMA-Factory对Yuan2.0模型进行LoRA微调为例,具体步骤如下: 准备数据集:准备自定义的数据集,包含指令、输入和输出等信息,并注册到LLaMA-Factory的数据集管理文件中。 启动Web UI服务:运行相应的命令启动Web UI服务,并在浏览器中打开相应的地址。 配置微调参数:在Web界面上配置模型路径、微调方法(选择LoRA)、数据...