LLaMA Factory 是一个用于微调大型语言模型的强大工具，特别是针对 LLaMA 系列模型。可以适应不同的模型架构和大小。支持多种微调技术，如全参数微调、LoRA（ Low-Rank Adaptation ）、QLoRA（ Quantized LoRA ）等。还给我们提供了简单实用的命令行接口。支持多 cpu 训练，多任务微调，还有各种内存优化技术，如梯度检...
首先安装LLaMA-Factory git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.gitcdLLaMA-Factory pip install -e .[torch,metrics] 检查机器含有可用GPU importtorchtry:asserttorch.cuda.is_available()isTrueexceptAssertionError:print("Please set up a GPU before using LLaMA Factory") 多模态多轮对话数据集...
主要用于保存训练进度允许从中断点恢复训练,性能评估等。 LlamaFactory参数高级设置 量化等级 量化等级有8位量化(INT8)和4位量化(INT4),QLoRA它允许在使用低位量化(如4位)的同时,通过LoRA方法进行高效的微调。 量化方法 bitsandbytes与hqq: Bitsandbytes:内存效率高,可以显著减少GPU内存使用 Hqq: 提供更多的量化...
首先安装LLaMA-Factory git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git cd LLaMA-Factory pip install -e .[torch,metrics] 检查机器含有可用GPU importtorchtry:asserttorch.cuda.is_available()isTrueexceptAssertionError:print("Please set up a GPU before using LLaMA Factory") 多模态多轮对话数据...
使用Llama Factory 实现中文llama3微调(附项目教程), 视频播放量 201、弹幕量 48、点赞数 8、投硬币枚数 6、收藏人数 12、转发人数 0, 视频作者 Langchain, 作者简介 AI人工智能工程师,喜欢分享一些人工智能的学习方法与运用。 希望这些技术能对你有帮助。,相关视频:【
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LLaMA-Factory进行模型的微调,直接通过官方文档即可完成。无需阅读本文。
LLaMA Factory是一个用于微调大型语言模型的强大工具,特别是针对LLaMA系列模型。 可以适应不同的模型架构和大小。 支持多种微调技术,如全参数微调、LoRA(Low-Rank Adaptation)、QLoRA(Quantized LoRA)等。 还给我们提供了简单实用的命令行接口。 支持多cpu训练,多任务微调,还有各种内存优化技术,如梯度检查点、梯度累积...
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...
接触大模型有一段时间了,最近学习了一下使用LLaMA-Factory来对开源大模型进行微调,LLaMA-Factory是一个非常好用的开源微调大模型工具,GitHub:LLaMA-Facotry,相关的介绍可以直接去官方网站上去查看。 本文基于Ubuntu系统对使用LLaMA-Factory来对qwen2-1.5B模型进行微调; ...
我们用 LoRA 微调,至少得 20G(8B模型)。 微调工具: https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git 模型: https://www.modelscope.cn/LLM-Research/Meta-Llama-3-8B-Instruct.git 创建虚拟环境 conda activate yiyiai 1. 上传中文微调dpo_zh.json数据: ...