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...
结合LLaMA-Factory工具,对ChatGLM3-6B进行微调,以适应企业级知识库的具体需求。LLaMA-Factory提供了一套完整的微调流程,包括模型下载、安装、测试、微调及推理等步骤。五、服务器资源准备 准备具有足够GPU资源的服务器,以确保微调过程的顺利进行。同时,安装必要的软件环境和依赖库。六、私有模型下载测试 1. 下载ChatGLM...
下载 ChatGLM3-6B 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pytho...
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...
结合 4 比特量化技术,LLaMA Factory 的 QLoRA 微调进一步降低了 GPU 显存消耗。 支持的模型 模型名模型大小默认模块Template Baichuan2 7B/13B W_pack baichuan2 BLOOM 560M/1.1B/1.7B/3B/7.1B/176B query_key_value - BLOOMZ 560M/1.1B/1.7B/3B/7.1B/176B query_key_value - ChatGLM3 6B query_key...
LLaMA-Factory微调RoleBench实战 数据展示 将rolebench数据集出来成下方格式,并加载到LLaMA-Factory框架当中。 模型训练 设置好参数: 1.设置本地加载ChatGLM3-6B-Chat; 2.选择角色数据集,3.采用lora方式去微调 其他采样默认设置就可以开始train了,真是太方便了。16G单卡,训练2个小时就可以了。
微调方法:lora 训练阶段:sft 数据集:上面新添加的测试数据集 训练轮数:200,因为数据量比较小,为了能表现效果,这里使用200轮 5. 开始训练 a. 加载预训练模型 下载智谱ChatGLM3-6B的预训练模型,并将其放置在适当的目录中。 使用LLaMA Factory提供的工具或脚本加载预训练模型。
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，...
你可以参考LLaMA Factory的官方文档或教程来设置合适的参数值。 语言选择:中文 模型名称:ChatGLM3-6B-Chat 模型路径:前面从Hugging Face下载的ChatGLM3-6B模型本地路径 微调方法:lora 训练阶段:sft 数据集:上面新添加的测试数据集 训练轮数:200,因为数据量比较小,为了能表现效果,这里使用200轮 5. 开始训练 a. ...
使用了清华开源的大模型chatGLM3-6b进行本地部署,LLaMA-Factory进行大模型微调,使用fastgpt的知识库连接本地大模型,使用oneAPI进行接口管理。本地搭建大模型 科技 计算机技术 教程 模型 微调 编程开发 保姆级教程 知识库 frontEndBugMaker 发消息 关注222