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。...
一条命令微调。Lora微调只需要16G显存,2min即可跑完 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli train config/llava_lora_sft.yaml 网页聊天测试 一条命令部署。LLaVA-7B只需要16G显存。注意如果是其他模型需要更换为训练中使用的template CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli webchat \ --model_name_or_path ...
一、尖端微调策略 二、LLaMA工厂简介 三、安装部署 四、开始微调 4.1 模型名称 4.2 适配器的路径 4.3 微调方法 4.4 模型检查点 4.5 高级配置 4.6 绘制loss 五、模型试验 六、模型导出 七、结论 用LLaMA Factory精简语言模型微调的艺术 大型语言模型(llm)的微调一直是一项具有挑战性的任务。复杂性的产生不仅是因为...
对于有微调大模型需求,却对大模型微调完全是一个门外汉的用户来说,通过学习LLaMA-Factory后,可以快速的训练出自己需要的模型。 对于想要了解微调大模型技术的技术人员,通过学习LLaMA-Factory后也能快速理解模型微调的相关概念。 所以,我认为LLaMA-Factory是走向大模型微调的一条捷径。 如何学习? 如果你只想了解如何利用L...
LLaMA Factory是一款开源低代码大模型微调框架,集成了业界广泛使用的微调技术,支持通过Web UI界面零代码微调大模型。本教程将基于Meta AI开源的LlaMA 3 8B模型,介绍如何使用PAI平台及LLaMA Factory训练框架完成模型的中文化与角色扮演微调和评估。 准备环境和资源 ...
LLAMA FACTORY的实用工具和特性 在当今大数据时代，高效地调整和优化LLMs对于实现其在下游任务中的最佳性能至关重要。LLAMA FACTORY框架应运而生，为广大研究者和开发者提供了一个统一、高效的LLM微调平台。以下是LLAMA FACTORY的一些核心工具和特性：1. 加速推理：提供高吞吐量的并发推理服务 LLAMA FACTORY通过集成先进...
模型微调是LLaMA-Factory的核心功能之一。在微调之前,需要选择合适的模型和微调方法。LLaMA-Factory支持多种先进的微调算法和模型,如LoRA、GaLore、DoRA等。用户可以根据自己的需求选择适合的模型和微调方法。 微调过程通常包括以下几个步骤: 配置监督微调Yaml文件:根据所选的模型和微调方法,配置相应的Yaml文件。Yaml文件中...
LlamaFactory支持从Hugging Face下载多种预训练模型,用户可以根据任务需求选择合适的模型。这一步是微调的基础,模型的选择将直接影响后续的训练效果和效率。 2. 截断长度(—cutoff_len) 截断长度是指模型处理输入序列时的最大标记(token)数量。对于长文本任务,如文本生成或翻译,可能需要设置较长的截断长度以确保信息的...
一条命令微调。Lora微调只需要16G显存,2min即可跑完 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli train config/llava_lora_sft.yaml 网页聊天测试 一条命令部署。LLaVA-7B只需要16G显存。注意如果是其他模型需要更换为训练中使用的template CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli webchat \ ...
对于有微调大模型需求,却对大模型微调完全是一个门外汉的用户来说,通过学习LLaMA-Factory后,可以快速的训练出自己需要的模型。 对于想要了解微调大模型技术的技术人员,通过学习LLaMA-Factory后也能快速理解模型微调的相关概念。 所以,我认为LLaMA-Factory是走向大模型微调的一条捷径。