只需配置llamafactory中的参数,即可使用多种预训练、指令微调、人类反馈强化学习等算法。 一、环境准备 git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git conda create -n llama_factorypython=3.10 conda activate llama_factorycdLLaMA-Factory pip install -e .[metrics] llama_factory整体项目架构不过多...
2.4.2 frpc 客户端赋权和启动 因为我们已经将frpc 客户端程序和frpc.ini 配置文件随着程序包https://openi.pcl.ac.cn/zhouhui/LLaMA-Factory.git 一并上传到启智平台。所以frpc 和frpc.ini 也就随着程序部署在/mnt/workspace/LLaMA-Factory/src目录下 修改fppc.ini 配置文件让它和服务端地址连接通讯,修改配置文件...
LLaMA-Factory 支持通过 WebUI 零代码微调大语言模型。 在完成安装后,通过以下指令进入 WebUI: llamafactory-cli webui WebUI 主要分为四个界面:训练、评估与预测、对话、导出。 训练 在开始训练模型之前,需要指定的参数有: 模型名称及路径 训练阶段 微调方法 训练数据集 学习率、训练轮数等训练参数 微调参数等其...
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...
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 AI检测代码解析 [ { "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...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/cli_demo.py --model_name_or_path /home/work/projects/model/Mistral-7B-v0.1/ --adapter_name_or_path /home/work/projects/LLaMA-Factory/checkpoint/mistral_lora_demo/checkpoint-24000/ --template default --finetuning_type lora --max_new_tokens 8192 CUD...
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) ...
因此,行业内出现了很多微调框架,而LLamaFactory(https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory)便是其中之一,从起名上就可以看出它们的目标是成为模型微调的工厂。 它得以流行主要得益于支持当下主流的大模型百川、千问、LLaMA等,不仅集成了大模型预训练、监督微调和强化微调等阶段的主流的微调技术(支持 LoRA 和 QLoRA...
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...
今天力荐的项目是LLaMA-Factory,我在去年8月份就开始使用这个项目进行模型部署和微调训练(fine tune),当时各家大模型仅限于推理测试,OpenAI还没有对外提供微调服务,加上这个项目部署丝滑(更新及时,不会出现环境依赖问题,代码逻辑上几乎无错误),觉得好牛啊。现在来看项目已经达到22K星,果然酒深不怕巷子香。