模型量化是 Llama-Factory 的另一大亮点。它支持 4位和8位量化（LLM.int8 和 QLoRA），通过减少模型权重的比特数，显著降低了内存占用。这不仅使得在资源受限的设备上进行模型微调成为可能，还在不显著影响模型精度的前提下，提升了推理速度。量化技术的应用，使得 Llama-Factory 能够在更广泛的硬件环境中高效运行。...
今天力荐的项目是LLaMA-Factory,我在去年8月份就开始使用这个项目进行模型部署和微调训练(fine tune),当时各家大模型仅限于推理测试,OpenAI还没有对外提供微调服务,加上这个项目部署丝滑(更新及时,不会出现环境依赖问题,代码逻辑上几乎无错误),觉得好牛啊。现在来看项目已经达到22K星,果然酒深不怕巷子香。 本文的核...
这些技术在不显著影响模型性能的前提下,提升了推理速度,使得 Llama-Factory 能够在资源有限的环境中,仍然保持高效的推理能力。特别是在边缘设备和移动端应用中,量化推理技术展现出了巨大的优势。 插图建议:在本部分加入一张硬件兼容性表格或图示,展示 Llama-Factory 在不同设备上的优化策略和性能提升,帮助读者理解其多...
LLAMA-FACTORY是一个集成一套高效训练方法的统一框架。它允许用户通过内置的 Web UILLAMA-BOARD灵活地自定义 100 多个 LLM 的微调,无需编码。经验验证该框架在语言建模和文本生成任务上的效率和有效性。 开源发布在GitHub - hiyouga/LLaMA-Factory: Unify Efficient Fine-Tuning of 100+ LLMs LLAMA-FACTORY是一个...
推理引擎默认为huggingface,可以选择vllm进行加速。 4.4 大模型微调训练-Export(导出) 模型导出,可将基座模型与微调后的模型合并到出,一键完成。 五、总结 本文先对LLaMA-Factory项目进行介绍,之后逐行详细介绍了该项目在国内网络环境下如何安装、部署,最后以Baichuan2-7B为例,通过讲解训练参数的方式详细介绍了基于LLaMA...
Llama Factory 微调模型实战分享内容 1、项目介绍 LLaMA Factory是一个用于大型语言模型(LLM)训练与微调的平台。 支持多种模型,如LLaMA、LLaVA、Mistral等。 提供多种训练算法,包括增量预训练、指令监督微调等。 支持多种运算精度和优化算法。 2、特性概览 ...
LLaMA-Factory项目是一个专注于大模型训练、微调、推理和部署的开源平台。其主要目标是提供一个全面且高效的解决方案,帮助研究人员和开发者快速实现大模型的定制化需求。具体来说,LLaMA-Factory项目旨在: 简化大模型训练流程:通过提供一系列预设的训练脚本和参数配置,降低用户在训练大模型时的技术门槛,使得即使是初学者也...
在LLaMa-Factory中,研究人员对这些模型进行了进一步的优化和微调,使其更适应各种应用场景。 高效推理引擎 除了预训练模型外,LLaMa-Factory还具备高效推理引擎。这一引擎能够在短时间内处理大量的输入文本,并输出准确、流畅的回复。这使得LLaMa-Factory在实时对话、智能客服等领域具有显著优势。 三、LLaMa-Factory的应用...
实验监控:提供 LlamaBoard、TensorBoard、Wandb、MLflow 等实验监控工具12。 推理引擎:支持 Transformers 和 vLLM 推理引擎,提供 OpenAI 风格的 API、Gradio UI 和 CLI12。 你可以在 GitHub 上找到更多关于 LLaMA-Factory 的详细信息和使用指南1。如果你有具体的问题或需要进一步的帮助,随时告诉我!好...
在推理阶段,LLaMa-Factory同样表现出色,其高效的推理引擎能够确保实时响应,满足各种应用场景对性能的需求。 安全性与可靠性保障 LLaMa-Factory在设计与实现过程中,始终将安全性与可靠性放在首位。通过采用先进的加密技术、访问控制机制以及数据备份策略,确保用户数据的安全与完整。此外,LLaMa-Factory还提供了丰富的异常...