llamafactory-cli webui 2. 环境配置 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...
LLaMA-Factory-0.6.0/examples/merge_lora/merge.sh #!/bin/bashCUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2 python ../../src/export_model.py\--model_name_or_path /mnt/workspace/fundamental_models/Qwen1.5-14B-Chat\--adapter_name_or_path /LLaMA-Factory-0.6.0/saves/saves5/Qwen1.5-14-Chat/lora/meetting_tra...
打开我们 LlamaFactory 的 web 运行界面，进入根目录执行下列命令：llamafactory-cli webui 看到下列界面在浏览器打开我们开启的 webui 界面 http://127.0.0.1:7860：我们依次来解释每个参数的选择：这里是语言选择 选择 zh 即可。模型选择选择适合自己的模型，这里都会从 Hugging Face 里面下载，这一步是自定义路...
llama_Factory——bug篇 error:empty range for randrange()(0,0,0) 解决步骤: 1.代码上 patcher.py 2.设置参数上 export_quantization_maxlen参数要设置成合适的值,推荐text的token数的平均值 #!/bin/bashCUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3python../../src/export_model.py\--model_name_or_path/mnt/work...
Llama-Factory训练参数解释如下: --quantization_bit4/8:启用QLoRA训练。 --lora_target:LoRA作用模块,默认模块应作为该参数的默认值,可使用--lora_targetall参数指定全部模块。 --model_name_or_path:模型地址。 --do_train:表示进行训练。 --dataset:使用的数据集。 --finetuning_type:微调的方法。 --...
conda activate llama_factory cd LLaMA-Factory pip install -e .[metrics] 安装后使用以下命令做简单的正确性校验 校验1 importtorch torch.cuda.current_device() torch.cuda.get_device_name(0) torch.__version__ 预期输出如图 如果识别不到可用的GPU,则说明环境准备还有问题,需要先进行处理,才能往后进行。
部署LLaMA-Factory 拉取源码 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 ...
首先，LlamaFactory具有灵活的模型适应性，支持不同架构和规模的模型。其命令行接口简洁易用，便于操作。它支持多CPU并行训练，以及如梯度检查点和梯度累积等内存优化技术，提高效率。微调方法包括全参数微调（全面调整模型适应新任务）、Freeze（部分冻结参数，提高速度和资源需求）、LoRA和QLoRA（低秩适应，...
LLaMA-Factory项目目标 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...
LLaMa-Factory是一个强大的工具，用于微调大模型，本文将引导你通过这个框架为Qwen1.5-4B模型增添function calling功能，使模型具备调用外部工具的能力。首先，理解function calling的原理，它是让模型像调用API一样使用外部知识库。微调过程关键在于数据集，如Glaive AI的工具调用数据集，或者HuggingFace提供的...