一、LLaMA-Factory环境介绍 LLaMA-Factory是一个开源平台,旨在为研究人员和开发者提供便捷的大型语言模型微调环境。通过LLaMA-Factory,用户可以轻松地加载预训练模型,调整模型参数,并在特定数据集上进行训练,从而优化模型性能。 二、微调ChatGLM-3模型 数据准备 在微调ChatGLM-3之前,首先需要准备适用于特定任务的数据集。
在项目目录中运行python src/train_web.py命令来启动LLaMA-Factory的Web页面服务。 在浏览器中打开相应的地址(如http://localhost:8000/),即可看到LLaMA-Factory的Web界面。 三、模型微调步骤 选择模型: 在LLaMA-Factory的Web界面中,点击页面左侧的Model选项卡,选择ChatGLM3-6B作为微调的目标模型。 设置参数: 在页面...
下载 ChatGLM3 windows下载 CUDA ToolKit 12.1 (本人是在windows进行训练的,显卡GTX 1660 Ti) CUDA安装完毕后,通过指令nvidia-smi查看 2、PyCharm打开LLaMA-Factory项目 1、选择下载目录:E:\llm-train\LLaMA-Factory,并打开 2、创建新的python环境,这里使用conda创建一个python空环境,选择python3.10 3、安装依赖 ...
在Web界面中,点击页面左侧的Model选项卡,选择ChatGLM3-6B作为微调的目标模型。 在页面右侧的Model Configuration区域,设置微调所需的参数,如学习率、批大小等。具体参数的设置可参考LLaMA-Factory的官方文档或根据自己的任务需求进行调整。 三、模型微调 准备数据集: 根据任务需求准备自定义的数据集,可以是JSON格式,包含...
[1] LLaMA-Factory/README_zh.md at main · hiyouga/LLaMA-Factory (github.com) [2] Sunsimiao: 孙思邈中文医疗大模型 Sumsimiao,基于 Baichuan-7B 和 ChatGLM-6B 在中文医疗数据上微调而得。 [3] CareGPT: 医疗大模型项目 CareGPT,基于 LLaMA2-7B 和 Baichuan-13B 在中文医疗数据上微调而得。 [4]...
人工智能 使用LLaMA-Factory来实现微调ChatGLM-3B 前提:本文是使用阿里云的人工智能PAI平台的交互式建模(DSW)来进行的如下操作 安装LLaMA-Factory # 克隆项目 git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git # 安装项目依赖 cd LLaMA-Factory pip install -r requirements.txt...
比较了全参数微调（FT）、GaLore、LoRA和4位QLoRA的效果，并在每个任务的测试集上计算了ROUGE得分。实验结果表明（下表，粗体字是最佳结果），除了Llama2-7B和ChatGLM3-6B模型在CNN/DM和AdGen数据集上，LoRA和QLoRA在大多数情况下都取得了最佳性能。这表明这些高效微调方法在特定任务上具有良好的适应性。此外，...
将自定义训练集放到LLaMA-Factory的data目录下,并在dataset_info.json文件中加入文件的SHA1值: 生成SHA1值: Get-FileHash -Path "C:\path\to\your\file.ext" -Algorithm SHA1 最后就可以在界面上看见自定义的数据集 微调方法 full:微调整个模型。 冻结(freeze):冻结大多数模型参数,只微调少数参数。 lora:冻结...
LLaMA Factory是一个LLM微调工具,支持预训练,监督微调和奖励建模训练模式。每种模式都支持LoRA和QLoRA微调策略。它的前身ChatGLM- efficiency -tuning是一个基于ChatGLM模型的微调工具。它逐渐扩展到支持更多的LLM模型,包括白川、QWen、LLaMA, LLaMA工厂由此诞生。
第五套:知乎(1-5期)-AI大模型全栈工程师培养计划,做ChatGPT浪潮中顶尖的超级个体 第六套:AI Agent智能应用从0到1定制开发Langchain+LLM全流程解决方案与落地实战 第七套:AI大模型微调训练营,全面解析微调技术理论,掌握大模型微调核心技能课程 第八套:贪X-大模型微调实战营-精通+指令微调+开源大模型微调+对齐+...