一共分为两个步骤, 利用LLaMA-Factory训练(微调)模型 和 利用Ollama部署模型,两个步骤是相互独立的,可以根据需要阅读对应部分。LLaMA-Factory训练(微调)模型 这部分在LLaMA-Factory的文档里已有详细介绍,也可…
本地图像准备 本地多轮对话数据构建 本地数据更新至dataset_info.json 上传数据集到huggingface huggingface数据更新至dataset_info.json 多模态对话微调 配置监督微调Yaml文件 配置LLaVA式的预训练yaml文件 开始微调 网页聊天测试 微调后Demo展示 模型导出和上传huggingface 总结 论文题目:LlamaFactory: Unified Efficient ...
目前只是学习测试阶段,而且电脑很破,只能跑很小的模型 参考https://blog.csdn.net/weixin_40677588/article/details/137139471 官网地址https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory gitclonehttps://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git conda create -n llama_factory python=3.10 conda activate llama_factorycdLLaM...
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 131 87 06:25 App 【大模型部署】GraphRAG与普通RAG对比测评,从效果,速度,费用进行解析,对比详细全过程!大模型_LLM 402 107 07:51 App 【AnythingLLM】10分钟手把手教你打造个人AI知识库 完全在本机运行!|开源专案 可一键...
由于Llama3模型默认可能不具备很好的中文处理能力,您可以通过微调来提升其中文能力。 1. 准备数据集 选择一个适合中文微调的数据集,如LLaMA-Factory提供的alpaca_data_zh_51k数据集。 2. 编写微调脚本 在LLaMA-Factory目录下,编写一个用于微调的脚本。例如,使用LoRA方法进行高效微调: #!/bin/bash export CUDA_DEVIC...
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 8057 79 25:21 App 国产之光DeepSeek-V3本地部署教程,开源最强大模型,训练成本仅需280万GPU小时,性能比肩顶尖模型!AI/大模型...
一条命令微调。Lora微调只需要16G显存,2min即可跑完 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli train config/llava_lora_sft.yaml 网页聊天测试 一条命令部署。LLaVA-7B只需要16G显存。注意如果是其他模型需要更换为训练中使用的template CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli webchat \ ...
为了降低LLM微调的门槛，LLAMA FACTORY提供了LLAMABOARD，一个基于Gradio构建的用户友好界面，使得用户无需编写任何代码即可轻松地进行模型的配置、训练和评估（下图）。1. 易于配置：无需编码即可自定义微调参数 通过LLAMABOARD，用户可以通过简单的图形界面来配置微调参数，如学习率、批次大小等。该界面为用户提供了默认的...
LLaMA Factory是一个用于微调大型语言模型的强大工具,特别是针对LLaMA系列模型。 可以适应不同的模型架构和大小。 支持多种微调技术,如全参数微调、LoRA(Low-Rank Adaptation)、QLoRA(Quantized LoRA)等。 还给我们提供了简单实用的命令行接口。 支持多cpu训练,多任务微调,还有各种内存优化技术,如梯度检查点、梯度累积...
cd LLaMA-Factory docker build -f ./Dockerfile -t llama-factory:v0.7.0 . 2.数据准备 模型 为了节省时间,提前下载模型 root@ndoe:/data/models# tree -L 2 . ├── BAAI │ └── bge-reranker-large ├── databricks │ ├── dbrx-instruct ...