一、准备工作 Llama-factory安装(省略) 模型:LLaMA3-8B (在魔塔社区下载) 数据集下载地址: https://github.com/datawhalechina/self-llm/blob/master/dataset/huanhuan.json 二、使用命令行直接开始训练 Llama-factory训练命令及参数设置如下: ‘’‘ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli train --stage sft ...
进入LLama-Factory\examples\train_qlora(注意不是 train_lora)\llama3_lora_sft_awq.yaml,复制一份并重命名为qwen_lora_sft_bitsandbytes.yaml。 修改模型文件地址model_name_or_path, 数据集格式template,创建输出目录output_dir等其他参数: 微调数据集identity可以在LLaMA-Factory/data/identity.json里查看,数据...
在LLaMA-Factory/data文件夹下找到dataset_info.json。 方法一:设置镜像站 这个数据,ta会去hf官方找,我们可以设置镜像站。 pip install -U huggingface_hub # 安装依赖 export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com/ # 镜像站 1. 2. 方法二:改成本地文件路径 俩个地方都要改:file_name、本地数据集路径。 ...
git clonehttps://www.modelscope.cn/qwen/Qwen2-1.5B.git# modelscope下载 下载不下来的话,直接翻墙到对应目录,点击下载也可以; 下载完,新建Qwen/Qwen2-1.5B模型文件夹,将下载内容放入该文件夹,然后将模型文件夹放在LLaMA-Factory目录下,供后面训练的时候使用; 2.训练 在LLaMA-Factory项目中,单显卡可以用命令...
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。大模型入门教程 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多2577 92 6:29 App Meta AI 发布 Llama 3.2 !正式开源,手机也能用!多模态AI模型,性能与GPT4o-mini 相当,能够在边缘设备上高效...
模型微调首先需要准备好相关的文件包括大模型Qwen2-7B-instruct、项目LLaMA-Factory源代码、自我认知数据集,当然,运行环境是必备的了,笔者运行在装有一个4090D卡的个人电脑上,24G的显存是够用的,微调大概会用到20G左右。以下就重点介绍一下LLaMA-Factory源代码下载运行以及自我认知数据集的生成。
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 参考LLaMA-Factory的依赖安装步骤 安装LLaMA-Factory依赖 (llm) PS E:\llm-train\LLaMA-Factory> pwd Path --- E:\llm-train\LLaMA-Factory (llm) PS E:\llm-train...
在阿里云上下载模型,建议到魔塔社区,速度较快 模型地址/mnt/workspace/Qwen1.5-4B-Chat 3、下载LLaMA-Factory Running on local URL: http://0.0.0.0:7860 To create a public link, set `share=True` in `launch()`. 浏览器打开 4、自制微调数据集 ...
API_PORT=8000 llamafactory-cli api examples/inference/llama3_vllm.yaml [!TIP] API 文档请查阅https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat/create。 从魔搭社区下载 如果您在 Hugging Face 模型和数据集的下载中遇到了问题,可以通过下述方法使用魔搭社区。
一,数据准备和模型训练 step1-下载项目: 从github中克隆LLaMa-Factory项目到本地 step2-准备数据: 将原始LLaMA-Factory/data/文件夹下的dataset_info.json,增加本地的数据。注意,本地数据只能改成LLama-Factory接受的形式,即本地数据只能支持”promtp/input/output“这种对话的格式,不支持传统的文本分类/...