LLaMA Factory作为一个开源的、易于上手的平台,为研究者和开发者提供了微调大语言模型的便利。然而,当模型参数量增大时,单卡微调往往力不从心,多卡微调成为必然选择。本文将详细介绍如何在LLaMA Factory平台上进行多卡微调,帮助读者快速上手并掌握相关技能。 一、环境配置 在进行多卡微调之前,首先需要配置好相应的环境...
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...
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。 注意:需要额外上传self_cognition_golden这个...
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.数据集准备下...
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。
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_MACHINE debug: false distributed_type: FSDP downcast_bf16: 'no' fsdp_config: fsdp_auto_wrap_policy: TRANSFORMER_BASED_WRAP fsdp_backward_prefetch: BACKWARD...
比如我微调baichuan13B,无需查看baichuan13B微调代码,也无需配置相应的依赖环境。只需配置llamafactory中的参数,即可使用多种预训练、指令微调、人类反馈强化学习等算法。 一、环境准备 git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git conda create -n llama_factorypython=3.10 ...
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...
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...