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。...
llamafactory是一个训练微调框架,支持数百种大模型训练微调。 比如我微调baichuan13B,无需查看baichuan13B微调代码,也无需配置相应的依赖环境。只需配置llamafactory中的参数,即可使用多种预训练、指令微调、人类反馈强化学习等算法。 一、环境准备 git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git conda create...
10. 微调后的模型用于推理 10.1 使用 OpenAI 风格 API 推理 10.2 使用命令行推理 10.3 使用浏览器推理 11. 模型评估 12. 模型预测 参考链接 1. 项目特色 多种模型:LLaMA、Mistral、Mixtral-MoE、Qwen、Yi、Gemma、Baichuan、ChatGLM、Phi 等等。 集成方法:(增量)预训练、指令监督微调、奖励模型训练、PPO 训练和...
但大模型训练对于显存和算力的要求较高,同时也需要下游开发者对大模型本身的技术有一定了解,具有一定的门槛。 LLaMA-Factory项目的目标是整合主流的各种高效训练微调技术,适配市场主流开源模型,形成一个功能丰富,适配性好的训练框架。项目提供了多个高层次抽象的调用接口,包含多阶段训练,推理测试,benchmark评测,API Server...
LLaMA-Factory 是一个开源项目,它提供了一套全面的工具和脚本,用于微调、部署和基准测试LLaMA模型。 LLaMA-Factory 提供以下功能,使得我们可以轻松地使用LLaMA模型: 数据预处理和标记化的脚本 用于微调 LLaMA 模型的训练流程 使用经过训练的模型生成文本的推理脚本 ...
【大模型微调教程】大佬手把手带你用LLaMA-Factory工具微调Qwen大模型!有手就行,零代码微调任意大语言模型共计2条视频,包括:LLaMA-Factory简介、实际操作等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
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llamafactory-cli webui 选择 模型的名称,并选择微调参数保存的路径(test1),之后选择Chat对话中加载模型 模型加载成功后即可进行问答交互,输入一条测试数据,来观察微调后模型的回复 请根据基本案情,利用三段论的推理方式得到判决结果,判决结果包括:1.罪名;\n2.刑期。
在Web界面上，你可以配置模型路径、选择微调方法（如LoRA）、指定数据集等参数。一旦配置完成，点击“开始”按钮即可开始微调过程，同时可以在界面中实时查看训练进度和损失函数等信息。微调完成后，LLaMA-Factory还提供了评估工具，帮助你检查模型性能是否有所提升。通过这一系列步骤，用户可以轻松利用LLaMA-Factory实现对L...
LLaMA-Factory是一个集多种微调技术于一身的高效框架,支持包括Qwen2-7B在内的多种大型语言模型。它通过集成如LoRA、QLoRA等先进的微调算法,以及提供丰富的实验监控工具,如LlamaBoard、TensorBoard等,为用户提供了一个便捷、高效的微调环境。此外,LLaMA-Factory还支持多模态训练方法和多硬件平台,包括GPU和Ascend NPU,进...