幸运的是,利用共享GPU平台如优刻得等,我们可以轻松解决这些问题。本文将详细介绍如何使用LLaMA-Factory在共享GPU平台上搭建LLAMA3环境。 一、引言 LLAMA3是一个基于Transformer架构的大型语言模型,由Meta公司在大量数据上进行训练而成。它不仅能够处理复杂的语言任务,还在代码生成、指令跟随等方面表现出色。LLaMA-Factory则...
让我们登录到 Paperspace 平台,选择你希望使用的 GPU,并开始使用notebook(Paperspace 上的 IDE)。你还可以点击上面的链接来帮助你启动 notebook。 1、首先,我们将克隆仓库并安装必要的库 !git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git %cd LLaMA-Factory %ls 2、接下来,我们将安装unsloth,它允许我们...
在启动之前,可以通过设置环境变量来限制GPU的使用。例如,使用单个GPU进行训练时,可以设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量。 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 3. 配置文件 LLaMA-Factory通过YAML配置文件来管理训练参数。用户需要根据自己的需求修改这些配置文件,包括模型路径、数据集、训练参数等。 model_name_or_path: meta...
LLaMA-Factory依赖于CUDA和Pytorch进行高效的GPU计算。以下是配置CUDA和Pytorch环境的步骤: 安装CUDA Toolkit: 访问NVIDIA CUDA Toolkit下载并安装适合您操作系统的CUDA Toolkit。 确保CUDA版本与您的GPU驱动兼容。推荐使用CUDA 11.1及以上版本。 安装cuDNN: 下载并安装与CUDA版本兼容的cuDNN。 将cuDNN库文件复制到CUDA安...
多语言支持LLAMABOARD提供了本地化文件,便于将新语言集成以呈现界面。目前我们支持三种语言:英语、俄语和中文,这使得更广泛的用户能够使用LLAMABOARD来微调LLMs。 5 实证研究 我们从两个角度系统地评估了LLAMAFACTORY:1)在内存使用、吞吐量和困惑度方面的训练效率。2)适应下游任务的有效性。
训练开始前GPU使用情况: 训练时GPU使用情况(主要关注第二显卡的GPU使用情况,因LLamaFactory Web界面启动命令中CUDA_VISIBLE_DEVICES=1设置了使用第二显卡): 可见Qwn2-7B模型的微调训练时使用大约16G的GPU资源。 整体训练耗时2.5小时,采用lora的方式,loss图如下所示: 训练除了可以采用web页面训练,Web界面的启动命令如下...
Llama-Factory 支持多种硬件设备，包括 NVIDIA GPU、Ascend NPU、AMD GPU 等。通过自动调整计算精度（如 bfloat16、float16、float32），Llama-Factory 能够在不同设备上优化计算效率和内存使用。例如，在支持 bfloat16 精度的设备上，框架会自动切换到该模式，以提高推理速度，同时保持模型的高精度表现。2. 推理...
算力分配不均:检查GPU数量是否为2的次方,调整操作系统或DeepSpeed配置。 2. 性能优化 使用更高效的优化算法(如AdamW)。 调整学习率调度策略,如Warmup+Cosine Annealing。 定期进行模型验证,避免过拟合。 五、总结 通过本文的介绍,读者应能掌握在LLaMA Factory平台上进行多卡微调大语言模型的基本流程。从环境配置到模型...
GPU Memory: 4 比特量化训练的 GPU 显存峰值。(批处理大小=1,截断长度=1024) 我们在 ChatGLM 的 P-Tuning 中采用 pre_seq_len=128,在 LLaMA Factory 的 LoRA 微调中采用 lora_rank=32。 2.3支持模型 默认模块应作为 --lora_target 参数的默认值,可使用 --lora_target all 参数指定全部模块以取得更好的...
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