针对您提到的“llama-factory 未检测到 cuda 环境”的问题,以下是一些可能的解决步骤,我将根据给出的提示进行分点回答,并尽量在需要时提供代码片段(尽管这个问题可能更多是关于配置和环境设置): 1. 确认系统是否已安装CUDA,并且CUDA版本与llama-factory兼容 首先,您需要确认您的系统中已经安装了CUDA,并且该CUDA版本与...
以刚才的sft过程为例,通过Debug LlamaFactory,了解LlamaFactory内部的工作原理。 实验:基于LlamaFactory来微调一个大模型 实验准备 准备高版本的CUDA环境 本地运行Llamafactory的时候,肯定要CUDA环境。其实CPU也能跑,但性能会差到无法忍受。 参考LlamaFactory的工程说明,CUDA的版本最低要求是11.6。 而之前我本地的版本是...
在安装 - LLaMA Factory文档中提到了建议使用 CUDA12.2,但是我没接受他的建议,使用的是 CUDA12.1,目前也是正常运行,还好。 这里记录一下安装 CUDA 之后修改~/.bashrc环境变量的代码。以后可以把cuda-12.1替换为cuda-12.2即可自由切换 cuda 版本啦。 exportCUDA_HOME=/usr/local/cuda-12.1exportPATH=$CUDA_HOME/bin...
File "/opt/conda/envs/llama_factory/lib/python3.10/site-packages/transformers/trainer.py", line 1653, in _inner_training_loop train_dataloader = self.get_train_dataloader() File "/opt/conda/envs/llama_factory/lib/python3.10/site-packages/transformers/trainer.py", line 852, in get_train_dat...
cd LLaMA-Factory pip install -e .[metrics] 安装后使用以下命令做简单的正确性校验 校验1 importtorch torch.cuda.current_device() torch.cuda.get_device_name(0) torch.__version__ 预期输出如图 如果识别不到可用的GPU,则说明环境准备还有问题,需要先进行处理,才能往后进行。
git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git conda create -n llama_factory python=3.10 conda activate llama_factory cd LLaMA-Factory pip install -e .[metrics] 解释 安装后使用以下命令做简单的正确性校验 校验1 import torch torch.cuda.current_device() torch.cuda.get_device_name(0) ...
确保安装了支持 CUDA 的 GPU 驱动或其他硬件设备的驱动（如 NPU 或 AMD GPU），以便充分利用硬件加速能力。2. 使用 LlamaBoard WebUI 进行微调和推理 Llama-Factory 提供了一个非常直观的 WebUI，名为 LlamaBoard，允许用户通过图形界面进行模型微调和推理，特别适合没有编程经验的用户。以下是启动和使用 WebUI 的...
(lf)pai@pai:~/llm/nlp/LLaMA-Factory$CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python src/webui.py[2024-11-01 04:01:01,361][INFO][real_accelerator.py:203:get_accelerator]Setting ds_accelerator to cuda(auto detect)df: /home/pai/.triton/autotune: No suchfileor directory[WARNING]async_io requires the dev li...
通过查看LLamaFactory的官方文档,我们可以得知,LLamaFactory的运行需要依赖以下环境: 根据以上的依赖环境版本,我们在AutoDL上选择较为稳定的Pytorch2.3.0+Python3.12+CUDA12.1。 1.2 (可选)无卡模式运行 AutoDL实例创建成功之后,默认是带着显卡启动运行的,此时的费用是2元/小时。
在大模型微调中,遇到微调报错 RuntimeError: CUDA Setup failed despite GPU being available. Please run the following command to get more information: python -m bitsandbytes Inspect the output of the c…