用的是这个docker镜像:ubuntu-python3.10-cann8.0.rc3.beta1 下载地址:地址 记住要用商业的版的cann,社区版的支持不是十分好。 一定要记得根据操作系统架构下载镜像arm64 或者其他 2.依赖包列表 transformers==4.41.2 datasets==2.18.0 accelerate==0.31.0 peft==0.11.1 trl==0.9.4 gradio==4.36.1 pandas>=...
首先需要启动docker,然后在终端中输入: docker run -tid --gpus all -p 8000:8000 --name LLM -eNVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility -eNVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all --privileged=true ubuntu:20.04 ·这个命令启动了一个Ubuntu 20.04容器,使用所有可用的 GPU ·主机的8000 端口映射到容器的 8000 端口 ·...
$: curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun 1. 3.设置Docker开机自启动: $: systemctl enable docker #开机自启 $: systemctl start docker #启动 Docker 1. 2. 4.配置镜像源: 可快速、高效地拉取镜像。Docker默认镜像仓库在国外,拉取速度可能比较慢。 ①配置镜像源: ...
[root@localhost LLaMA-Factory]# vim docker-compose.ymlversion:'3.8'services:llama-factory:build:dockerfile:Dockerfilecontext:.container_name:llama_factoryvolumes:-./ms_cache:/root/.cache/modelscope/#修改点1:将./ms_cache:/root/.cache/huggingface/修改为./ms_cache:/root/.cache/modelscope/,使用D...
一、Docker简介 1.1、什么是docker docker的英文意思是 码头工人,意思就是搬运东西的意思,这和docker的特点是一样的,docker提供的就是一种容器化搬运东西(我们的软件、程序)的过程。docker自己本来是运行在操作系统上一个程序软件,它会提供一个容器环境,使我们的程序独立地运行在容器中。
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...
简介:本文介绍了LLaMA-Factory,一个高效、易用、可扩展的开源全栈大模型微调框架。通过Docker容器化技术,LLaMA-Factory能够方便地实现大模型的多卡分布式微调,提高训练效率。文章详细解析了LLaMA-Factory的构建动机、组成模块以及实际操作方法,为非专业读者提供了清晰易懂的技术概念解释和可操作的建议。
LLaMA-Factory的部署过程相对简单,主要步骤包括配置环境变量、安装依赖包、构建Docker镜像等。 配置环境变量:设置必要的环境变量,如Python路径、Docker路径等。 安装依赖包:根据Dockerfile中的要求,安装所需的依赖包。 构建Docker镜像:使用Docker命令构建LLaMA-Factory的Docker镜像。 四、LLaMA-Factory的使用 LLaMA-Factory提...
LLaMA-Factory 基于docker的大模型多卡分布式微调 简介:LLaMA-Factory是微调工具,包含Dockerfile和train.sh脚本,适用于多卡训练。Dockerfile基于nvidia/cuda:12.1.0镜像,安装Python 3.10、PyTorch 2.2.0、transformers等库。train.sh运行Docker容器,使用accelerate launch进行训练,参数包括模型路径、学习率、优化器设置等。
🤗本文主要讲述在docker下使用LLaMA-Factory训练推理模型。 🫡拉取镜像 首先需要启动docker,然后在终端中输入: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 docker run -tid --gpus all -p 8000:8000 --name LLM -e NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all --privi...