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 ...
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...
--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 # 描述: 是否导出为遗留格式。 --export_hub_model_id...
在当前目录(LLaMA-Factory)下继续操作 修改.\data\dataset_info.json文件,在开头花括号后加入 "alpaca_dataset":{"file_name":"alpaca_dataset.json"}, 然后将自定数据集名称命名为alpaca_dataset.json放入.\data下 将之前保存的.yaml参数配置文件放入.\config下 添加环境变量 在E:\mypath文件夹内新建llamafacto...
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":"...
1 制作训练数据 进入llama-factory/data目录 新建一个json文件起名为my_data_zh.json 按下面的格式填入你的训练数据后保存即可,条数不限哦 数据集参数说明: instruction:该数据的说明,比如“你是谁”这种问题就属于“自我介绍”,“你吃屎么”这种问题属于“业务咨询” ...
执行webui.py启动LLaMA-Factory的Web界面: python src/webui.py 2. 选择模型和数据集 在Web界面中选择LLaMA3-8B模型,并设置模型路径。接着选择数据集进行微调。例如,如果想微调为中文模型,可以选择后缀为zh的数据集。 3. 配置训练参数 配置微调参数,如学习率、训练轮数、批次大小等。以下是一个基本的配置示例:...
启动后，LlamaBoard 会在浏览器中打开一个页面（通常是 http://localhost:8000），你可以在这个界面上选择模型、上传数据集、配置微调参数并启动任务。3. 使用命令行进行微调、推理和权重导出 对于有经验的用户，Llama-Factory 还提供了命令行界面（CLI）工具，允许用户通过 YAML 文件来配置训练、推理和模型导出任务。
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
LLaMa-Factory支持多种数据格式的导入,包括CSV、JSON、XML等。您只需将数据集上传到指定位置,并在LLaMa-Factory中进行配置即可。 数据预处理 为了提高模型的训练效果,您可能需要对数据进行预处理。LLaMa-Factory提供了丰富的数据预处理工具,包括数据清洗、数据变换、特征提取等。这些工具能帮助您更好地挖掘数据中的...