llamafactory-cli accelerate DeepSpeed 单机多卡 llamafactory-cli deepspeed 多机多卡 deepspeed accelerate DeepSpeed 配置文件 ZeRO-0 ZeRO-2 ZeRO-2+offload ZeRO-3 ZeRO-3+offload LLaMA-Factory支持单机多卡和多机多卡分布式训练。同时也支持 DDP , DeepSpeed 和 FSDP 三种分布式引擎 DDP (DistributedDataParallel) ...
截止2024.5.8,最新版llamafactory采用llamafactory-cli的方式微调、推理和合并,不能定位到底运行了哪个文件,不如之前的python src/... 这样的方式清晰。 因此本文基于baichuan13B采用python src/...的方式训练、合并权重以及构建推理服务。 llamafactory是一个训练微调框架,支持数百种大模型训练微调。 比如我微调baichuan...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1llamafactory-cli train \--stage sft \ #指定sft微调训练,可选rm,dpo等--do_train True \ #训练是do_train,预测是do_predict--model_name_or_path baichuan-inc/Baichuan2-7B-Chat \ #模型目录,如果网络不行,可以配置本地目录,但今天的modelscope教程已经解决这个问题--finetuning_t...
https://huggingface.co/datasets/BUAADreamer/mllm_pt_demo 开始微调 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_VIS...
LLaMA-Factory还是一个非常强大的 大模型训练和评估平台整合了目前主要的开源大模型,这样大家只要通过 魔塔社区或者huggingface 上下载模型就可以了,不需要花时间在各个模型的web_demo.py 、cli_demo.py 、train_demo.py 直接来回切换了。 参考文献:
llamafactory-cli train -h 3.3 模型下载与可用性校验 项目支持通过模型名称直接从huggingface 和modelscope下载模型,但这样不容易对模型文件进行统一管理,所以这里笔者建议使用手动下载,然后后续使用时使用绝对路径来控制使用哪个模型。以Meta-Llama-3-8B-Instruct为例,通过huggingface 下载(可能需要先提交申请通过) git ...
llamafactory-cli train -h3.3 模型下载与可用性校验 项目支持通过模型名称直接从huggingface 和modelscope下载模型,但这样不容易对模型文件进行统一管理,所以这里笔者建议使用手动下载,然后后续使用时使用绝对路径来控制使用哪个模型。 以Meta-Llama-3-8B-Instruct为例,通过huggingface 下载(可能需要先提交申请通过) ...
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...
llamafactory-cli webui 1. 复制 启动服务之后,进入主机对应的 ip 和端口就可以看到网页。 在Model name 下拉框中挑选模型,选中之后,再点击下述的加载模型。如果模型权重没有下载,则会进行下载,然后加载进显存中。在下方就会出现对话框就可以与模型进行对话了。
1、创建LLaMA-Factory\data\chatglm3_zh.json文件,拷贝一下内容。作为训练测试数据 [ { "instruction": "", "input": "安妮", "output": "女仆。 精灵族\n声音温柔娇媚,嗲音。\n年龄:26岁" }, { "instruction": "", "input": "奥利维亚", "output": "元气少女,中气十足。\n活泼可爱,心直口快...