(llm) PS E:\llm-train\LLaMA-Factory> python src/export_model.py --model_name_or_path E:\\llm-train\\chatglm3-6b --adapter_name_or_path E:\\llm-train\\LLaMA-Factory\\saves\\ChatGLM3-6B-Chat\\lora\\train_glm3\\checkpoint-200 - -template default --finetuning_type lora --export...
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: 在页面右侧的Model Configuration区域,设置微调所需的参数,如学习率、批大小、微调方法等。具体参数的设置可以参考LLaMA-Factory的官方文档或根据自己的任务需求进行调整。 准备数据集: 选择或生成用于微调的数据集。
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...
模式一:基于base模型+领域任务的SFT; 模式二:基于base模型+领域数据 continue pre-train +领域任务SFT; 模式三:基于base模型+领域数据 continue pre-train +通用任务SFT+领域任务SFT; 模式四:基于base模型+领域数据 continue pre-train +通用任务与领域任务混合SFT; 模式五:基于base模型+领域数据 continue pre-train...
## 微调样例 ```shell 地址: llm_sft/ft_chatglm 配置: llm_sft/ft_chatglm/config.py 训练: python train.py 推理: python predict.py 验证: python evaluation.py 接口: python post_api.py ``` ## 环境配置 ```shell 1.详见LLM-SFT/requirements.txt ...
LLMX: 大语言模型微调工具,支持ChatGLM、Baichuan、LLama、Qwen、Yi等模型的预训练(PT)、微调(SFT)和偏好对齐(DPO)。 Resources Readme License Apache-2.0 license Activity Stars 6 stars Watchers 2 watching Forks 1 fork Report repository Releases No releases published Packages No packages publ...
切换模式 登录/注册 墨云沧 无敌最俊朗 学学学LLM-SFT,新微调数据集-MWP-Instruct(多步计算 一、二元方程),微调Bloom, ChatGLM, LlaMA(支持QLoRA, TensorBoardX) 发布于 2023-06-13 16:39・IP 属地上海 赞同 分享 收藏 写下你的评论... ...
开源大模型训练工具:Firefly | Firefly 是一个开源的大模型训练项目,支持对主流的大模型进行预训练、指令微调和DPO,包括但不限于Llama3、Gemma、Qwen1.5、MiniCPM、Llama、InternLM、Baichuan、ChatGLM、Yi、Deepseek、Qwen、Orion、Ziya、Xverse、Mistral、Mixtral-8x7B、Zephyr、Vicuna、Bloom等。