开源大模型高效微调流程详解|Llama-Factory零门槛微调大模型|保姆级微调教程 8729 49 23:40 App GLM-4-9B开源模型零门槛部署调用流程|GLM-4-9B-chat模型与GLM-4v-9B模型部署与调用 4647 42 32:13 App Agent概念详解!为什么Agent才是大模型的未来?数据分析&机器学习Agent到底长啥样? 1.1万 73 23:19 App 国产...
执行HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.comllamafactory-cli train sft.yaml sft.yaml中的内容为 ` model_name_or_path: ./glm-4-9b stage: sft do_train: true finetuning_type: lora lora_target: all dataset: identity,alpaca_en_demo,alpaca_zh_demo template: glm4 cutoff_len: 1024 max_samples: 10...
Reminder I have read the README and searched the existing issues. System Info [v0.9.1],linux,py3.11 Reproduction [INFO|2024-12-08 01:09:59] llamafactory.train.callbacks:157 >> {'loss': 0.0000, 'learning_rate': 4.9985e-05, 'epoch': 0.03} ...
Qwen-1.5已经与多个框架进行了整合,包括vLLM、SGLang(用于部署)、AutoAWQ、AutoGPTQ(用于量化)、Axolotl、LLaMA-Factory(用于微调)以及llama.cpp(用于本地LLM推理),这些框架现在都支持Qwen-1.5。Qwen-1.5系列模型可以在Ollama和LMStudio等平台上使用。此外,API服务不仅通过DashScope提供,还通过together.ai提供,实现了...
以下是利用LLaMa-Factory微调Qwen-2的步骤: 一、环境准备 安装LLaMA Factory 最好可以用conda创建一个新的环境,LLaMA Factory需要安装大量依赖,容易出现依赖冲突的情况。在LLaMA-Factory文件夹下直接pip install -r requirements.txt可以安装所有依赖。 git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git ...
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。 32:12 用Ollama写了一个本地AI客户端!打造免费开源的智能助手,专属自己的本地客户端应用程序震撼上线!开启个性化智能助手新时代! 01:54 【AI大模型】使用Ollama+Dify搭建一个全能知识库!专属自...
cd LLaMA-Factory pip install -e ".[torch,metrics]" 启动服务: 在项目目录中运行python src/train_web.py启动服务,然后在浏览器中访问相应的端口(默认可能是7860)以访问训练界面。 支持的算法 LLaMA-Factory 支持多种先进的微调算法和模型,包括但不限于: ...
与ChatGLM 官方的 P-Tuning 微调相比,LLaMA Factory 的 LoRA 微调提供了 3.7 倍的加速比,同时在广告文案生成任务上取得了更高的 Rouge 分数。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。 变量定义 Training Speed: 训练阶段每秒处理的样本数量。(批处理大小=4,截断长度=1024...
LLaMA-Factory:https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory qwen2.5:7b:https://huggingface.co/Qwen (因为目前LLaMA-Factory支持的模型有限,所以并没有采用腾讯开源的混元模型,但总体教程是一样的) 所用设备 因为涉及到模型训练,所需要的算力也比较大,同时,因为模型训练过程中也会产生许多其他文件,所以内存和存储也...
使用了 LLaMA Factory 的项目 协议 引用 致谢 项目特色 多种模型:LLaMA、LLaVA、Mistral、Mixtral-MoE、Qwen、Yi、Gemma、Baichuan、ChatGLM、Phi 等等。 集成方法:(增量)预训练、(多模态)指令监督微调、奖励模型训练、PPO 训练、DPO 训练、KTO 训练、ORPO 训练等等。 多种精度:16 比特全参数微调、冻结微调、LoR...