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...
在进行后续的环节之前,我们先使用推理模式,先验证一下LLaMA-Factory的推理部分是否正常。LLaMA-Factory 带了基于gradio开发的ChatBot推理页面, 帮助做模型效果的人工测试。在LLaMA-Factory 目录下执行以下命令 本脚本参数参考自LLaMA-Factory/examples/inference/llama3.yaml at main · hiyouga/LLaMA-Factory CUDA_VISIBLE...
我们在LLaMA-Factory/examples 目录下新建一个 infer.yaml 文件进行推理,内容: model_name_or_path: /home/Qwen/Qwen2___5-1___5B-Instruct template: qwen do_sample: false 运行: llamafactory-cli chat infer.yaml
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]安装后使用以下命令做简单的正确性校验 校验1 import torch torch.cuda.current_device() torch.cuda.get_device_name(0) torch.__version__ 预期输出如图 如果识别不到可用的GPU,则说明环境准备还有问题,需要先进行处理,才能往后进行。
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 import torch torch.cuda.current_device() torch.cuda.get_device_name(0) torch.__version__ 预期输出如图 如果识别不到可用的GPU,则说明环境准备还有问题,需要先进行处理,才能往后进行。
LLaMA-Factory 官方Github仓库:https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory 关于 本文是对LLaMA-Factory入门教程https://zhuanlan.zhihu.com/p/695287607的个人重制版,记录一下学习过程,省略掉了很多文字部分,建议直接阅读https://zhuanlan.zhihu.com/p/695287607 ...
LLAMABOARD:LLAMAFACTORY 的统一界面使用 Paperspace 微调 LLama 3 结论参考资料 在这篇文章中,我们将了解如何使用 Llama Index 微调 Llama3。更棒的是,你只需几个简单的步骤和几行代码就可以实现这一点。 在低成本云 GPU 上构建和扩展 AI 模型。 本文将探索于 2024 年 3 月 21 日发布的 Llama Factory,...
changed the title[-]model.generate的参数在yaml中设定无效,我设了do_sample: false,使用profiler查看实际还是true[/-]on Sep 16, 2024 hiyouga closed this ascompletedin#5451on Feb 13, 2025 Correctly pass gen_kwarg to eval during model runshiyouga/LLaMA-Factory...
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 root@sft:/root # python3 -V Python 3.10.6 root@sft:/root # nvidia-smi ...