比较常见的alpaca_gpt4_data_zh.json就是标准的alpaca格式,我们自己在界面能够顺利加载的原因在于,所有的数据文件,在LLaMA-Factory项目中均使用dataset_info.json进行定义和管理,其存储位置在LLaMA-Factory/data目录下: 在这个文件中,定义一个数据集的格式如下: "数据集名称": { "hf_hub_url": "...
北方的郎:在Ubuntu上安装部署LLaMA-Factory,及微调大模型测试 分别测试了Identity及行业数据进行测试。效果如下: Identity: Llama-factory自带Identity数据集: 内容如下: 大家可以将name和author换成自己公司和模型的名字,例如XX公司的YY智能大模型。 模型选择Qwen1.5-0.5B-Chat, 方式选择full。开始训练,需要10G左右显存。
模型微调技术:基于llama-factory与自定义数据集的实践, 视频播放量 249、弹幕量 0、点赞数 6、投硬币枚数 4、收藏人数 17、转发人数 2, 视频作者 唐国梁Tommy的精品课, 作者简介 关注三连私我获取课程资料。,相关视频:环境配置指南:Llama3模型与vLLM推理实操,Llama3模
后面是模型的存储路径,这个填到上面页面的模型路径那里就可以了。 然后选择一个你要训练的数据集 下面的参数可以自己调整,最后拉到最下面,可以点击预览来查看微调的具体命令。 大体格式如下 llamafactory-cli train \ --stage sft \ --do_train True \ --model_name_or_path /openbayes/home/model/Llama3-8B...
使用LLaMA Factory 微调 Llama-3 中文对话模型 项目主页:https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory 这个过程超级简单,半个多小时在T4上就能跑完。 完全可以替换成自己的数据,支持中文数据。 安装LLaMA Factory 依赖 1%cd/content/2%rm-rf LLaMA-Factory3!git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git...
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...
自定义数据集构建 基于LoRA的sft指令微调 动态合并LoRA的推理 批量预测和训练效果评估 LoRA模型合并导出 一站式webui board的使用 API Server的启动与调用 大模型主流评测 benchmark 本教程大部分内容都可以通过LLaMA-Factory下的 README.md, data/README.md,examples文件夹下的示例脚本得到,遇到问题请先阅读项目原始...
环境配置+模型微调+模型部署+效果展示详细教程!草履虫都能学会! 326 0 01:59 App 【项目3-2】DeepSeek R1 大模型微调实战 基于unsloth + LoRA + wandb + HuggingFace 微调主要步骤 微调环境配置 5910 2 20:08 App DeepSeek R1 大模型微调 基于unsloth微调框架与LoRA以及CoT问答数据集 wandb可视化训练日志 ...
对于有微调大模型需求,却对大模型微调完全是一个门外汉的用户来说,通过学习LLaMA-Factory后,可以快速的训练出自己需要的模型。 对于想要了解微调大模型技术的技术人员,通过学习LLaMA-Factory后也能快速理解模型微调的相关概念。 所以,我认为LLaMA-Factory是走向大模型微调的一条捷径。
本教程我们选择LLaMA-Factory自带的数据集进行微调,位置在 /root/LLaMA-Factory/data/。 选择alpaca_gpt4_zh数据集,文件大小约为 34MB,选择预览数据集。 开始训练 包含微调方法有:full,freeze,lora。 训练方式包括:Supervised Fine-Tuning,Reword Modeling,PPO,DPO等。 为了节省算力和运行时间,我们选择LoRA微调方法,...