LoRA（Low-Rank Adaptation）和 QLoRA 是 Llama-Factory 中最为核心的微调技术。LoRA 通过引入低秩矩阵，将模型中需要调整的参数数量大幅减少，从而降低了计算和存储的成本。这使得在资源有限的环境下，依然能够对大型模型进行高效的微调。QLoRA 则在 LoRA 的基础上，进一步引入了量化技术，将模型参数从浮点数压缩为较...
LoRA(Low-Rank Adaptation)和 QLoRA 是 Llama-Factory 中最为核心的微调技术。LoRA 通过引入低秩矩阵,将模型中需要调整的参数数量大幅减少,从而降低了计算和存储的成本。这使得在资源有限的环境下,依然能够对大型模型进行高效的微调。 QLoRA 则在 LoRA 的基础上,进一步引入了量化技术,将模型参数从浮点数压缩为较低...
LLaMA Factory是一个LLM微调工具,支持预训练,监督微调和奖励建模训练模式。每种模式都支持LoRA和QLoRA微调策略。它的前身ChatGLM- efficiency -tuning是一个基于ChatGLM模型的微调工具。它逐渐扩展到支持更多的LLM模型,包括白川、QWen、LLaMA, LLaMA工厂由此诞生。
您看从其他渠道是否能得到相关的问题解决方案呢,例如LLamaFactory官网相关支撑 希望以上可以解决您的疑虑。若您还有其它建议或求助,可在论坛或工单继续反馈,我们收到后会尽快处理。感谢您的支持! 2楼回复于2024-11-07 17:17:16 学群:想请问昇腾NPU可以进行大语言模型的量化微调和量化训练吗? 2024-11-08 08:59...
!GRADIO_SHARE=1 llamafactory-cli webui 你可以单击生成的链接并按照说明进行操作,也可以使用你的方法。 型号选择: 你可以选择任何模型;在这里,我们选择具有80亿个参数的Llama 3。 适配器配置: 你可以选择指定适配器路径。 可用的适配器包括LoRa、QLoRa、freeze或full。
BNB是将模型量化为8位和4位的最简单选择,4位量化可以与QLoRA一起用于微调量化LLM。 PEFT库 PEFT是Hugging Face提供的库,是一个为大型预训练模型提供多种高效微调方法的python库。 PEFT文档地址:https://hf-mirror.com/docs/peft/index PEFT可以轻松与Transformers库集成,一起完成模型微调的工作。
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。 GPU现存消耗: 五、微调例子 以下是一个使用LLaMA-Factory对Yuan2.0模型进行LoRA微调的例...
PEFT文档地址:https://hf-mirror.com/docs/peft/indexPEFT可以轻松与Transformers库集成,一起完成模型微调的工作。 微调方式包括LoRA、AdaLoRA、P-tuning等。 补充说明:QLoRA是量化LoRA的缩写,需要把模型量化再进行训练,细节暂不研究。 LLaMA-Factory源码分析 ...
安装LLaMA Factory conda create -n llamafactory python=3.8.0conda activate llamafactory git clone--depth1https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.gitcd LLaMA-Factory pipinstall-e".[torch,metrics]" 如果要在windows上开启量化LoRA(QLoRA),需要安装预编译的bitsandbytes库,支持CUDA11.1 - 12.2,根据CUDA...
快速实验选择 Transformers 即可,超大规模的选择 NVIDIA/Megatron-LM,普通规模就选择使用较为简单的 hiyouga/LLaMA-Factory。 本文则使用 LLaMAFactory 演示如何进行 LoRA 微调。 2.安装 LLaMAFactory 首先要准备一个 GPU 环境,简单起见,直接使用镜像pytorch/pytorch:2.0.1-cuda11.7-cudnn8-runtime启动容器进行测试。