等待模型微调训练完成后,点击“Export”选项卡进入导出功能区。 2. 配置导出参数 Max shard size:设置每个拆分模型的最大大小,建议2-5GB。 Export dir:设置模型保存的路径。 点击“Export”按钮开始导出模型。 四、模型加载与应用 1. 加载导出后的模型 在LLaMA-Factory的webui中选择“chat”标签,输入导出后模型的...
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...
conda activate llama_factory 进入LLaMA-Factory文件夹 cd LLaMA-Factory 安装配置文件 pip install -ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple-e .[torch,metrics] 1.4.下载开源大模型 可以选择自己常用的 LLM,包括 ChatGLM,BaiChuan,Qwen,LLaMA 等,把下载好的模型保存到LLaMA-Factory文件夹下。 下载qwen2-1.5...
安装和部署LLaMA Factory非常简单,只需按照官方存储库中的步骤操作即可。执行命令如下: # Clone the repository git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git # Create a virtual environment conda create -n llama_factory python=3.10 # Activate the virtual environment conda activate llama_factory ...
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 ...
导出模型:需要设置训练的最后一个检查点。 (llm) PS E:\llm-train\LLaMA-Factory> python src/export_model.py --model_name_or_path E:\\llm-train\\chatglm3-6b --adapter_name_or_path E:\\llm-train\\LLaMA-Factory\\saves\\ChatGLM3-6B-Chat\\lora\\train_glm3\\checkpoint-200 - -template...
验证微调成功后,切换到导出(Export)窗口,填写导出目录,点击“开始导出”完成微调大模型文件的导出。 来源:https://blog.csdn.net/smalllongonline/article/details/141262728 总结 ### 文章总结 本文探讨了如何通过**LLaMA-Factory**这一工具来优雅地改变本地部署的大语言模型(如Qwen2-7B-instruct)的自我认知,避免...
问题描述 / Problem Description 使用LLaMA-Factory-0.5.3的lora进行微调后,将训练生成的文件复制到本项目路径下带有peft的目录中,启动项目后未发现训练后的模型被加载,只加载了基础模型。LLaMA-Factory中能加载训练后模型 LLaMA-Factory生成文件及本项目peft路径如下。c
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槛,使得即使是初学者也...
模型导出:使用 LLaMA Board 的导出功能,将模型导出至本地。 API 部署:通过 LLaMA Factory 提供的 API,实现模型在实际场景中的应用。 python -m llmtuner.api.app --model_name_or_path models/yi-agent-6b --template default 部署示例代码: import os ...