2. 大模型 api 部署 3. 大模型在自定义数据集 lora 训练与部署 3.1 微调数据集准备 3.2 注册自定义数据文件 3.3 lora 微调 3.4 LLaMA Factory Web微调 4. 大模型 + lora 权重,部署 4.1 大模型 + lora 权重合并 4.2 合并后的大模型API部署 4.3 使用统一Web界面合并模型 4.4 使用统一Web界面使用标准模型...
LlamaFactory API通常部署在本地服务器或指定的URL上,端点地址一般为http://localhost:8000/v1(如果你在本地部署)或你自定义的服务器地址。 API的功能包括但不限于文本生成、问答、对话等,具体取决于你部署的模型和配置。 获取API调用的认证信息(如API密钥): 在调用API时,通常需要提供API密钥进行认证。这个密钥...
使用LLAMAFACTORY进行LLMs微调时,必须遵守模型许可协议,以防止潜在的滥用。
与ChatGLM 官方的 P-Tuning 微调相比,LLaMA Factory 的 LoRA 微调提供了 3.7 倍的加速比,同时在广告文案生成任务上取得了更高的 Rouge 分数。结合 4 比特量化技术,LLaMA Factory 的 QLoRA 微调进一步降低了 GPU 显存消耗。 Training Speed: 训练阶段每秒处理的样本数量。(批处理大小=4,截断长度=1024) Rouge Sco...
在当今人工智能飞速发展的时代,大模型的应用越来越广泛。而LLamaFactory作为一个功能丰富、适配性好的大模型训练框架,受到了众多开发者的青睐。本文将详细介绍如何使用LLamaFactory进行大模型的SFT(Soft Prompt Tuning)微调,并部署其API以供使用。
大模型 api 部署;直接部署开源大模型体验一下;增加自定义数据集;为实现SFT准备数据;大模型 lora 微调;原始模型 + 微调后的lora插件,完成 api 部署; 使用llama_factory 的 API 部署有 vllm加速推理; 文章目录: llama-factory SFT系列教程 (一),大模型 API 部署与使用 llama-factory SFT系列教程 (二),大模型...
我将为大家介绍如何使用 llama-factory Lora 微调模型、部署模型、使用python调用API。 llama-factory 安装 首先建议大家阅读一遍两份不错的文章: 官方readme: https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/v0.9.1/README_zh.md 官方推荐的知乎教程:https://zhuanlan.zhihu.com/p/695287607 ...
Llama-Factory 的设计目标是简化大语言模型（LLM）的微调和推理过程，其架构涵盖了从模型加载、模型补丁、量化到适配器附加的全流程优化。这种模块化的设计不仅提升了微调的效率，还确保了在不同硬件环境下的高性能运行。1. 模型加载与初始化 Llama-Factory 采用 Transformer 框架的 AutoModel API 进行模型加载，这一...
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...
一、LLaMA-Factory 官网:https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory LLaMA-Facory是一个开源的低代码大模型训练框架,专为大型语言模型(LLMs)的微调而设计。它提供了高效且低成本的微调解决方案,支持对100多个模型进行微调,简化了模型微调的过程。 安装LLaMA-Factory ...