LLaMA-Factory Document Document for https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory Visit https://llamafactory.readthedocs.io/ for the document. Contribution Doc contribution welcome. Before creating a PR, please check and test your docs locally as follows: Step into the path docs: cd docs Install ...
1.Llama Factory数据集格式有哪些? Llama Factory数据集格式包括Alpaca Format和Sharegpt Format。 Alpaca Format具体分为:SFT数据集格式,预训练数据集格式,偏好数据集格式,人类反馈数据格式,Sharegpt Format也有 Alpaca Format相同的格式。 2.Alpaca格式 SFT数据集格式 SFT数据文件的格式包含多伦对话和系统prompt 数据集...
第二步:在LLaMA-Factory下创建models目录,方便后续模型都维护在该目录下。 第三步:移动模型目录到LLaMA-Factory的models目录下。 LLaMA-Factory/ |-models/ |-Qwen2-0.5B/验证模型 第一步:在LLaMA-Factory的WebUI界面,进行相关配置。 • Model name: Qwen2-0.5B • Model path: models/Qwen2-0.5B models...
第二步:在LLaMA-Factory下创建models目录,方便后续模型都维护在该目录下。 第三步:移动模型目录到LLaMA-Factory的models目录下。 LLaMA-Factory/ |-models/ |-Qwen2-0.5B/ 1. 2. 3. 复制 验证模型 第一步:在LLaMA-Factory的WebUI界面,进行...
简介:`dataset_info.json` 文件用于管理 llama factory 中的所有数据集,支持 `alpaca` 和 `sharegpt` 格式。通过配置此文件,可以轻松添加自定义数据集。数据集的相关参数包括数据源地址、数据集格式、样本数量等,支持 Hugging Face 和 ModelScope 两个平台的数据集仓库。针对不同格式的数据集,提供了详细的配置示例...
使用它,比较简单,首先需要到它的github地址:https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory 下载这个项目代码,你可以使用git clone 下载 该代码。 git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git 下载到本地后进入项目目录,安装相关依赖。
LLAMA-Factory:这是一个统一且高效的微调工具,支持超过 100 种大型语言模型和视觉语言模型。它提供了命令行界面(CLI)和 Web 用户界面(LlamaBoard),旨在简化模型定制过程,并支持多种先进的训练技术。 FastChat:这是一个开放平台,专注于训练、服务和评估基于大型语言模型的聊天机器人。它不仅提供了训练和评估代码,还包...
AutoRE: A document-level relation extraction system based on large language models. NVIDIA RTX AI Toolkit: SDKs for fine-tuning LLMs on Windows PC for NVIDIA RTX. LazyLLM: An easy and lazy way for building multi-agent LLMs applications and supports model fine-tuning via LLaMA Factory. RAG...
使用LLaMA-Factory 微调 git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git cd LLaMA-Factory pip install -e . pip install tf-keras [dataset_info.json](dataset_info.json) 包含了所有可用的数据集。如果您希望使用自定义数据集,请**务必**在 `dataset_info.json` 文件中添加*数据集描述*,并通过...
llamafactory-cli chat infer_config.yaml This will load the model with the trained adaptor and you can easily chat using the command line, similar to other packages like Ollama. A sample response on the terminal is shown in the image below: ...