在LLaMA-Factory的Web界面中,我们可以进行ChatGLM3模型的微调。具体步骤如下: 点击页面左侧的Model选项卡,选择ChatGLM3作为微调的目标模型。 在页面右侧的Model Configuration区域,设置微调所需的参数,如学习率、批大小等。具体参数的设置可以参考LLaMA-Factory的官方文档或者根据自己的任务需求进行调整。 点击页面下方的St...
LLaMA-Factory是什么呢?使用它可以轻松微调我们的大模型,具体来看看这个框架有什么特点。 多种模型:LLaMA、LLaVA、Mistral、Mixtral-MoE、Qwen、Yi、Gemma、Baichuan、ChatGLM、Phi 等等。 集成方法:(增量)…
] 编辑LLaMA-Factory\data\dataset_info.json,添加测试数据集到配置文件 "chatglm3_zh": {"file_name":"chatglm3_zh.json"}, ... 启动web版本训练 setUSE_MODELSCOPE_HUB=1#设置魔塔在线下载地址setCUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_web.py...
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项目的目标是整合主流的各种高效训练微调技术,适配市场主流开源模型,形成一个功能丰富,适配性好的训练框架。项目提供了多个高层次抽象的调用接口,包含多阶段训练,推理测试,benchmark评测,API Server等,使开发者开箱即用。同时借鉴 Stable Diffsion WebUI相关,本项目提供了基于gradio的网页版工作台,方便初学...
conda activate llama_factory cd LLaMA-Factory pip install -e .[metrics] 1.3.下载模型 pip install modelscope download_ms.py import torch from modelscope import snapshot_download, AutoModel, AutoTokenizer import os model_dir = snapshot_download('ZhipuAI/chatglm3-6b', cache_dir='/root/autodl-...
LLaMA-Factory项目的目标是整合主流的各种高效训练微调技术,适配市场主流开源模型,形成一个功能丰富,适配性好的训练框架。项目提供了多个高层次抽象的调用接口,包含多阶段训练,推理测试,benchmark评测,API Server等,使开发者开箱即用。同时借鉴 Stable Diffsion WebUI相关,本项目提供了基于gradio的网页版工作台,方便初学...
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LLaMA-Factory项目的目标是整合主流的各种高效训练微调技术,适配市场主流开源模型,形成一个功能丰富,适配性好的训练框架。项目提供了多个高层次抽象的调用接口,包含多阶段训练,推理测试,benchmark评测,API Server等,使开发者开箱即用。同时借鉴 Stable Diffsion WebUI相关,本项目提供了基于gradio的网页版工作台,方便初学...
使用了 LLaMA Factory 的项目 协议 引用 致谢 项目特色 多种模型:LLaMA、LLaVA、Mistral、Mixtral-MoE、Qwen、Qwen2-VL、DeepSeek、Yi、Gemma、ChatGLM、Phi 等等。 集成方法:(增量)预训练、(多模态)指令监督微调、奖励模型训练、PPO 训练、DPO 训练、KTO 训练、ORPO 训练等等。 多种精度:16 比特全参数微调、...