用Llama Factory训练一个专属于自己的中文Llama3!中文版指令微调教程,模型下载、微调、webUI对话、模型合并和量化。大模型入门教程 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多2577 92 6:29 App Meta AI 发布 Llama 3.2 !正式开源,手机也能用!多模态AI模型,性能与GPT4o-mini 相当,能够在边缘设备上高效...
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...
uv pip install https://github.com/bdashore3/flash-attention/releases/download/v2.6.3/flash_attn-2.6.3+cu123torch2.3.1cxx11abiFALSE-cp311-cp311-win_amd64.whl 如果下载慢可以在url前加https://ghproxy.cn/用国内节点下载 安装hqq用于量化 在当前目录(LLaMA-Factory)下继续操作 uv pip install hqq...
--export_device {cpu,auto} # 描述: 导出设备。 --export_quantization_bit # 描述: 导出量化位数。 --export_quantization_dataset # 描述: 导出量化数据集。 --export_quantization_nsamples # 描述: 导出量化样本数。 --export_quantization_maxlen # 描述: 导出量化最大长度。 --export_legacy_format # ...
LLaMA-Factory/data/README_zh.md at main · hiyouga/LLaMA-Factory · GitHub 提示(指令)+输入+输出+系统提示 以下提供两种常见数据格式的最简单情况样例,其余设置(偏好数据集、open_ai数据集等)都可在上述链接中参考 alpaca格式 [{"instruction":"请将以下人名翻译成英文。","input":"王子怡","output":"...
conda create -n llama_factorypython=3.10 -y 创建成功后切换到新环境 conda activate llama_factory 安装cuda pytorch等核心工具 conda install pytorch==2.2.2 torchvision==0.17.2 torchaudio==2.2.2 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia pip3 install torchvision torchaudio --index-url https://downloa...
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 ...
模型量化是 Llama-Factory 的另一大亮点。它支持 4位和8位量化（LLM.int8 和 QLoRA），通过减少模型权重的比特数，显著降低了内存占用。这不仅使得在资源受限的设备上进行模型微调成为可能，还在不显著影响模型精度的前提下，提升了推理速度。量化技术的应用，使得 Llama-Factory 能够在更广泛的硬件环境中高效运行。
模型导出,可将基座模型与微调后的模型合并到出,一键完成。 五、总结 本文先对LLaMA-Factory项目进行介绍,之后逐行详细介绍了该项目在国内网络环境下如何安装、部署,最后以Baichuan2-7B为例,通过讲解训练参数的方式详细介绍了基于LLaMA-Factory WebUI的大模型微调训练。篇幅有限,专栏内会持续更新,详细介绍大模型微调训练...
使用Llama Factory实现llama3中文版的指令微调相关资料已打包感谢支持!, 视频播放量 335、弹幕量 90、点赞数 46、投硬币枚数 10、收藏人数 22、转发人数 2, 视频作者 大模型研学社, 作者简介 致力于分享大模型最新实战经验,相关视频:【喂饭教程】10分钟学会用Ollama+Dify