Llama Factory数据集格式包括Alpaca Format和Sharegpt Format。 Alpaca Format具体分为:SFT数据集格式,预训练数据集格式,偏好数据集格式,人类反馈数据格式,Sharegpt Format也有 Alpaca Format相同的格式。 2.Alpaca格式 SFT数据集格式 SFT数据文件的格式包含多伦对话和系统prompt 数据集内容如下 [{"instruction":"human i...
Llama-Factory 支持多种硬件设备，包括 NVIDIA GPU、Ascend NPU、AMD GPU 等。通过自动调整计算精度（如 bfloat16、float16、float32），Llama-Factory 能够在不同设备上优化计算效率和内存使用。例如，在支持 bfloat16 精度的设备上，框架会自动切换到该模式，以提高推理速度，同时保持模型的高精度表现。2. 推理优...
LLama-Factory微调数据集预处理参数说明 ModelLink开源仓已经支持LLama-Factory格式的数据预处理,目前仅支持sft全参微调,lora微调。数据集预处理脚本参数说明如下:
模型路径:/root/LLaMA-Factory/models/glm-4-9b-chat,默认会自动下载模型,不过速度可能比较慢,我们的镜像中已经下载好这个模型,所以直接填写路径更快。 微调方法:lora 准备训练数据集 LLaMA-Factory自带了一些常用的数据集,如果你使用的数据集不在里边,可以修改 data/dataset_info.json,在其中增加自己的数据集。 这...
数据集需要按照LLaMA-Factory要求的格式进行组织,并添加到dataset_info.json文件中。 LORA微调:使用准备好的数据集进行LORA微调。在微调过程中,可以调整学习率、批量大小、训练轮次等参数,以优化模型性能。 模型融合:将微调后的LORA权重与大模型融合,形成一个全新的大模型权重。 模型部署:将融合后的新模型部署到服务器...
这次镜像依旧用Llama-Factory。根据上图中的资源预估，我们用Lora训练80亿参数的模型仅需一卡，而700亿参数的模型4卡A800即可。打开Jupyter链接转到机器后，一样是把模型路径改到了本地，节省时间免下载。可以看到这边默认用两个数据集，「identify」和「alpaca_en_demo」进行微调。我们很快就找到了这两个数据集的...
git clone https://openi.pcl.ac.cn/zhouhui/LLaMA-Factory.git 同时我们刷新nodebook 可以看到左边菜单栏代码列表 2.2 数据集挂在检查 我们需要通过 terminal 窗口检查一下之前挂在的大模型数据集(Qwen-7B-Chat、Baichuan2-7B-Chat) cd /mnt/data
接下来，我们将通过一个具体的例子，展示如何使用LLaMA-Factory对Yuan0模型进行LoRA微调。首先，你需要准备一个自定义的数据集，它可以是JSON格式的，包含指令、输入和输出等信息。然后，在LLaMA-Factory的数据集管理文件中注册这个数据集。接下来，运行python src/train_web.py来启动Web UI服务，并在浏览器中打开相应...
模型微调技术:基于llama-factory与自定义数据集的实践, 视频播放量 249、弹幕量 0、点赞数 6、投硬币枚数 4、收藏人数 17、转发人数 2, 视频作者 唐国梁Tommy的精品课, 作者简介 关注三连私我获取课程资料。,相关视频:环境配置指南:Llama3模型与vLLM推理实操,Llama3模
1.1 下载数据 git clone https://www.modelscope.cn/datasets/xiaofengalg/Chinese-medical-dialogue.git 1.2 注册自定义数据 在LLamaFactory的dataset_info.json中添加如下数据集: "custom_sft_train_data":{ "file_name":"/root/Chinese-medical-dialogue/data/data/train_0001_of_0001.json", ...