pip install nltk本脚本参数改编自 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/examples/lora_single_gpu/llama3_lora_predict.yaml CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli train \ --stage sft \ --do_predict \ --model_name_or_path /media/codingma/LLM/llama3/Meta-Llama-3-8B-Instruct ...
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...
if training_args.do_predict: predict_results = trainer.predict(dataset, metric_key_prefix="predict", **gen_kwargs) if training_args.predict_with_generate: # predict_loss will be wrong if predict_with_generate is enabled predict_results.metrics.pop("predict_loss", None) trainer.log_metrics("...
[1] LLaMA-Factory/README_zh.md at main · hiyouga/LLaMA-Factory (github.com) [2] Sunsimiao: 孙思邈中文医疗大模型 Sumsimiao,基于 Baichuan-7B 和 ChatGLM-6B 在中文医疗数据上微调而得。 [3] CareGPT: 医疗大模型项目 CareGPT,基于 LLaMA2-7B 和 Baichuan-13B 在中文医疗数据上微调而得。 [4]...
conda create -n llama_factory python=3.10 conda activate llama_factory cd LLaMA-Factory pip install -e .[metrics] 安装后使用以下命令做简单的正确性校验 校验1 importtorch torch.cuda.current_device() torch.cuda.get_device_name(0) torch.__version__ ...
方法1:配置predict.sh 终端运行bash predict.sh即可 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python ../../src/train_bash.py\#-1 是cpu--stage sft\--do_predict\--model_name_or_path ../../saves/saves5/Qwen1.5-14B-Chat-multiorg\--dataset meeting_test_1\--dataset_dir ../../data\--template qwen\--fine...
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。
do_train :是否进行训练。这个参数不是直接由 [Trainer] 使用的 do_eval:是否在验证集上运行评估。如果 evaluation_strategy 不是 "no" ,将被设置为 True。这个参数不是直接由 [Trainer] 使用的 do_predict:是否在测试集上进行预测。这个参数不是直接由 [Trainer] 使用的 evaluation_strategy :训练过程中采用的...
2.安装 LLaMAFactory 首先要准备一个 GPU 环境,简单起见,直接使用镜像pytorch/pytorch:2.0.1-cuda11.7-cudnn8-runtime启动容器进行测试。 环境如下: python 3.10.6 NVIDIA A40 AI检测代码解析 root@sft:/root # python3 -V Python 3.10.6 root@sft:/root # nvidia-smi ...
1.增加了do_predict,2.数据集改成一个新的eval数据集 LLama-Factory/runs/run_mixtral_predict.sh CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_bash.py \ --stage sft \ --do_predict \ --model_name_or_path /path/to/huggingface/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 \ ...