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
目前只是学习测试阶段,而且电脑很破,只能跑很小的模型 参考https://blog.csdn.net/weixin_40677588/article/details/137139471 官网地址https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory gitclonehttps://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git conda create -n llama_factory python=3.10 conda activate llama_factorycdLLaM...
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...
本地化部署、模型量化、模型微调、RAG等等!一个视频带你全方面应用Ollama! LLM大模型教程 4.7万 133 大模型微调!手把手带你用LLaMA-Factory工具微调Qwen大模型!有手就行,零代码微调任意大语言模型 机器学习吴恩达 1.8万 112 【喂饭教程】30分钟学会Qwen2.5-7B从零微调行业大模型实战,全程干货,手把手教学!环境...
在本地化部署大语言模型时,为了能够改变大语言模型的自我认知,最简单的方式,就是使用系统提示词(system_prompt)的方式,譬如在与大模型进行对话时,首先将这段话作为message发送给大模型——{"role":"system","content":"你叫MOMO,你是路飞团队在追求One Piece的航路上所研发的人工智能助手,你的目标是为用户提供有...
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/...
在E:\AI文件夹下拉取LLaMA-Factory.git,注意挂代理加速 git config --global http.https://github.com.proxy socks5://127.0.0.1:1080 # 对github设置socks5代理 git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git cd LLaMA-Factory ...
LLama-Factory是一个专为LLama系列模型设计的工具链,它包含了从数据准备、模型训练、微调到部署的全套解决方案。通过LLama-Factory,用户可以根据自己的需求,定制训练数据、调整模型参数,最终生成满足特定应用场景的AI模型。 准备工作 1. 硬件环境 GPU或TPU:LLama3模型的训练和微调需要大量的计算资源,因此建议使用高性能的...
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。