对于有微调大模型需求,却对大模型微调完全是一个门外汉的用户来说,通过学习LLaMA-Factory后,可以快速的训练出自己需要的模型。 对于想要了解微调大模型技术的技术人员,通过学习LLaMA-Factory后也能快速理解模型微调的相关概念。 所以,我认为LLaMA-Factory是走向大模型微调的一条捷径。 如何学习? 如果你只想了解如何利用L...
gitclonehttps://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git condacreate-nllama_factorypython=3.10 condaactivatellama_factory cdLLaMA-Factory pipinstall-e%27.[torch,metrics]%27 上述的安装命令完成了如下几件事 • 1.新建一个LLaMA-Factory 使用的python环境(可选) • 2.安装LLaMA-Factory 所需要的第三方基...
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...
LLaMA-Factory作为一个开源的微调框架,应运而生,为开发者提供了一个简便、高效的工具,以便在现有的预训练模型基础上,快速适应特定任务需求,提升模型表现。LLaMA-Factory作为一个功能强大且高效的大模型微调框架,通过其用户友好的界面和丰富的功能特性,为开发者提供了极大的便利。 一、LLaMA-Factory 什么是LLaMA-Factory?
今天给大家介绍一下大模型训练和评估平台,项目名称叫做LLaMA-Factory。该项目整合了目前主要的开源大模型。 主要包含Baichuan、Baichuan2、BLOOM 、BLOOMZ、ChatGLM3 、Falcon 、InternLM、LLaMA、LLaMA-2、Mistral、Phi-1.5、Qwen、XVERSE等模型。通过通过一站式网页界面快速上手实现模型训练和评估。下面给大家介绍一下如...
Llama-Factory项目地址：https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory 和之前一样的流程启动云主机，这次选择Llama-Factory镜像，卡数选4即可。教程地址：https://cloud.luchentech.com/doc/docs/image/llama-factory/ 启动时间还是一如既往的快。我们按照潞晨云教程提示，把模型路径改到了本地。然后直接开始和700亿的...
LLaMA-Factory项目的目标是整合主流的各种高效训练微调技术,适配市场主流开源模型,形成一个功能丰富,适配性好的训练框架。项目提供了多个高层次抽象的调用接口,包含多阶段训练,推理测试,benchmark评测,API Server等,使开发者开箱即用。同时借鉴 Stable Diffsion WebUI相关,本项目提供了基于gradio的网页版工作台,方便初学...
LLaMA-Factory 简介 LLaMA-Factory 是一个开源项目,它提供了一套全面的工具和脚本,用于微调、提供 LLaMA 模型并对其进行基准测试。LLaMA(大型语言模型适应)是由 Meta AI 开发的基础语言模型的集合,在各种自然语言任务中表现出强大的性能。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/LLaMA-Factory ...
LLaMA-Factory项目的目标是整合主流的各种高效训练微调技术,适配市场主流开源模型,形成一个功能丰富,适配性好的训练框架。项目提供了多个高层次抽象的调用接口,包含多阶段训练,推理测试,benchmark评测,API Server等,使开发者开箱即用。同时借鉴 Stable Diffsion WebUI相关,本项目提供了基于gradio的网页版工作台,方便初学...
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...