Ollama部署模型 Ollama安装完成后,可以将模型部署在本地。 部署模型库中的模型 首先下载Ollama: 以Windows系统为例 安装完成后,即可通过命令直接下载使用模型库中的模型,这里以llama3.1为例: ollama run llama3.1 输入/?可以调出提示: 部署自定义模型 由于通过LlaMA-Factory导出的模型与Ollama所需格式有区别,需要借...
LLaMA - Factory 操作体验高效便捷,极大降低技术门槛,哪怕是技术小白也能轻松上手。它支持众多主流大模型,提供丰富的预训练模型选择。同时,支持多种训练算法与精度设定,拥有出色的大模型分析功能,方便直观测试微调成效,且能一键输出微调后的大模型,实用又省心 。开源地址:https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory ...
依据Windows 建议,不要跨操作系统使用文件,所以模型文件都放在创建好的虚拟环境中:跨文件系统工作 | Microsoft Learn 模型调优 LLaMA-Factory LLaMA-Factory 本地部署流程-网页端训练:README_zh.md # 安装依赖 git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git conda create -n llama-factory python=3.10...
由于Llama3模型默认可能不具备很好的中文处理能力,您可以通过微调来提升其中文能力。 1. 准备数据集 选择一个适合中文微调的数据集,如LLaMA-Factory提供的alpaca_data_zh_51k数据集。 2. 编写微调脚本 在LLaMA-Factory目录下,编写一个用于微调的脚本。例如,使用LoRA方法进行高效微调: #!/bin/bash export CUDA_DEVIC...
conda activate llama_factorycdLLaMA-Factory pip install -e .[metrics,modelscope,qwen] pytorch 安装,根据自己电脑,环境选择 pytorch离线下载 (https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html) 在线下载 https://pytorch.org/ 下载大模型文件,可以在线下载,或者下载到本地,例如魔塔https://modelscope.cn/...
Llama3 通过深度学习技术,特别是基于 Transformer 架构的预训练模型,实现了对自然语言的高度理解和生成能力。, 视频播放量 5、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 算家云, 作者简介 算家云致力于以先进的AI技术为基础,提供性能高效稳定
利用LLaMA-Factory等微调框架提供的工具,编写微调脚本。脚本中应包含数据加载、模型加载、训练配置和训练过程等部分。 3.3 执行微调 运行微调脚本,根据任务需求调整学习率、训练轮次等超参数。在微调过程中,可以通过可视化工具监控训练进度和模型性能。 3.4 评估与部署 使用独立的测试集评估微调后的模型性能。如果性能达标...
启动LLaMA-Factory的web端,在浏览器中进行访问 路径替换为本地的绝对路径,后在Chat标签下加载模型 加载成功如下图所示 可通过网页端与模型进行简单交互,测试其部署效果 同时,可在后台实时查看显卡开销情况 nvidia-smi 小结 至此Qwen2、GLM-4、LLaMA3-8B-Chinese-Chat三个模型成功在本机完成了搭建,下文【04】LLaMA...