根据显存大小调整batch_size、gradient_accumulation_steps等参数,确保训练过程稳定。 2. 使用DeepSpeed进行微调 安装并配置DeepSpeed,利用其强大的多卡并行能力加速微调过程。 编写微调脚本,设置合适的优化器、学习率调度器等。 3. 启动微调任务 在命令行中运行微调脚本,监控训练过程,并根据需要调整参数。 四、常见问题与...
在Web UI界面中,你可以选择模型、数据集和微调参数,然后启动微调过程。 微调过程中,你可以实时查看训练进度和损失曲线。训练完成后,可以使用测试集对微调模型进行性能评估。 四、多卡微调 对于更大规模的大模型,你可能需要使用多卡进行微调。LLaMA-Factory支持多卡微调,但需要在config.yaml文件中进行相应配置。 配置完成...
LLaMA-Factory(https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory)是零隙智能(SeamLessAI)开源的低代码大模型训练框架,它集成了业界最广泛使用的微调方法和优化技术,并支持业界众多的开源模型的微调和二次训练,开发者可以使用私域数据、基于有限算力完成领域大模型的定制开发。LLaMA-Factory还为开发者提供了可视化训练、推理平台,...
LLaMA-Factory 基于docker的大模型多卡分布式微调 简介:LLaMA-Factory是微调工具,包含Dockerfile和train.sh脚本,适用于多卡训练。Dockerfile基于nvidia/cuda:12.1.0镜像,安装Python 3.10、PyTorch 2.2.0、transformers等库。train.sh运行Docker容器,使用accelerate launch进行训练,参数包括模型路径、学习率、优化器设置等。注意...
与LLaMA-Factory官方微调脚本中不一样地方主要有下面几个: 1. template这里改为了刚刚设置的TigerBot格式 2. 在一些老卡上(比如超级便宜的P40显卡),他们是Ampere架构前的显卡,不支持bf16,所以不要开这个。 3. 虽然是多卡微调,但是在这个运行脚本中看不到对应的设置。
下载地址:LLaMA-Factory。 使用教程: 见命令行接口部分 微调 使用一机多卡的配置进行微调需要配置文件如下: config.yaml compute_environment:LOCAL_MACHINEdebug:falsedistributed_type:FSDPdowncast_bf16:'no'fsdp_config:fsdp_auto_wrap_policy:TRANSFORMER_BASED_WRAPfsdp_backward_prefetch:BACKWARD_PREfsdp_cpu_ram_ef...
多机多卡训练选择的是2×8×100（40G），即2台A100服务器。租用镜像选择：pytorch 2.2.0+cuda1211.2 Llama factory 环境 1.2.1 下载Llama factorygit clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git1.2.2 安装 Llama factory环境cd LLaMA-Factorypip install -e ".[torch,metrics]"2.数据集准备...
2,训练,启动web ui界面(ui 界面训练只支持单卡,多卡只能通过命令行训练) 训练命令: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 GRADIO_SHARE=1 llamafactory-cli webui 三,vllm部署(不一定是llama3的模型,自己根据 llama3_vllm.yaml 配置修改就行,配置文件中也可用修改用huggingface部署) ...
LLaMA-Factory(https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory)是零隙智能(SeamLessAI)开源的低代码大模型训练框架,它集成了业界最广泛使用的微调方法和优化技术,并支持业界众多的开源模型的微调和二次训练,开发者可以使用私域数据、基于有限算力完成领域大模型的定制开发。LLaMA-Factory还为开发者提供了可视化训练、推理平台...
1、 基于torch2308镜像启动容器,可以映射容器内的7860端口到宿主机,以便后期微调及推理测试使用;克隆llama-factory项目,使用pip清华源,按照如下命令安装相关依赖。 2、 获取yuan2.0 huggingface模型,微调使用的huggingface模型可以在给出链接中获取。 3、 启动Web UI服务,训练自己的私有大模型智能助手。我们将使用llama-fa...